Även om de många formerna av moderna sociala medier har blivit stora kanaler för informationsspridning, blir de överbelastade på grund av det snabbt växande antalet informationsflöden. Vi analyserar det växande användargenererade innehållet i Sina Weibo, den största mikrobloggen i Kina, och finner bevis för att populära meddelanden ofta följer en mekanism som skiljer sig från den som finns i spridningen av sjukdom, i motsats till vanliga tro. I denna mekanism, en individ med fler vänner behöver mer upprepade exponeringar för att sprida ytterligare information. Dessutom tyder våra uppgifter på att i motsats till epidemier, för vissa meddelanden chansen för en individ att dela med sig av budskapet är proportionell mot den del av dess grannar som delade det med honom/henne. Ju fler vänner en individ har desto fler kontakter behövs för att sprida budskapet, vilket är ett resultat av konkurrensen om uppmärksamhet. Vi modellerar denna process med hjälp av en fraktionerad mottagliga infekterade återfunnen (FSIR) modell, där infektionsannolikheten för en nod är proportionell mot dess bråkdel av infekterade grannar. Våra upptäckter har dramatiska konsekvenser för spridning av information. Till exempel, med hjälp av FSIR-modellen finner vi att verkliga sociala nätverk har en ändlig epidemitröskel. Detta står i kontrast till nolltröskeln som konventionell visdom härrör från sjukdomsepidemimodeller. Detta innebär att när individer är överbelastade med överflödiga informationsflöden, når informationen antingen ut till befolkningen om den ligger över den kritiska epidemitröskeln, eller så skulle den aldrig bli väl mottagen, vilket bara skulle leda till en handfull informationsinnehåll som kan spridas brett över hela befolkningen.
Feng et al. (Feng m.fl.) REF föreslår en fraktionerad SIR-modell där infektionssannolikheten för en nod är proportionell mot dess bråkdel av infekterade grannar och tillämpa den på Sina Weibo data.
Competing for Attention in Social Media under Information Overload Conditions
{'venue': 'PLoS ONE 10(7): e0126090 (2015)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Business', 'Medicine']}