Тайна о том, как достичь интернет-славы, раскрыта. Учёные разработали математическую формулу, которая позволит распространить информацию в соцсети Facebook с невероятной скоростью. Исследователи из Университете Чепмена в Калифорнии разработали алгоритм, основанный на идентификации социально связанных групп людей и лидеров мнений на Facebook, чтобы распространить информацию о способах профилактики рака. “Распространение информации через близких друзей на Facebook работает лучше, чем распространение информации через интернет-рекламу и популярных людей”, - делает вывод Керк Ки, преподаватель по коммуникационным исследованиям в Университете Чепмена и один из авторов исследования. Metro пообщалось с Ки, чтобы узнать, как проводилось исследование.
- Как родилась идея для проведения данного исследования?
- Идея этого исследования появилась в 2001 году, когда мои коллеги - соавторы разговаривали о террористических ячейках и сетях после теракта 9/11. Разговор шёл о том, как математически моделируются террористические ячейки, как принимаются решения, какими способами террористы распространяют свою идеологию через Сеть. Спустя некоторое время мы продолжили этот разговор и решили смоделировать алгоритм, который бы позволил нам распространить информацию об онкологическом обследовании на Facebook через сообщества, на которые подписаны близкие друзья. Facebook является самой большой социальной сетью в мире и самой подходящей платформой для вброса таргетированной информации.
- Что вы обнаружили?
- Распространение информации через близких друзей на Facebook работает лучше, чем распространение информации через интернет-рекламу и популярных людей - лидеров мнений. В случае с интернет-рекламой нет связей между источником информации и целевой аудиторией. В случае с опинион-лидерами, имеющими большое количество "друзей", ситуация обстоит не лучшим образом: их отношения со всем списком "друзей" можно охарактеризовать как "слабые связи". Мы развили альтернативный подход, который позволил распространить информацию через социальные кластеры, сформировавшиеся в Facebook. Информация, которая передаётся через людей, входящих в социальные кластеры, с гораздо большей вероятностью станет вирусной. Люди, тесно общающиеся в Сети, вероятно, являются друзьями и в реальной жизни, потому они могут обменяться полученной посредством Facebook информацией и в устной форме - для закрепления и передачи её далее.
- Как вы проводили свое исследование?
- С помощью компьютерного моделирования. Информация распространяется в Сети по тем же принципам, что и в реальной жизни. Мы называем сеть "социальным скоплением", совокупностью сильных и слабых связей, общественными отношениями, в которых присутствуют близкие связи и независимые оценки. Мы математически вычислили, как информация распространяется в группах, через сильные связи, и сравнили со скоростью её распространения через слабые связи, используя традиционную рекламу или новостные сообщества. В результате мы выяснили, что при определенных сетевых условиях, информация через группы распространяется быстрее, чем через новостные сообщества.
- Вы могли бы привести пример?
- Например, видео YouTube, которое рассказывает о необходимости провести онкологическое обследование. Оно гораздо быстрее распространится, если сначала распространить его через представителей социальных кластеров на Facebook. В данном случае важны связи, сила отношений между людьми.
- Вы уже применяли свою формулу на практике?
- Мы собираемся сделать это. Мы собрали данные о сети Facebook в Калифорнии, где и хотим провести данный эксперимент.
- Как результаты вашего исследования могут быть применены на практике?
- Этот стратегический и математический подход может быть использован для спасения жизни. Этот алгоритм может помочь в случае срочного призыва к действию, например, сбора средств для борьбы с последствиями стихийных бедствий, таких как недавнее землетрясение в Непале. Всеобщее информирование может помочь спасти жизни и собрать необходимые средства для помощи пострадавшим.
- Каковы ваши планы на будущее?
- Мы изучаем данные Facebook, которые позволят нам обнаружить онлайновые социальные группы людей. После этого мы планируем математически изучить социальное доверие на Facebook, потому что оно может влиять не только на сетевое распространение информации, но и на оффлайновое.
