Новости
Физики объяснили лавинообразную популярность мемов в социальных сетях
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. Исследование опубликовано в журнале Physical Review Letters, кратко его содержание приводит 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.
