Social påverkan (1) driver både offline och online mänskligt beteende. Den genomsyrar kulturmarknaderna och manifesterar sig i antagandet av vetenskapliga och tekniska innovationer samt spridningen av sociala metoder (2). Tidigare empiriskt arbete med spridning av innovationer i geografiska regioner eller sociala nätverk har i stor utsträckning fokuserat på spridningen av en viss teknik (3, 4) bland en undergrupp av alla potentiella användare (5). Det har också varit svårt att avgöra om det observerade kollektiva beteendet drivs av naturliga påverkansprocesser eller om det följer externa signaler som media eller marknadsföringskampanjer (6). Här väljer vi ett online-sammanhang som gör att vi kan studera sociala påverkansprocesser genom att spåra populariteten av en komplett uppsättning program som installeras av användaren befolkningen på en social nätverkssajt, vilket fångar beteendet hos alla individer som kan påverka varandra i detta sammanhang. Genom att utöka standard fluktuationsskalningsmetoder (7, 8) analyserar vi det kollektiva beteende som orsakas av 100 miljoner applikationsinstallationer, och visar att två olika beteendesystem uppstår i systemet. När applikationer passerar en särskild tröskel för popularitet, sociala påverkansprocesser framkallar högt korrelerat adoption beteende bland användarna, vilket driver vissa av programmen till extraordinära nivåer av popularitet. Under denna tröskel verkar den kollektiva effekten av socialt inflytande nästan helt försvinna på ett sätt som inte har observerats i offline-världen. Våra resultat visar att även när externa signaler saknas kan socialt inflytande spontant anta en on-off-natur i en digital miljö. Det återstår att se om ett liknande resultat kunde observeras i offline-världen om likvärdiga experimentella förhållanden kunde replikeras. Social påverkan fångar hur människor påverkar varandras trosuppfattningar, känslor och beteenden. Det har traditionellt varit inom området socialpsykologi med huvudsaklig inriktning på mikronivåprocesser bland individer (1), men det spelar också en framträdande roll inom samhällsvetenskaperna, till exempel i studiet av smitta i sociologi (2), herding beteende i ekonomi (9), spekulativa bubblor på finansmarknader (10), röstning beteende (11) och interpersonell hälsa (12). Social påverkan spelar en särskilt viktig roll på kulturmarknaderna (13), för produkter som böcker och musik, och i allmänhet genomsyrar varje arena i livet där människors attityder och smaker påverkas av andra. Det är ofta lämpligt att skilja mellan lokala och globala influensskällor, som vanligtvis identifieras med en individs interpersonella miljö respektive massmedier (14). Det övergripande sociala inflytandet härrör från en blandning av lokala och globala influenser, som i sig kommer från olika signaler. Det faktum att dessa två processer fungerar i mycket olika skala innebär stora utmaningar för den empiriska studien av socialt inflytande. I vår studie definierar vi (i) lokal signal som information om beteendet hos individer som är vänner eller bekanta med egot, den person vars beteende analyseras, 2 och (ii) global signal som information om befolkningens samlade beteende. Lägg märke till att dessa definitioner bygger på andras potentiellt observerbara beteenden i motsats till de icke observerbara, till exempel deras avsikter eller känslor. Detta ramverk med lokala och globala signaler är mycket generiskt och möjliga beteenden sträcker sig från konsumtion av kulturella produkter till att göra livsstilsval. Strukturerna för det sociala inflytandet tas naturligtvis upp i samband med analysen av de sociala nätverken (15). Begreppet lokalt inflytande förutsätter att individer är inbäddade i ett socialt nätverk som kanaliserar och styr hur beteenden sprids. Exempel på sådana beteenden inkluderar innovation adoption bland läkare (3) samt andra empiriska och teoretiska studier av diffusion (4, 17, 18, 16). Begreppet globalt inflytande förutsätter å andra sidan att individer har information om produkternas och beteendenas samlade popularitet. Medan ett givet socialt nätverk kan användas som en proxy för att kommunicera beteendesignaler, bör man helst ha tillgång till ett nätverk som exakt representerar de potentiella kommunikationskanalerna för en given lokal signal, och dessa kanaler kan variera mellan olika beteenden. Dessutom är individer ofta selektiva när det gäller vilken information de väljer att lämna ut till sina vänner, vilket leder till att den lokala signalen nödvändigtvis är ofullständig, partisk eller förvrängd (19). På liknande sätt, även om korrekt befolkningsnivå statistik finns för populära objekt, är det mycket svårare att hitta statistik för mer marginella produkter och beteenden. En ny möjlighet att studera mänskligt beteende i en miljö som övervinner dessa metodologiska begränsningar ges av vissa online-miljöer. Dessa system har fördelen av att ge tillgång till fullständig delpopulation av agenser. I kombination med lämpliga analysverktyg möjliggör de en direkt studie av kollektivt samhällsbeteende på makronivå i mycket stora sociala system utan provtagning. Vi studerar ett komplett socialt onlinesystem med väldefinierade lokala och globala signaler genom att utnyttja data från Facebook (21), en enormt populär webbplats för sociala nätverk (SNS), som vid tidpunkten för datainsamlingen hade cirka 50 miljoner användare över hela världen. Förutom det aktuella populära intresset för sociala nätverk har forskare insett potentialen hos dessa och andra sociala webbplatser för forskning (22, 23, 25, 24, 26), vilket återspeglar den nuvarande övergången till att använda rika storskaliga datauppsättningar om mänskligt beteende och kommunikation (27,28). Facebook-användare, i linje med andra SNS, kan konstruera en offentlig eller halvoffentlig profil inom ett avgränsat system, formulera en lista över andra användare, "Facebook vänner", med vilka de delar en anslutning, och visa och passera sin lista över anslutningar och de som gjorts av andra inom systemet (29). Facebook-användare kan också installera (och avinstallera) program ( Följaktligen är användare med många Facebook-vänner då, åtminstone i princip, i en position att påverka ett större antal andra användare. Dessutom har alla alltid tillgång till en allomfattande lista över applikationer rangordnade efter deras globala popularitet, som fungerar som en effektiv "bästasäljare" lista. Även om applikationer är gratis, populära applikationer har fördelen att vara lätt att upptäcka (låg sökkostnad), och är mer sannolikt att vara av högre kvalitet både med avseende på tillförlitlighet (uttömmande) och funktionalitet (överlägsna funktioner). Applikationerna ger rekreationsvärde och kan ses som kulturföremål, och de olika sätt som användarna behandlar de lokala och globala signalerna i valet av tillämpningar återspeglar deras personliga preferenser, dvs.. befolkningens underliggande heterogenitet. Förutom distinktionen mellan lokala och globala signaler är det viktigt att klassificera systemen i två separata kategorier utifrån om deras dynamik är endogen utan externa drivkrafter, eller exogen och driven externt. Epidemisk spridning i ett slutet system är ett exempel på en endogen process med lokal överföring, eftersom patogenerna måste överföras från en person till en annan i nära fysisk närhet. Likaså är det möjligt (D) Sannolikhet densitet fördelning P (n(T )) vs n(T ) är fett-tailed. Den streckade linjen  på n(T ) −2 är avsedd att styra ögat och motsvarar den gräns där medelvärdet för fördelningen skiljer sig åt. 5 att modellera spridningen av innovationer såsom jordbrukarnas utnyttjande av nya hybridgrödor som en endogen social spridningsprocess, och att försöka skilja mellan olika typer av lokala processer som kan ligga till grund för den observerade takt med vilken innovationen antas (20). Men studier av socialt inflytande som fokuserar på lokala och endogena processer som word-ofmouth överföring är nästan alltid öppna för utmaningen att de försummar lika viktiga exogena effekter som marknadsföring eller massreklam, och att vanligtvis försöka separera dessa två förvirrande faktorer är mycket problematiskt. Till exempel, en nyligen genomförd omanalys (6) av de klassiska diffusionsstudierna om hur recept för ett antibiotikum sprids mellan läkare i olika samhällen (3, 4) tyder på att marknadsföringsinsatser, i detta sammanhang motsvarande externa drivkrafter, kan stå för det mesta av det observerade beteendet. I den nuvarande installationen genereras både lokala och globala signaler endogent inom systemet, dvs. Det finns ingen exogen förare (31). Vi laddade ner data från Facebook för alla befintliga 2720 ansökningar mellan den 25 juni 2007 och den 14 augusti 2007, kort efter att ansökningarna infördes. Dessa data består av tidsserier n i (t) med i = 1, 2,..., M = 2720 och t = 1, 2,..., T = 1208, motsvarande det sammanlagda antalet användare som har ansökan jag installerat vid tidpunkten t (Fig. 1B)................................................................................................ Data för 15 ansökningar var delvis korrumperade och utelämnades därför från analysen, vilket lämnade oss med 2705 ansökningar, eller 99% av uppgifterna. Viktigt, att studera alla ansökningar undviker ett urval partiskhet, vilket genereras genom att undersöka banor för de ansökningar som sprider sig framgångsrikt som tenderar att göras i de flesta studier om socialt inflytande (5). Framgångsrika produkter på kulturmarknaderna har visat sig vara mycket populärare än den genomsnittliga kulturella produkten (13). Detta fynd är också uppenbart när det gäller Facebook-tillämpningar. Antalet användare i slutet av tidshorisonten, n i (T ), sorterade i fallande ordning visas i bild. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. För de tio mest populära tillämpningarna varierar dessa tal mellan n (1) (T )  på 12 miljoner och n (10) (T ) på 4, 6 miljoner, medan n (100) (T ) på 180, 000 och n (1000) (T ) på 1, 300. Sannolikhetstäthetsfördelning för antalet tillämpningsinstallationer (Fig. 1D ) har en mycket fet svans och sönderfaller så långsamt att även dess medelvärde skiljer sig i gränsen för oändlig systemstorlek. Varje ny installation, förutom att öka den totala användarbasen av programmet och därmed dess globala signal, genererar också en lokal signal, genom vilken adopteraren i sin tur kan påverka sina vänners framtida beteende. Varje installation fungerar alltså som en mikroskopisk social stimulans och skapar en form av positiv återkoppling i systemet. Observera att det observerbara beteende som genererar mönster av socialt inflytande i detta fall är begränsat till antagandet av en ansökan, snarare än dess användning. Med tanke på att användarna är en del av ett mycket stort socialt nätverk, konsekvenserna av att anta en ansökan är inte begränsade till en användares omedelbara grannskap, men kan tränga in ytterligare i nätverket. Detta understryker vikten av att ha data som speglar beteendet hos hela nätverket även om de underliggande mikroskopiska data inte är tillgängliga. Även om effekten av en enda anläggning visserligen är liten, lämnar superpositionen för de observerade 104 miljoner tillämpningsanläggningarna efter sig ett påvisbart fotavtryck. Att studera effekten av socialt inflytande, dvs. i vilken utsträckning beteendet hos en individ (hans installation av en ansökan) är relaterat till beteendet hos andra (deras installation av samma program), vi vänder oss till metoden för fluktuationsskalning (FS). Detta gör att vi kan extrahera en nyckelsignatur av systemets beteende enbart på grundval av ovanstående aggregerade data. FS har tillämpats framgångsrikt på ett antal komplexa system vars samverkande element deltar i någon dynamisk process. Exempel på tillämpningsområden varierar från fluktuationer i befolkningsstorlekar inom ekologin till fluktuationer i aktiehandeln på finansmarknaderna (32, 7, 8). Här beskriver vi hur FS kan användas i det aktuella problemet, och hänvisar läsaren till Kompletterande Information (SI) för detaljer. För en viss ansökan i kodas den enskilda j-akten avseende installationen av ansökan av den slumpmässiga variabeln S i,j (t), där S i,j (t) = 1 motsvarar att han installerar ansökan vid tidpunkten t, och S i,j (t) = 0 motsvarar att han inte gör någonting. Ur den stokastiska processen synvinkel, kan man tänka på varje enskild kasta mynt vid varje gång steg, en per ansökan, för att avgöra om han kommer att installera den givna ansökan. Social påverkan, som verkar genom lokala och globala signaler, kommer sannolikt att göra myntkastningen beroende av varje given applikation ( Bild. 2A,B)........................................................................................................... För att mäta styrkan i socialt inflytande definierar vi nettoaktivitet f i (t) av tillämpning i vid tidpunkten t som vilket motsvarar nettoökningen av antalet installationer för tillämpning i mellan gånger t − 1 och t. Det kan uttryckas i termer av de enskilda variabler som visas, där den första summan tas över alla N individer, medan den senare summan tas över potentiella nya installatörer, med undergruppen index j 1, j 2,. .., j N −n i (t) {1, 2,.., N} sådan att S i,j k (t − 1) = 0. Med avseende på ovanstående analogi, när en användare har installerat en viss applikation, slutar han kasta just det mynt som motsvarar den applikationen. Enligt FS är tidsmedelvärdet och standardavvikelsen för f i (t) relaterat genom förhållandet σ i  på μ α i. Detta motiverar oss att identifiera en region där förhållandet mellan log μ k och log σ k är linjärt. Värdet av fluktuationsskalningsexponenten α anges av linjens lutning. Även om α ligger i det ganska snäva intervallet [1/2, 1], är dess värde avgörande som indikator på statistisk koppling i systemet ( Bild. 2A,B)........................................................................................................... Om en användares beteende är oberoende av andras beteende, skulle man förvänta sig α = 1/2, medan om hennes beteende är helt korrelerat med andra skulle man förvänta sig α = 1 för alla tillämpningar (33). Som visas i ii) Vi kastar ett enda mynt med sidorna 0 och k, vilket motsvarar att kasta k helt kopplade mynt. (B) Vi utför experimentet flera gånger och beräknar medelvärdet f k och standardavvikelsen σ k av f k som visas i schemat. I båda fallen, Varierande värdet av k producerar en serie punkter i log μ k, log σ k plan. Ur FS-synpunkt liknar detta enkla exempel Facebook-användare som fattar beslut om ansökan adoption; "mynten" är nu partiska, återspeglar individuella heterogenitet, och kasten är inte oberoende men kopplade via lokala och globala signaler (se S2 i SOM). (C) Av de 2705 Facebook-tillämpningarna i den empiriska datamängden ritas 2562 med μ i > 0 och σ i > 0 här (se S3 i SOM). Två kvalitativt olika system uppstår och de separeras av en cross-over punkt belägen på log μ x = 0,36. Den första, individuella regimen kännetecknas av exponenten α I  med 0,55 och den andra, kollektiva regimen med α C med 0,85. (D) Den syntetiska datamängden består av 2705 tidsserier varav 2163 har μ i > 0 och σ i > 0. Vi får nu en enda regim som kännetecknas av exponenten α S 0.84. Observera att exponenterna i C och D ligger mellan 1/2 och 1, vilket motsvarar ytterligheterna av helt okorrelerade och korrelerade beslut av användare att anta program. 9 kvalitativt olika system för mindre populära tillämpningar. Detta individuella system med log(μ i ) < log(μ x ) har α I 0.55 som ligger mycket nära det begränsande fallet α = 1/2, vilket innebär att tillämpningsanläggningarna är nästan okorrelerade och det sociala inflytandet är försumbart. Övergången mellan de två systemen sker på ungefär log(μ x ) = 0,36, vilket innebär en genomsnittlig daglig aktivitet på 24 × 10 0,36  och 55 nya installationer per dag. Vi betonar att teoretiska överväganden vägledde vårt val att passa en linjär funktion till data i Bild. 2C i motsats till, låt oss säga, försöker hitta den bästa passformen bland en klass av curvilinear funktioner. Även om det skulle vara intressant att också lösa den exakta platsen och karaktären av övergången (skarp eller kontinuerlig), kan vi inte göra denna skillnad på grundval av empiriska data. Det centrala konstaterandet om förekomsten av två olika regimer påverkas dock inte. Tolkningen av FS exponenter i termer av korrelationer förutsätter att de underliggande stokastiska processerna är stationära (8). Det faktum att n i (t) ökar med tiden visar dock att systemet inte kan vara stillastående. Frågan blir då om systemet är tillräckligt nära stationaritet så att fluktuationsexponenter kan ges ovanstående tolkning. Låt oss införa det stränga villkoret att systemet är tillräckligt nära stationaritet när som mest 1 procent av användarna har programmet installerat. Vi visar i SI att även under detta strikta villkor, 98% av tidsserierna är stationära. Det innebär också att fjällningen i Bild. 2C håller för över två order magnitud över cross-over punkten. Vi drar slutsatsen att systemet är tillräckligt stillastående så att tidsvariationerna verkligen kan ges ovanstående tolkning. Som en enkel förklarande hypotes för det observerade beteendet, kan man föreslå att de olika skalegenskaperna beror på program som har olika livstider. För att testa detta delar vi in ansökningarna i tre olika grupper baserat på deras introduktionstid så att varje grupp täcker ett lika långt tidsintervall. Vi upprepar skallotten genom att välja slumpmässigt 300 applikationer från varje grupp med röda, gröna och blå färger som anger 10 om programmet infördes i det första, andra eller tredje intervallet (Fig. 3)............................................................... Eftersom varje intervall av x-värden innehåller ungefär lika många markörer av olika färger, tiden för introduktion och därmed, programlivslängd, förklarar inte dess skalegenskaper. Bör övergången från en ordning till en annan tillskrivas populariteten hos tillämpningar som når ett visst tröskelvärde, eller bör den tillskrivas själva systemet? Om den förra är sann, då kan man tro att övergången motsvarar en fasövergång eller att överskrida en epidemisk tröskel, i huvudsak en täthetströskeleffekt, vilket resulterar i en epidemi av popularitet. För att isolera effekterna av popularitet, konstruerar vi rankordning bevara syntetiska tidsserier från de empiriska. Denna deterministiska process (förutom band) skär den empiriska tidsserien i bitar och slår sedan tillbaka bitarna med hjälp av en rangbaserad regel (se Metoder). Som visas i bild. 2D, övergången försvinner för de syntetiska uppgifterna. Statistiska tester stöder också förekomsten av ett enda system (se SI) och dessutom är Pearsons linjära korrelationskoefficient mellan log σ och log μ 0,99. Konsekvenserna av detta är trefaldiga. För det första visar avsaknaden av två system för de syntetiska uppgifterna att övergången från det ena systemet till det andra inte beror på att en ansökan är så populär att den överskrider en viss tröskel, så fenomenet är inte jämförbart med att överskrida en epidemisk tröskel. För det andra visar det att det kollektiva (korrelerade) systemet inte är ett resultat av att systemet blir mättat med användare av en viss applikation som sedan skulle framkalla korrelationer mellan individernas beteende. Detta beror på att alla syntetiska tidsserier följer samma skalningsförhållande även för små värden av log(μ) (motsvarande utspädd gräns), där systemet är långt ifrån mättat. För det tredje har det syntetiska systemet en exponent α S  och 0,84, som ligger mycket nära α C  och 0,85 som kännetecknar det kollektiva systemet för empiriska data. Detta visar att vi kan återvinna exponenten för den kollektiva regimen genom att anta att den framtida populariteten för en ansökan drivs av dess nuvarande popularitet, ett fynd som också har använts för att förutsäga popularitet online-innehåll (34).
Dessa ytterligare faktorer försummas ofta i modellering, vilket är rimligt om det finns tillräckliga bevis för att vissa av dem, till exempel exogen påverkan, är försumbar REF.
The Spontaneous Emergence of Social Influence in Online Systems
{'venue': 'Proc.Natl.Acad.Sci. U.S.A. 43 (2010) 18375-18380', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Medicine']}