Den senaste vågen av mobiliseringar i arabvärlden och i västländerna har gett upphov till mycket diskussion om hur digitala medier är kopplade till spridningen av protester. Vi undersöker denna anslutning med hjälp av data från den våg av mobiliseringar som ägde rum i Spanien i maj 2011. Vi studerar rekryteringsmönster i Twitter-nätverket och hittar bevis på socialt inflytande och komplex smitta. Vi identifierar de tidiga deltagarnas nätverksposition (dvs. Ledarna för rekryteringsprocessen) och de användare som fungerade som frö till meddelandekaskader (dvs. Spridare av information. Vi finner att tidiga deltagare inte kan karakteriseras av en typisk topologisk position men spridare tenderar att mig mer centralt i nätverket. Dessa resultat belyser sambandet mellan nätnätverk, social smitta och kollektiv dynamik och erbjuder ett empiriskt test av rekryteringsmekanismerna som är teoretiserade i formella modeller för kollektiv handling. Han har under de senaste åren sett ett utbrott av politiska protester med hjälp av internetteknik. Uttrycket "Twitter revolution" myntades 2009 för att hänvisa till de massmobiliseringar som ägde rum i Moldavien och, några månader senare, i Iran, i båda fallen för att protestera mot falska val. Sedan dess har antalet händelser som kopplar samman sociala medier med sociala oroligheter ökat, inte bara i samband med auktoritära regimer - som exemplifierats av den senaste vågen av uppsving över hela arabvärlden - utan också i västliberala demokratier, särskilt efter finanskrisen och förändringar av välfärdspolitiken. Dessa protester svarar på mycket olika socioekonomiska omständigheter och drivs av mycket olika politiska agendor, men de verkar alla dela samma morfologiska drag: användningen av sociala nätverkssajter (SNS) för att hjälpa demonstranterna att organisera sig själva och uppnå en kritisk massa av deltagare. Det finns dock inte mycket som tyder på exakt hur SNS uppmuntrar rekrytering. Empirisk forskning om onlineaktivitet kring upplopp och protester är knapp, och de få studier som finns [1] [2] [3] [4] visar inga tydliga mönster för protesttillväxt. Relaterad forskning har visat att informationskaskader i nät endast förekommer sällan [5] [6] [7], vilket innebär att även online det är svårt att nå och mobilisera ett stort antal människor. Revolutioner, upplopp och massmobiliseringar är också statistiskt unika och som sådana svåra att förutsäga; men när de inträffar frigör de potentiellt dramatiska konsekvenser. Den relevanta frågan, som vi kommer att besvara här, är inte när dessa protester äger rum utan om och hur SNS bidrar till att utlösa deras explosion. Sociologer har länge analyserat nätverk som de viktigaste rekryteringskanalerna genom vilka sociala rörelser växer [8] [9]. Empirisk forskning har visat att nätverken var avgörande för organiseringen av kollektiva aktioner långt innan internet kunde fungera som ett organisationsverktyg, med historiska exempel som inkluderar upproret i Paris kommun 1871 10, 60-talets medborgarrättskamper i USA, och de demonstrationer som ägde rum i Östtyskland före Berlinmurens fall [12][13]. Dessa studier ger belägg för att rekryter till en rörelse tenderar att vara anslutna till andra redan involverade och att nätverk öppna kanaler genom vilka påverkan på beteende sprider sig, T 4 men de begränsas av kvaliteten på de nätverksdata som analyseras, särskilt kring tidsdynamik. Analysmodeller har försökt övervinna dessa databegränsningar genom att återskapa de formella egenskaperna hos det interpersonella inflytandet och analysera hur de är relaterade till spridning [14] [15] [16] [17] och, i synnerhet, till exempel social smitta som kollektiv handling eller sociala rörelsers tillväxt [18] [19] [20] [21] [22]. Fyra huvudsakliga resultat härrör från dessa modeller. För det första formen på tröskelfördelningen, dvs. Variansen i benägenheten att gå med inneboende till människor, bestämmer den globala räckvidden av kaskader. För det andra samverkar enskilda tröskelvärden med storleken på lokala nätverk: två aktörer med samma benägenhet kan rekryteras vid olika tidpunkter om man är ansluten till ett större antal personer. För det tredje beror uppnåendet av en kritisk massa på att man kan aktivera ett tillräckligt stort antal lågtröskelaktörer som också är väl anslutna i den övergripande nätstrukturen. Och för det fjärde, exponeringen för flera källor kan vara viktigare än Modeller för kollektiva åtgärder har identifierat viktiga nätverksmekanismer bakom beslutet att gå med i en protest, men de lider av brist på empirisk kalibrering och extern giltighet. Onlinenätverk, och den roll som SNS spelar för att artikulera tillväxten av protester, erbjuder en stor möjlighet att utforska rekryteringsmekanismer i en empirisk miljö. Vi analyserar en sådan miljö genom att studera protesterna som ägde rum i Spanien i maj 2011. Mobiliseringen uppstod som en reaktion på den politiska reaktionen på finanskrisen och den organiserade kring breda krav på nya former av demokratisk representation. Huvudsyftet med kampanjen var att organisera en protest den 15 maj, som förde tiotusentals människor ut på gatorna i 59 städer över hela landet. Efter marschen bestämde sig hundratals deltagare för att slå läger på torgen fram till den 22 maj, vilket var datumet för lokala och regionala val. Efter valet förblev rörelsen aktiv men protesterna 5 förlorade gradvis styrka och medias synlighet avtog (mer bakgrundsinformation i Vi analyserar Twitter aktivitet runt dessa protester för perioden 25 april (20 dagar före de första massmobiliseringarna) till 25 maj (10 dagar efter de första massmobiliseringarna, och 3 dagar efter valet). Datasetet följer postningsbeteendet hos 87,569 användare och spårar totalt 581,750 protestmeddelanden (se Metoder). Vi vet, för varje användare, vem de följer och vem som följer dem. Förutom detta asymmetriska nätverk anser vi också att den symmetriska versionen, som bara behåller återgäldade - och därmed starkare - förbindelser. Tidigare forskning har föreslagit att Twitter är närmare en nyhetsplattform än ett socialt nätverk 6. Det symmetriska nätverket eliminerar det relativt högre inflytandet från nav och behåller endast anslutningar som återspeglar offline-relationer eller åtminstone ömsesidigt erkännande. Kontrasterande rekryteringsmönster i både de asymmetriska och symmetriska nätverken gör det möjligt för oss att testa om mobiliseringens dynamik är beroende av svaga, sändningslänkar eller starkare förbindelser, baserat på ömsesidigt erkännande. Vår analys av rekryteringen bygger på antagandet att användarna gick med i rörelsen när de började skicka Tweets om det. Vi antar också att när de väl är aktiverade så förblir de så under resten av den period vi överväger. I slutet av vårt 30-dagarsfönster hade de flesta användare i nätverket skickat minst ett meddelande som hade att göra med protesten, med endast cirka 2 % av det tysta (men fortfarande exponeras för rörelseinformation, Bild. 1.Den mest betydande ökningen av verksamheten sker direkt efter den inledande protesten (15 maj), under den vecka som ledde till valet den 22 maj. Fram till dess hade endast omkring 10 procent av användarna skickat åtminstone ett meddelande om protesterna. Aktiveringstider berättar exakt när användare börjar sända meddelanden, och tillåter oss att skilja mellan aktivister som leder protesterna och de som reagerade i senare 6 steg. Vi beräknade, för varje användare, andelen grannar som följts som hade varit aktiv vid tidpunkten för rekrytering (k a / k i ). Detta ger oss en åtgärd som approximerar den tröskelparameter som används i formella modeller av social smitta, särskilt de som innehåller nätverk [16] [17] 21. Aktivister med en inneboende vilja att delta har en tröskel k a / k i 0, medan de som behöver en hel del påtryckningar från sina lokala nätverk innan de bestämmer sig för att gå med i är i motsatt ytterlighet k a / k i 1. Om man tittar på den empiriska fördelningen, uppvisar de flesta användare i vårt fall mellanliggande värden ( Bild2A). Även om fördelningen är ungefär enhetlig för nästan hela tröskelintervallet, finns det två lokala maxima vid 0 (användare som fungerar som rekryteringsfrön) och 0,5 (de villkorade samarbetspartner som går med när hälften av sina grannar gjorde). Det symmetriska nätverket har ett betydligt högre antal användare med k a / k i = 0 eftersom det eliminerar inflytandet från nav eller programföretag (dvs. Användare som inte återgäldar förbindelser omkring 7 000 i det totala nätet – men som bidrar till att aktivera deltagare med låg tröskel, "fröna" i det symmetriska nätverket). Distributionens form förändras före och efter den 15 maj, den första stora demonstrationsdagen (Fig. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar inom politikområdet Migration och inrikes frågor. De flesta tidiga deltagare - dvs. användare som skickade ett meddelande före de första massmobiliseringarna och till nyhetsmedia täckningen av händelserna - behövs i genomsnitt mindre lokala påtryckningar för att gå med, vilket är förenligt med deras roll som ledare för rörelsen. Eftersom den största aktiviteten äger rum efter 15-M skiljer sig inte tröskelvärdena för de tio följande dagarna särskilt mycket från tröskelvärdena för hela perioden. Den faktiska kronologiska tiden för aktiveringen ändras mellan samma tröskelaktörer (se SI, Bild. S2 ); denna variation är förutsägbar med tanke på att aktörerna reagerar på olika lokala nätverk, både i storlek och sammansättning, vilket skapar en interaktionseffekt som redan har studerats med hjälp av simuleringar [16] [17] [21] [22]. Den tid det tar grannar att gå med, dock också påverkar aktiveringen av användare. Vi mäter i vilken takt antalet aktiva grannar växer med hjälp av logaritmiska derivat av aktiveringstider. Den logiska grunden bakom "k a /k a är att vissa användare kan vara mottagliga 7 till "rekrytering spricker", det vill säga, mer sannolikt att gå med om många av sina grannar gör på en kort tid-spann. Denna betoning på tidsdynamik kvalificerar idén om komplex smitta: ta emot stimuli från flera källor är viktigt eftersom, till skillnad från epidemier, social smitta ofta kräver exponering för en mångfald av källor 21; bevis för "rekrytering spricker" skulle tyda på att effekterna av flera och olika exponeringar förstoras om de äger rum i en kort tid. Vi finner att tidiga deltagare, d.v.s. Användare med låga tröskelvärden är okänsliga för rekryteringsbrister; för de allra flesta användare, som utsätts för plötsliga aktiveringshastigheter föregår deras beslut att gå med (Fig. 3A)................................................................. Användare med måttliga tröskelvärden som är mottagliga för sprängningar fungerar som den kritiska massa som gör att rörelsen växer från en minoritet av tidiga deltagare till den stora majoriteten användare: utan dem, sena deltagare (de flesta användare som gjorde rörelsen explodera) skulle inte ha gått med i (Fig. 3B)............................................................... Informationsspridning följer olika dynamiker. Mycket få meddelanden genererar kaskader av global skala: vi antar att om en användare avger ett meddelande vid tidpunkten t och en av deras anhängare också avger ett meddelande inom intervallet (t, t+ ) så hör båda meddelandena till samma kedja. En kedja avbryts när ingen av de följare som exponeras för ett meddelande fungerar som en spridare, och meddelanden kan bara tillhöra en enda kedja, dvs.. Endast meddelanden som inte tillhör en tidigare kedja betraktas som frön för en ny kaskad (se Metoder). De allra flesta av dessa kedjor dör snart, med endast en mycket liten bråkdel som når globala dimensioner, ett resultat som är robust med hjälp av olika tidsintervall (Fig. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Detta stöder tidigare resultat [5] [6] [7] och visar att kaskader är sällsynta även i samband med exceptionella händelser. Vi kör en k-shell sönderdelningsanalys 26 för att identifiera nätverkspositionen för användare som agerar som frön till de mest framgångsrika kedjorna. Vi fann ett positivt samband mellan nätverkscentralitet, mätt genom klassificering av noder i höga k-kärnor, och kaskadstorlek (Fig. 4B)............................................................... Denna positiva association tyder på att agenter i kärnan av nätverket - inte nödvändigtvis de med ett större antal anslutningar, men ansluten till lika väl anslutna användare (Fig. 4C-D Den roll som SNS spelar för att hjälpa protester växer är obestridd av de flesta medierapporter om den senaste tidens händelser. Det finns dock inte mycket som tyder på hur exakt dessa onlineplattformar kan bidra till att sprida uppmaningar till handling och organisera en kollektiv rörelse. Våra resultat tyder på att det pågår två parallella processer: rekryteringens dynamik och informationsspridningens dynamik. Att vara central i nätverket är avgörande för att vara inflytelserik i spridningsprocessen, men det finns ingen topologisk position som kännetecknar de tidiga deltagarna som utlöser rekrytering. Detta tyder på att oavsett exogena faktorer motiverar tidiga deltagare att börja skicka meddelanden, konsekvensen är att de skapar slumpmässig sådd i nätet: de sporrar fokus på tidiga aktiviteter som är topologiskt heterogena och som sprids genom låg tröskel individer. Detta resultat stämmer överens med tidigare arbete med hjälp av simuleringar som testar (och utmanar) den inflytelserika hypotesen [16] [17]. En liten kärna av centrala användare är dock fortfarande avgörande för att utlösa kedjor av meddelanden av hög storleksordning. Fördelen att denna minoritet har som kaskadgeneratorer -eller som "perkoleringskluster" (16) -derivat från sin plats i nätets kärna; detta tyder på att, i motsats till vad som har hävdats i tidigare forskning (4), centralitet i nätverket av anhängare fortfarande är ett meningsfullt mått på inflytande i online-nätverk - åtminstone i samband med massmobiliseringar. Beslutet att gå med i en protest beror på flera orsaker som vi inte fångar med onlinedata - till exempel mängden offline nyhetsmedia som användarna utsätts för. Det är därför inte förvånande att nätverkspositionen inte svarar för tiden för aktivering som den gör för kaskadpåverkan (spridningen av meddelanden är till största delen endogen och beroende av nätverksstrukturen). Det finns dock ett inslag i rekryteringsprocessen som också är endogent, och det är tidpunkten för exponeringar. Förekomsten av rekryteringsbrister tyder på att effekterna av komplex smitta [16] förstärks av accelererad exponering, det vill säga av flera stimuli som tas emot från olika källor som äger rum inom ett litet tidsintervall. Dessa utbrott - som underlättas av den hastighet med vilken information flödar online - ger empiriska bevis för vad lärda av sociala rörelser har kallat, metaforiskt, "kollektiv effervescence". Vi tillhandahåller ett mått för den metaforen och finner att de flesta användare är mottagliga för den. Dessa resultat kvalificerar tröskelmodeller för kollektiva åtgärder som inte tar hänsyn till hur brådskande det är att ansluta sig till de utbrott av verksamhet som ingjuter sig i människor. Dessutom ger denna studie belägg för varför horisontella organisationer (som plattformen som samordnar denna protest, se SI) är så framgångsrika i att mobilisera människor genom SNS: deras decentraliserade struktur, baserad på koalitioner av mindre organisationer, plantera aktivering frön slumpmässigt i början av rekryteringsprocessen, vilket maximerar chanserna att nå en perkolering kärna; användare i denna kärna, i sin tur bidrar till tillväxten av rörelsen genom att generera kaskader av meddelanden som utlöser nya aktiveringar, och så vidare. Denna gemensamma dynamik illustrerar avvägningen mellan globala broar (kontrollerade av väl anslutna användare) och lokala nätverk: de förstnämnda är effektiva när det gäller att överföra information, de senare när det gäller att överföra beteenden (21). Detta är en anledning till varför Twitter ligger bakom så många senaste protester och mobiliseringar: det kombinerar den globala räckvidden för programföretag med lokala, personliga relationer (som vi fångar i form av ömsesidiga förbindelser); i ljuset av våra data, båda är viktiga för att artikulera tillväxten av en rörelse. Återigen, att kunna generera rekryteringsmönster på en skala av denna ordning är fortfarande en exceptionell händelse, och denna studie kastar inget ljus som hjälper förutsäga 10 när det kommer att hända igen; men det visar att när exceptionella händelser som massmobiliseringar äger rum, rekrytering och informationsspridning dynamiken förstärker varandra längs vägen. Våra data har två huvudsakliga begränsningar. För det första kan vi överskatta det sociala inflytandet eftersom vi inte kontrollerar för demografisk information och effekterna av homofili i nätverksbildning 28. Studier som kontroll för demografiska attribut, dock, fortfarande finner att nätverk är betydande prediktorer för rekrytering 9,13; mot bakgrund av dessa resultat, kan vi bara anta att online-nätverk kommer att vara betydande kanaler för spridning av beteende när demografiska beaktas. För det andra kontrollerar vi inte heller för exponering för offline-media, som sannolikt har interagerat med socialt inflytande. Bristen på mediebevakning före demonstrationerna den 15 maj gör det dock möjligt för oss att genomföra ett naturligt experiment och jämföra hur nätverket kanaliserar rekrytering med och utan allmän kännedom om medieexponering. Vi visar att det inte sker någon betydande förändring till vänster om tröskelvärdet när medierna börjar rapportera om protesterna. Detta skulle ha indikerat att exponering för massmedier ledde till att en större andel användare anslöt sig till protesterna utan lokala påtryckningar. Tvärtom anser vi att det lokala trycket fortfarande är en viktig föregångare för ett stort antal användare, och att det stora flertalet fortfarande är mottagliga för aktivitetsutbrott i sina lokala nätverk. Framtida forskning bör inriktas på om dynamiken vi identifierar med Twitter-data är plattformsberoende eller universell för olika typer av onlinenätverk. De senaste händelserna, som upploppen i London i augusti 2011, tyder på att olika online-plattformar används för att mobilisera olika populationer. Frågan som framtida forskning bör överväga är om samma rekryteringsmönster gäller oavsett vilken teknik som används, eller om teknikens förmåner (dvs. offentlig/privat) forma den kollektiva dynamik som de bidrar till att samordna. Replikationen av dessa analyser med data som täcker liknande händelser (som OccupyWallStreet protester initierade i New York, och nu 11 sprider sig till andra amerikanska städer) kommer också att bidra till att avgöra om den dynamik vi identifierar här kan generaliseras till olika sociala sammanhang. Uppgifterna innehåller tidsstämplade tweets för perioden 25 april till 25 maj. Meddelanden relaterade till protesterna identifierades med hjälp av en förteckning över 70 #hashtags (fullständig lista i SI). Samlingen av meddelanden är begränsad till spanska språket och till användare anslutna från Spanien, och den arkiverades av ett lokalt start-up företag, Cierzo Development Ltd med hjälp av SMMART-plattformen. Vi uppskattar att vårt urval fångar över en tredjedel av det totala antalet meddelanden som utbyts på Twitter relaterade till protesterna. Nätverket av följare rekonstruerades tillämpa en ett steg snöboll provtagning förfarande, med hjälp av författarna som skickade protest meddelanden som frö noderna. En båge (i, j) i detta nätverk innebär att användaren jag följer Tweets av användaren j, och vi antar att detta nätverk är statiskt för den period vi anser. Det symmetriska nätverket filtrerar bort alla asymmetriska bågar, dvs. för varje båge (i, j) måste det också finnas en båge (j,i). Vi rekonstruerar meddelandekedjor under förutsättning att protestverksamheten smittar om den sker i korta tidsfönster. Vi har inte tillgång till re-tweet (RT) information, men eftersom alla våra meddelanden är relaterade till 15-M-rörelsen, kedjor hänvisar till samma ämne (även om det exakta innehållet i meddelanden i samma kedja kan skilja sig). Denna mätning kartlägger i vilken utsträckning flödet av innehåll i samband med protesterna sprider sig i givna tidsfönster. K-shell-dekompositionen tilldelar varje användare ett skalindex k s genom att beskära nätverket ner till användare med mer än k grannar. Processen börjar ta bort alla noder med grad k = 1, som klassificeras (tillsammans med deras länkar) i ett skal med index k s = 1. Noder i nästa skal, med grad k = 2, tas sedan bort och tilldelas k s = 2, och så vidare tills alla noder tas bort (och alla användare klassificeras). Skalen är skikt av centralitet i nätverket: användare som klassificeras i skal med högre index är belägna vid 12 kärna, medan användare med lägre index definierar nätets periferi (se SI för detaljer om nodklassificering i skal).
Den dynamik genom vilken volontärer rekryteras via sociala nätverk till maj 2011 Spanien protester studerades i REF.
The Dynamics of Protest Recruitment through an Online Network
{'venue': "S. Gonz\\'alez-Bail\\'on, J. Borge-Holthoefer, A. Rivero and Y. Moreno. The Dynamics of Protest Recruitment through an Online Network. Scientific Reports, 1, 197 (2011)", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Physics']}