时间: 2021-08-03 11:29:31 人气: 12 评论: 0
导语：Facebook周一在官方博客中发表署名艾唐·巴克什(Eytan Bakshy)的研究报告称，虽然传统观点将社交网络视为一个只能提供相同视角的“回声室”，但事实上，通过量化分析和**研究不难发现，社交网络用户分享的更多信息来自弱关系，并因此成为了重要的新观点传播媒介。
以下为文章全文：
你的好友如何影响你在网上看到和读到的信息？Facebook等社交网络技术使得我们可以与数百甚至数千人建立联系，而且已经从根本上改变了人们获取信息的方式。
尽管我们的多数时间都在密友交流个人生活，但同样**使用在线社交网络分享突发新闻、讨论政治问题，并了解最新趋势。2010年，我的同事伊塔玛·罗森(Itamar Rosenn)、卡梅伦·马洛(Cameron Marlow)、拉达·阿达梅克(Lada Adamic)和我共同对Facebook展开了一项研究，希望理解信息在社交网络上的传播特性。
有人认为社交网络只是扮演了“回声室”的角色，人们只是消费并分享了志同道合的密友提供的信息，扼杀了多样化信息的传播。但我们的研究却勾勒出一幅不同的景象。
我们发现，尽管人们更有可能消费并分享经常互动的密友发布的信息(例如讨论前一天晚上聚**的照**)，但绝大多数信息都来自他们并不经常接触的人。这些远距离联系人更有可能分享新颖的信息，证明社交网络可以成为一个分享新观点、突出新产品并讨论时事的强大媒介。
这项研究认为，Facebook并非很多人所认为的回声室——在线社交网络反而推动了新颖信息和不同观点的传播。
社交网络信息传播路径
经济社**学家马克·格兰诺维特(Mark Granovetter)是首批使用社交网络来理解信息传播模式，并将这一方法推广开来的人之一。他在1973年发表的论文《弱关系的力量》(The Strength of Weak Ties)中惊喜地发现，相对于密友而言，人们更有可能从联系不频繁的人那里获取求职信息，并找到工作。
为了解释这种现象，格兰诺维特使用社交图谱来说明了社交网络与信息获取之间如何相互关联(图1)。当一个人与两个交往密切的人互动时，这两个人也有可能相互交流。因此，人们趋向于形成联系紧密的“密集群”(dense cluster)，群中的所有人都有联系。
这些结构与信息获取有何关系？由于这些群中的人都彼此认识，任何一个人所知道的信息都可以迅速传播给群中的其他人。相对于人们的整个社交网络而言，这种联系紧密的社交圈规模较小，而具体到未来的工作机**，则很难提供新线索。
格兰诺维特使用交往频繁的关系和社交结构来解释：为何工作信息反而来自于那些交往不频繁的弱关系。通过消除密集群之间的隔阂，弱关系有助于传递新信息。弱关系的这种力量催生了很多有关社交网络信息传播模式的流行观点。
人以类聚
传播更为广泛的信息又是什么情况呢？比如互联网上流传的新闻？要理解信息在社**中更为普遍的传播方式，很重要的一点就是不能单纯考虑人们之间的联系方式，还要考虑推动信息传播的共性。社交网络最大的发现就是同质性(homophily)，即有着相似个性的人相互联系的倾向。人们可以通过工作场所、职业、学校、俱乐部、爱好、政治信仰以及其他因素彼此联系，同质性适用于你能想到的任何一种社交网络：密友、同事、同学，甚至共同乘车的人。
如今，这些共性不仅决定了人们相互联系的频率及其探讨的话题，还决定了他们作为个体在网络中寻找何种信息。同质性表明经常联系的人彼此相似，并有可能消费更多相同的信息。交流较少的个体则更有可能存在差异，并消费更多不同的信息。图2可以说明这种观点。
图2：通过在线社交网络传播的信息。我们的研究认为，强关系彼此相似，并更有可能访问相同的网站。而弱关系差异更大，并倾向于访问不同的网站。
兴趣和新意
为了理解在线社交网络如何影响信息传播，我们使用了News Feed中的随机变量来判断：当一个人看到好友发布的内容时，分享该内容的可能性有多大。我们发现，人们分享Facebook强关系发布的内容的可能性高于弱关系。
图3：人们更有可能分享强关系发布在News Feed中的信息(网页链接)。两个个体之间的关系强度是通过一个人从Facebook好友那里获得的评论数来衡量的。我们还在论文中探讨了消息数量、在照**中同时出现的次数以及在文章中发表的讨论等其他衡量方式。
关于强关系之间的信息流增加，有很多可能的解释。其中一个原因是：密友之间更有可能彼此相似，并因此发现对方分享的内容更有趣。另外一种解释则是：强关系更有影响力，所以人们更有可能因此而分享来自密友的信息。
我们还对Facebook如何加大信息传播面进行了研究。也就是说，如果一个好友在Facebook上分享了信息，你因为在News Feed中看到这条信息而分享的概率**增加多少倍？以下的数字揭示出这种乘数效应与好友关系强度之间的相关性。
图4：弱关系传播了人们原本不太可能看到的信息。上述数字揭示出，由于在News Feed中看到了强关系和弱关系发布的信息，而增加的分享概率。
我们发现，由一个人的弱关系分享的信息此后不太可能被局限于小范围内。因此，看到一个弱关系分享的内容，**导致一个人分享该信息的可能性增加近10倍。相比而言，由强关系分享的内容则只**增加6倍。简而言之，弱关系最有可能向好友提供一些他们原本难以获取的信息。
弱关系的共同作用
最后，我们又开始研究这些网络效应如何塑造整体的信息传播。尽管一个人更有可能分享来自密友的单条信息，但弱关系的集合却肩负了多数信息传播职责。
让我们假设一个例子(图5)。比如一个人有100个弱关系好友和10个强关系好友。假设你分享强关系好友发布的信息的概率很高，大概为50%，但弱关系则低得多，仅为15%。因此，由强关系和弱关系传播的信息数量分别为10×0.50=5和100×0.15=15。所以总体而言，人们最终从弱关系好友那里分享了更多的信息。
图5：人们更有可能分享来自强关系的信息，但由于基数更大，Facebook中的多数信息传播仍然来自弱关系。上述数字表明，尽管强关系的个体影响力(橙色)更大，但总体而言，多数的影响力仍然来自弱关系。
因此，这一数学运算的结果与我们假设的例子非常相似：人们的多数联系人都是弱关系好友，如果使用关系强度的经验分布及其相应的概率进行同样的运算，就**发现弱关系贡献了多数信息传播。
结论
我们在Facebook上分享和消费的信息其实比传统观念所认为的更具多样性。与密友相比，我们看到并传播了更多来自远距离联系人的信息。由于这些远距离联系人通常与我们存在差异，因此我们消费并分享的大量信息都是来自不同观点的人。
这或许可以安抚那些担心社交网络仅仅是一个“回声室”的人，他们认为人们只**在这里看到相同观点。我们的研究首次对社交网络的影响力进行了大规模量化，并表明在线社交网络可以作为一个分享新观点、新产品和时事新闻的重要媒介。(书聿)
