Когда речь заходит о восприимчивости к влиянию в социальных сетях, «дело не только в том, кто вы есть, но и в том, где вы находитесь в сети и с кем вы связаны», — говорит Лука Лучери, ведущий учёный в Институте информационных наук Университета Южной Калифорнии (USC).
Новое исследование Лучери и его команды в Институте информационных наук (ISI) показывает, что вероятность того, что кто-то поддастся влиянию в интернете, распределена неравномерно по социальной платформе. Вместо этого она группируется.
Они называют это парадоксом восприимчивости; это закономерность, при которой друзья пользователей в среднем более восприимчивы к влиянию, чем сами пользователи. И это может помочь объяснить, как поведение, тенденции и идеи становятся популярными, а также почему некоторые уголки интернета более уязвимы для влияния, чем другие.
Статья «Парадокс восприимчивости в онлайн-социальном влиянии» была написана в соавторстве с Лукой Лучери, Джиньи Е, Джули Цзян и Эмилио Феррарой и была представлена на Международной конференции AAAI по веб- и социальным медиа (ICWSM) в 2025 году, которая проходила 23–26 июня в Копенгагене, Дания. Она также была опубликована на сервере препринтов arXiv.
Чтобы изучить, как работает эта динамика, исследователи рассмотрели два вида поведения в X/Twitter:
* Влияние, основанное на обмене информацией, когда люди публикуют что-то после того, как увидели это от других в своей сети.
* Спонтанный обмен, когда они публикуют без такого воздействия.
Они обнаружили, что в случаях, основанных на влиянии, люди, которые с меньшей вероятностью поддавались влиянию, часто были окружены другими людьми, которые с большей вероятностью делились тем, что они видели. Это отражает парадокс дружбы — вывод из науки о сетях, который гласит, что у ваших друзей, скорее всего, больше друзей, чем у вас.
«Что делает это интересным, так это то, что восприимчивость — это не просто личная черта», — сказал Лучери, который также является доцентом-исследователем в Инженерной школе USC Viterbi. «Это то, что можно вывести только из восприимчивости пользователей в вашей сети, которые вас окружают или взаимодействуют с вами».
Команда также обнаружила, что эти более восприимчивые пользователи не появляются случайным образом по сети. Джиньи Е, научный сотрудник ISI и первокурсница докторантуры по компьютерным наукам в USC, сказала, что её поразило, насколько плотно сгруппированы эти пользователи.
«Мы могли видеть, что они были связаны и восприимчивы к влиянию таким же образом», — сказала она.
Этот паттерн, известный как гомофилия, был особенно заметен в случаях, основанных на влиянии. Люди, которые публикуют контент, потому что увидели, как другие делают это, часто являются частью сплочённых групп со схожим поведением. Это говорит о том, что социальное влияние действует не только через прямые обмены между людьми, но также формируется и ограничивается структурой сети.
Исследователи также рассмотрели, можно ли предсказать, кто будет делиться контентом в социальных сетях, на основе социального влияния. Для поведения, основанного на влиянии, они обнаружили, что одни только показатели восприимчивости были высоко предсказуемы.
Во многих случаях знания о том, как ведут себя друзья пользователя, было достаточно, чтобы оценить, как будет вести себя пользователь. Спонтанный обмен был другим. Когда люди делились контентом без видимого воздействия со стороны сверстников, их решения было сложнее предсказать только по сети. В этом случае особенности пользователя, такие как метаданные учётной записи и личные характеристики, также были очень информативны.
Этот контраст подчёркивает ключевой момент: некоторое онлайн-поведение формируется больше под влиянием социальной среды человека, в то время как другое поведение зависит от индивидуальных характеристик.
Команда сейчас изучает, как восприимчивость меняется со временем. «Мы хотим увидеть, становятся ли люди более или менее восприимчивыми к влиянию в зависимости от того, что происходит в их сети», — сказала Е. И хотя результаты носят теоретический характер, авторы отмечают их потенциальное применение в реальной жизни.
«Понимание того, как и где влияние концентрируется в сети, — это первый шаг к смягчению его вредных последствий», — продолжила она. Отображение того, как кластеризуется восприимчивость в интернете, может помочь в борьбе с дезинформацией, поддержке кампаний общественного здравоохранения или выявлении сообществ, которые могут быть особенно уязвимы для влияния.
Предоставлено Университетом Южной Калифорнии.