Как всё начинается
Всё может начаться с шутки, убеждения или слухов. Поначалу это легко игнорировать. Но затем ситуация меняется, набирает обороты и распространяется со скоростью лесного пожара. Почему одни идеи исчезают, а другие захватывают интернет?
Новое исследование объясняет
Новое исследование, опубликованное в журнале Physical Review Letters, предлагает свежее объяснение. Работа, проведённая под руководством учёных из Университета Вермонта и Института Санта-Фе, вводит математическую модель «самоподдерживающихся каскадов» — процессов, в которых распространяемое (убеждение, шутка или вирус) меняется в реальном времени и набирает силу по мере распространения.
Традиционные модели распространения
Традиционно учёные использовали простые модели ветвления для объяснения распространения идей или болезней. Один человек заражается или узнаёт о слухе, передаёт его двум другим, каждый из них — ещё двоим, и так далее. Это древовидный паттерн, в котором распространяющееся (вирус, убеждение, мем) остаётся неизменным. Но новое исследование учитывает тот факт, что вещи не просто распространяются — они меняются по мере распространения, и эти изменения помогают им распространяться дальше.
Профессор Института Санта-Фе Сид Реднер, соавтор статьи, говорит: «Нас отчасти вдохновили лесные пожары. Пожары могут усиливаться, проходя через густой лес, и ослабевать, пересекая открытые пространства. Тот же принцип применим к информации, шуткам или болезням. Они могут усиливаться или ослабевать в зависимости от условий».
Механизм модели
Механизм модели прост: каждый раз, когда идея распространяется, у неё есть шанс усилиться или ослабеть. Если она ослабевает слишком сильно или не находит восприимчивой аудитории, она умирает. Но если она улучшается, даже незначительно, она может продолжать распространяться, вызывая крупномасштабные каскады при различных условиях.
Этот простой механизм привёл к удивительно сложным результатам. В отличие от классических моделей, которые требуют точно настроенных условий для воспроизведения закономерностей, наблюдаемых в реальном мире, модель самоподдерживающихся каскадов исследователей естественным образом дала «жирные хвосты» распределений — статистические характеристики, часто наблюдаемые в вирусных публикациях в социальных сетях и вспышках заболеваний.
Ведущий автор Лоран Эбер-Дюфрен, учёный-компьютерщик из Университета Вермонта и внешний профессор Института Санта-Фе, говорит: «Такая изменчивость — когда некоторые вещи становятся вирусными, а большинство — нет — часто объяснялась предположением, что мир всегда находится вблизи некоторой критической точки перелома. Но наша модель показывает, что если качество распространяющегося может меняться по мере его распространения, вам не нужно предполагать особое критическое состояние. Изменчивость просто возникает естественным образом».
Выводы
Выводы выходят далеко за рамки теории. Джунипер Ловато, соавтор исследования и учёный-компьютерщик из Университета Вермонта, сказала, что работа может помочь исследователям лучше понять формирование убеждений, дезинформацию и социальное заражение.
«Это даёт нам теоретическую основу для изучения того, как истории и повествования развиваются и распространяются по сетям», — говорит она.
Далее команда планирует проверить модель на реальных данных с платформ вроде Bluesky, которые позволяют исследователям различать чистые репосты и модифицированные. Работа может даже вернуться к своему огненному происхождению.
«Я рад вернуться к модели лесных пожаров, — говорит Реднер. — То, что мы узнали здесь, даёт нам новые инструменты для решения этой проблемы — и, возможно, других».
Предоставлено
Santa Fe Institute