Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Комплексное заражение - это явление в социальных сетях, в котором требуются множественные источники воздействия инновации, прежде чем человек примет изменение поведения. [1] Оно отличается от простого заражения тем, что, в отличие от болезни, инновация может не распространиться после одного лишь контакта с инфицированным соседом. Распространение комплексного заражения по сети людей может зависеть от многих социальных и экономических факторов; например, сколько из друзей принимают новую идею, а также сколько из них не могут повлиять на человека, а также на их собственное расположение в принятии изменений.

Механизмы [ править ]

Комплекс Contagion и Слабость длинных связей по Damon Centola из Университета Пенсильвании и Майкл Мейси из Корнельского университета обнаружиличто информация и распространение болезникак «простой зараз», требующую только один контакт для передачи,то время как поведениеправилораспространяется как «сложными зараз», требуя множественных источников подкрепления, чтобы побудить к усыновлению. Работа Centola основана на работе Грановеттера о силе слабых связей и пороговых моделях коллективного поведения, а также на работе Дункана Уоттса и Стива Строгаца о сетях малого мира. [2]Чентола и Мэйси показывают, что и слабые связи, и сети маленьких миров очень хороши для распространения простых инфекций. Однако в случае сложных инфекций слабые связи и маленькие миры могут замедлить распространение.

Centola и Macy предполагают четыре механизма комплексного заражения. Эти свойства объясняют необходимость многократного воздействия при распространении инфекции:

  1. Стратегическая взаимодополняемость. Многие инновации обходятся дорого, особенно для первых пользователей, но в меньшей степени для тех, кто ждет. То же самое и с участием в коллективных действиях .
  2. Доверие. Нововведения часто не вызывают доверия, пока их не примут соседи. Услышав одну и ту же историю от разных людей, будет казаться менее вероятным, что удивительная информация - не что иное, как фантастическое изобретение информатора.
  3. Легитимность. Знания о том, что движение существует или что будут проводиться коллективные действия, редко бывает достаточно, чтобы побудить сторонних наблюдателей присоединиться к нему. Наличие нескольких близких друзей, участвующих в мероприятии, часто значительно увеличивает вероятность присоединения человека, особенно для социальных движений с высоким риском . Новаторы рискуют быть отвергнутыми как отклонившиеся от нормы до тех пор, пока не наберется критическая масса первых последователей, а непосвященные, вероятно, бросят вызов легитимности инновации.
  4. Эмоциональное заражение . Большинство теоретических моделей коллективного поведения - от теории действия до пороговых моделей и кибернетики - разделяют основное предположение о том, что в человеческом поведении есть выразительные и символические импульсы,которые могут передаваться и усиливаться в пространственно и социально сконцентрированных собраниях. [1]

Оспариваемые и неоспоримые [ править ]

Неоспоримый
Распространение заразы зависит исключительно от количества людей, с которыми вы связаны и которые отличаются от вашего штата. Вам совершенно не мешает количество людей в том же состоянии, что и вы. Как правило, чем больше у человека соседей, тем выше вероятность того, что он воспользуется нововведением, если распространение неоспоримо. [1]
Оспаривается
Распространение заразы зависит как от непреклонности тех, кто находится в отличном от вашего состояния, так и от уравновешивающего влияния тех, кто разделяет ваше нынешнее состояние. В этом случае, чем больше у человека соседей, тем меньше вероятность того, что он воспользуется нововведением. [1]

Распространение и каскадное поведение в сетях [ править ]

См. Также: Модель глобальных каскадов.

Рассмотрим график любого разумного размера. Соседи узла v можно разделить на два набора: набор A содержит соседей v, которые приняли новое поведение, а B - это набор тех, кто ведет себя консервативно. Узел v примет поведение узлов в A только в том случае, если по крайней мере q часть соседей будет следовать поведению A. [3]

  • если q мало, поведение легко адаптируется и легко распространяется
  • если q велико, B - привлекательное поведение, и нужно больше друзей, чтобы участвовать в A, прежде чем v сменится. [3]
Каскадирование - распространение по всей сети
Рассмотрим набор первоначальных последователей, которые начинают с нового поведения A, в то время как все остальные узлы начинают с поведения B. Затем узлы повторно оценивают решение о переключении с B на A, используя порог  q . Если результирующий каскад усыновлений A в конечном итоге заставляет каждый узел переключаться с B на A, то мы говорим, что набор начальных усыновителей вызывает полный каскад на пороге  q . Кластеры с плотностью d  > 1 -  q являются препятствием для каскадов по всей сети. [3]

Применение и примеры [ править ]

Многие из наших взаимодействий с остальным миром происходят на локальном, а не глобальном уровне - мы часто не заботимся столько о решениях всего населения, сколько о решениях, принимаемых друзьями и коллегами. Например, на рабочем месте мы можем выбрать технологию, совместимую с людьми, с которыми мы напрямую сотрудничаем, а не самую популярную во всем мире технологию. Точно так же мы можем придерживаться политических взглядов, совпадающих с взглядами наших друзей, даже если они в национальном меньшинстве. [3]

Примеры [ править ]

  • Авторитет городской легенды
  • Готовность участвовать в миграции - (участие в коллективных действиях)
  • Стимулы для выхода из официальных собраний
  • Какую одежду надеть, прическу выбрать и какую часть тела проколоть. [1]
  • Принятие политических хэштегов в Twitter. [4]

Примеры простого заражения [ править ]

  • Распространение болезни
  • Распространение информации [1]

См. Также [ править ]

  • Эмоциональное заражение
  • Марк Грановеттер
  • Теория графов

Ссылки [ править ]

  1. ^ Б с д е е Centola, Damon; Мэйси, Майкл. «Сложные инфекции и слабость долгих связей». Чикагский университет, 2007.
  2. ^ http://science.sciencemag.org/content/329/5996/1194
  3. ^ a b c d Исли, Дэвид; Клейнберг, Джон. Сети, толпы и рынки: рассуждения о высокосвязном мире. Издательство Кембриджского университета, 2010.
  4. ^ «Различия в механике распространения информации по темам | Материалы 20-й международной конференции по всемирной паутине» . dl.acm.org . DOI : 10.1145 / 1963405.1963503 . Проверено 11 августа 2020 .