В крупномасштабном эксперименте, предназначенном для анализа распространения информации в социальных сетях, Феррара и команда из Технического университета Дании развернули сеть учетных записей Twitter, управляемых алгоритмами, или социальных ботов, запрограммированных для распространения положительных сообщений в Twitter.«Мы обнаружили, что ботов можно использовать для проведения вмешательств в социальных сетях, которые вызывают или поощряют хорошее поведение», — говорит Феррара, чье предыдущее исследование было сосредоточено на распространении ботов в избирательной кампании.
Но он также выявил еще одну интригующую закономерность: вероятность того, что информация станет вирусной, возрастает, если люди получают один и тот же фрагмент информации несколько раз из разных источников.«Эта веха разрушает давнее убеждение, что идеи распространяются как инфекционное заболевание или зараза, и каждое воздействие приводит к одинаковой вероятности заражения», — говорит Феррара.«Теперь мы эмпирически убедились, что когда вы сталкиваетесь с данным фрагментом информации несколько раз, ваши шансы на принятие этой информации увеличиваются каждый раз».Чтобы прийти к такому выводу, исследователи сначала разработали дюжину положительных хэштегов, начиная от советов по здоровью и заканчивая забавными занятиями, такими как поощрение пользователей сделать прививку от гриппа, дать пять незнакомцу и даже нарисовать лицо знаменитости на индейке на День Благодарения.
Затем они разработали сеть из 39 ботов для синхронного развертывания этих хэштегов для 25000 реальных подписчиков в течение четырехмесячного периода с октября по декабрь 2016 года.Каждый бот автоматически записывал, когда целевой пользователь ретвитнул контент, связанный с вмешательством, а также каждое воздействие, имевшее место до ретвита. По словам Феррары, несколько хэштегов получили более ста ретвитов и лайков.
«Мы также увидели, что каждое раскрытие увеличивает вероятность усыновления — имеется кумулятивный эффект подкрепления», — говорит Феррара.«Кажется, существуют некоторые когнитивные механизмы, которые усиливают вашу вероятность верить в информацию или принимать ее, когда она подтверждена несколькими источниками в вашей социальной сети».
Этот механизм может объяснить, например, почему вы можете скептически относиться к рекомендации одного друга по фильму. Но вероятность того, что вы также увидите этот фильм, кумулятивно увеличивается, поскольку каждый дополнительный друг дает ту же самую рекомендацию.
Помимо выявления скрытой динамики, которая определяет поведение человека в Интернете, это открытие может также улучшить то, как стратегии позитивного вмешательства применяются в социальных сетях во многих сценариях, включая объявления общественного здравоохранения для контроля заболеваний или управления чрезвычайными ситуациями после кризиса.«Обычный подход состоит в том, чтобы иметь одну вещательную организацию с множеством последователей, но это исследование предполагает, что было бы более эффективно, если бы несколько децентрализованных ботов совместно использовали синхронизированный контент», — говорит Феррара.
Он добавляет, что многие сообщества изолированы от определенных учетных записей из-за эффекта эхо-камеры Twitter: пользователи социальных сетей, как правило, сталкиваются с контентом тех, чьи взгляды совпадают с их собственными.«Что, если случится кризис в области здравоохранения, и вы не будете следовать учетным записям Центров по контролю и профилактике заболеваний?
Применяя массовый подход, мы могли бы разрушить бункеры эхо-камеры для общего блага», — говорит Феррара.