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“传染性”的人们在网络上传播模因

发布时间:2019-02-05 10:04:02来源:未知点击:

作者:Colin Barras某些图像,视频或概念可以突然像野火一样在网络上传播,使用电子邮件和社交网站进行传播,这是在线文化最独特的现象之一现在,西班牙研究人员声称已经找到了一种方法来准确地预测新的信息或称为“模因”的信息将如何迅速和广泛地传播预测这种“病毒”行为的能力将引起社会学家和市场营销人员的极大兴趣他们说,这个秘密就是要认识到人们在网上分享内容时的“传染性”有所不同虽然有些人会立即传递他们收到的东西,但其他人会在延迟一段时间后这样做,或者根本不会在线信息的病毒传播通常使用为分析生物病毒传播而开发的流行病学工具进行建模借用的概念之一是感染的R0或基本生殖数,它描述了有多少其他人可能会感染该病毒了解R0数字有助于预测现实生活中流行病的可能性和程度,例如H1N1猪流感但西班牙马德里卡洛斯三世大学的Esteban Moro表示,将这一想法应用于在线信息的模型只能表明互联网模因是否可能成功或快速消亡 Moro与位于马德里的IBM的JoséLuisIribarren合作,利用IBM公司的电子邮件通讯,展示了人们在网上传播模因的传染性之间差异的重要性他们启动了一项奖励计划,通过提供其他人的电子邮件地址来提供推荐新闻通讯的抽奖券,并跟踪建议传播的广泛和快速程度两个月后,它已达到31,000人但是,虽然人们花了1.5天时间平均回复推荐电子邮件,但个人层面存在巨大差异:一些用户在几分钟内做出回应,其他用户在几个月内回复,Moro说只有通过将该变化的某些期望与R0数相结合,才有可能建立一个能够预测模因扩散的模型该团队使用一小部分关于内容传播的初始数据来预测它将达到的总人数以及速度 “一旦估计了次生殖数和人类活动,我们的模型可以在1%的误差范围内进行预测,”莫罗说该模型无法预测一段内容在发布之前是否会传播病毒;一旦它开始传播,它才可能到达研究人员认为他们的建模方法应该适用于通过社交网站和其他在线服务以及电子邮件传播的信息罗马“Sapienza”大学的统计学家克劳迪奥·卡斯特拉诺(Claudio Castellano)将预测与实际结果之间的匹配称为“非凡”他补充说,还有其他证据支持人们在网络传染性方面存在差异例如,明尼苏达州Northfield的卡尔顿学院的David Liben-Nowell和康奈尔大学的同事Jon Kleinberg去年追踪了一封11年的电子邮件连锁信,以显示真实病毒和病毒信息传播之间的差异 Liben-Nowell说,Moro的研究同意他自己的研究结果 “许多信息传播模式都会对时间和[人与人之间的差异]的作用产生影响”但他说,还有更多可以发现的信息例如,人们如何根据他们收到的内容类型改变传染性期刊参考文献:Moro和Iribarren研究 - 物理评论快报(DOI:10.1103 / PhysRevLett.103.038702)Liben-Nowell和Kleinberg研究 - 美国国家科学院院刊(DOI: