Vi studerar hur mänskliga aktivitetsmönster påverkar informationsspridningen. Därför genomförde vi ett virusexperiment med 31 183 individer där vi kunde spåra en specifik information via det sociala nätverket. Vi fann att information, tvärtemot traditionella modeller, färdas i oväntat långsam takt. Genom att använda en förgreningsmodell som exakt beskriver experimentet visar vi att den stora heterogenitet som finns i svarstiden är ansvarig för den långsamma informationsdynamiken på kollektiv nivå. Med tanke på det allmänna resultatet diskuterar vi de viktiga konsekvenserna av detta fynd samtidigt som vi modellerar mänskliga dynamiska kollektiva fenomen. Alla av dem bestäms av hur människor sprider eller delar information och därför beror på rytmer och aktivitetsmönster hos människor [6] [7] [8] [9]. Trots dess betydelse är detaljerade empiriska uppgifter om hur människor sprider en viss information knappa eller indirekta [10] [11] [12] [13]. Mest förståelse kommer från epidemiologiska modeller som drivs på empiriska eller syntetiska sociala nätverk [2] [3] [4] 14]. Dessa modeller försummar vanligtvis mänskliga aktivitetsmönster, förutsatt att svarstiden R, dvs den tid det tar för en individ att skicka informationen, är homogen eller beskrivs av en exponentiell fördelning som leder till en Poissonisk beskrivning av mänskliga aktivitetsmönster. Det främsta skälet till denna approximation är att den möjliggör teoretiska och beräkningsmässiga beskrivningar genom enklare modeller av Markovian (nonmemory). Den senaste tidens forskning visar emellertid att människans verksamhet är mycket mer heterogen än vad som anses i skarp motsättning till den poissoniska approximationen. Till exempel, e-postaktivitet [6–8], marknadshandelsfrekvenser, webbsidebesök [9], eller aktivitet i sociala utrymmen på nätet [13, 15] beskrivs alla med tung-tailed eller power-law distributioner. Vi visar hur den stora heterogeniteten hos människans aktivitetsrytmer styr informationsspridningsdynamiken och ifrågasätter giltigheten hos nuvarande modeller för att beskriva den. Samma fråga behandlades i Ref. [16], där författarna undersöker effekten av tung-tailed distributioner observerade för E, tiden mellan på varandra följande e-postmeddelanden (den interevent tid), i e-postkommunikation [6] [7] [8] 17]. Författarna föreslog ett samband mellan R och E: Svarstiden kan approximeras (underifrån) av den tid som förflutit mellan att ta emot och skicka e-post RS. Om inkommande e-postmeddelanden anländer till slumpmässiga tider, genomsnittliga R ges av lösningen av väntetid paradox i förnyelseprocesser. Databasen [17] som används i Ref. [16] ger E'1 dag och E'3: 3 dagar, och sedan R'6 dagar. Medan den genomsnittliga intereventstiden är runt en dag, gör dess heterogenitet svarstiden mycket större och informationsresor långsammare än förväntat. Detta är dock en dålig approximation för R eftersom att ta emot ett e-postmeddelande kan utlösa åtgärder på det som korrelerar mottagandet och vidarebefordra händelser. Samma databas [17] som används i Ref. [16] innehåller data om inkommande och utgående e-post från varifrån man kan få att RS'2:5 timmar, och sedan approximation R'RS som används i Ref. [16] drar den motsatta slutsatsen: Informationen bör resa mycket snabbare än väntat. Detta exempel belyser en viktig brist på data som för närvarande finns tillgängliga: oförmågan att lösa dynamiken hos en specifik innehållspost på individnivå (se dock [10]). Detta tvingar en att göra slutsatser om dynamiken från onlinekommunikationsdata [12, 13], eller utan kunskap om arten av information som överförs [16, 17], eller från befolkningen genomsnittliga resultat [11]. För att övervinna denna begränsning genomförde vi ett storskaligt experiment för att mäta hur mänsklig verksamhet påverkar spridningen av en viss information. Prenumeranter på ett nyhetsbrev online i 11 europeiska länder belönades för att de rekommenderade det. Den e-post som erbjuds sprids genom virusspridning [19] spåras i varje steg. Webbreklam sporrade 7154 personer att starta rekommendation kaskader (Fig. 1) att, driven av 2111 sekundära spridare, växte tills totalt 31 183 personer fick meddelandet, 77% av dem genom rekommendation e-post. Utbredningskurvan innehåller 7188 kaskader av storlekar mellan 2 och 146 noder och diametrar på upp till 8 förökningssteg [20].
Iribarren och Moro REF har genomfört ett experiment med e-post med "viralt" innehåll som gör det möjligt för dem att spåra informationsspridningen i ett socialt nätverk.
Impact of Human Activity Patterns on the Dynamics of Information Diffusion
{'venue': 'Physical review letters', 'journal': 'Physical review letters', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine']}