среда, 5 ноября 2014 г.

Британские физики обнаружили

21:36, 3 февраля 2014

Физики объяснили лавинообразную популярность мемов в социальных сетях

http://lenta.ru/news/2014/02/03/criticaltwitter/

 

 

ABSTRACT

Heavy-tailed distributions of meme popularity occur naturally in a model of meme diffusion on social networks. Competition between multiple memes for the limited resource of user attention is identified as the mechanism that poises the system at criticality. The popularity growth of each meme is described by a critical branching process, and asymptotic analysis predicts power-law distributions of popularity with very heavy tails (exponent α<2, unlike preferential-attachment models), similar to those seen in empirical data.

DOI: http://dx.doi.org/10.1103/PhysRevLett.112.048701

Схема распространения голубого и красного мема в модели

Схема распространения голубого и красного мема в модели

Figure 1

Schematic of the model. Time runs horizontally and nodes of the network are listed vertically; the screen color of each node indicates the meme it currently holds. At time t1, node 1 retweets (RT) the blue meme to its followers (nodes 2 and 3). At time t2, node 1’s screen is overwritten by the red meme, which was tweeted by one of the nodes followed by node 1.

Изображение:James P. Gleeson et al., Phys. Rev. Lett., 2014



image

Figure 2

Popularities nr(t) and nb(t) of red and blue memes in a single realization, starting from ten screens each. Note the different time scales in each figure, and the fact that the vertical scale in (a) is logarithmic. The inset boxes in (b) and (c) show the area of the previous figures.

image

Figure 3

Complementary cumulative distribution functions (CCDFs)—the fraction of memes with popularity ≥n—for numerical simulations, compared with the theory of Eq. (2). Dashed lines correspond to CCDFs for power law popularity distributions Pn∝n−α. (a) pk=δk,10, N=105, μ=0. (b) pk∝k−γ for k≥4 with γ=2.5 (mean degree z=10.6), N=106, μ=0.01. (c) Twitter network of the Spanish 15M movement [40,41], N=87, 559, z=69, μ=0.05.

 

Британские физики обнаружили, что конкуренция мемов за внимание пользователей поддерживает в социальных сетях особое (критическое) состояние. В таких условиях популярность получают лишь немногие мемы, причем нарастает эта популярность лавинообразно. Исследованиеопубликовано в журнале Physical Review Letters, кратко его содержаниеприводит сайт Американского физического общества.

Выводы исследователей основаны на моделировании напоминающей Twitter обобщенной социальной сети, в которой число участников стремится к бесконечности. В модели сети каждый из пользователей может с некоторой вероятностью создать новый мем или (с другой вероятностью) передать мем, полученный от тех, кого он читает, своим подписчикам.

Ученые обнаружили, что при наличии достаточно большого числа мемов между ними возникает конкуренция за внимание пользователя, и эта конкуренция сильно влияет на то, как мемы распространяются.

Конкуренция приводит к тому, что система стремится к особому состоянию, которое называется критическим. В этом состоянии любая случайность провоцирует лавинообразный поток популярности мема (как в насыщенном растворе любая случайность может спровоцировать выпадение осадка). Причем после прохода «лавины» система самостоятельно опять возвращается в критическое состояние. Такие системы, предсказанные в 1987 году физиками из Брукхевенской лаборатории, получили название систем с самоорганизованной критичностью. Среди других подобных систем — финансовые рынки, эпидемии и некоторые виды электрической активности в головном мозге.

Ранее ученые уже показывали, что популярность мемов связана с ограниченным ресурсом внимания участников социальных сетей (подробнее об этом можно прочитать здесь). В новой работе удалось показать, как именно ограниченность внимания влияет на динамику сети.

Ученые не впервые обращаются к моделированию социальных явлений методами статистической физики. В применении к экономике такую область знаний называют эконофизикой, в область ее задач, например, входит изучение распределения людей по уровню доходов. Социальные сети также изучают методами классической теории графов.

МАТЕРИАЛЫ ПО ТЕМЕ

Дефицит внимания

Математики нашли закономерности распространения мемов

Мемы&медиавирусы

Loading...