Начинается все просто: шутка, остроумное суждение, слух. Но затем идея набирает обороты и распространяется как пожар. Исследование, опубликованное в Physical Review Letters, предлагает объяснение этому феномену.
Ученые объяснили, как идеи становятся вирусными, и почему все знают про «рыбов»
Ученые из Университета Вермонта и Института Санта-Фе создали новую математическую модель «самоусиливающихся каскадов», объясняющую, почему одни идеи, шутки или убеждения становятся вирусными, а другие исчезают, не получив распространения.
Почему некоторые идеи «загораются»? Исследователи предлагают новую теорию. Susan Wilkinson/Unsplash
Распределения «с тяжелыми хвостами» — это статистические модели, где редкие экстремальные события происходят намного чаще, чем предсказывает нормальное распределение. В контексте вирусного контента это означает, что большинство постов получает мало просмотров, но там, где при нормальном распределении суперпопулярным стал бы один пост, при «тяжелых хвостах» такую известность получат несколько. Это сильно меняет всю картину — сеть постоянно «штормит».
Традиционно ученые использовали простые модели ветвления для объяснения того, как распространяются идеи или болезни. Один человек заражается или узнает новость, передает двум другим, каждый из них — еще двоим, и так далее. Новое исследование учитывает тот факт, что идеи не просто распространяются — они изменяются в процессе распространения, и эти изменения помогают им распространяться все дальше и дальше.
«Мы отчасти вдохновились моделью лесных пожаров», — говорит профессор Сид Реднер, соавтор статьи. — «Огонь может усиливаться при горении в густом лесу и ослабевать при пересечении открытых участков. Тот же принцип применим к информации, шуткам или болезням. Они могут усиливаться или ослабевать в зависимости от условий».
Модель распространения лесного пожара. Forest-fire model.
Модель проста в теории: когда идея распространяется, на каждом шаге у нее есть шанс увеличить или уменьшить интенсивность. Если она не встречает восприимчивую аудиторию, она — замирает. Но если ситуация улучшается, пусть даже незначительно, идея может продолжать существование, запуская масштабные каскады в широком диапазоне условий.
Самоусиливающиеся каскады
Схема самоусиливающегося каскада. Мы начинаем с семени с положительной интенсивностью. Процесс набирает единицу интенсивности, когда достигая активных соседей (оранжевый); или теряет единицу интенсивности, когда достигая неактивных соседей (синий). Пути каскада заканчиваются, когда когда они достигают узла без новых соседей (тупик) или когда интенсивность падает до нуля (граница поглощения). Конечный каскад состоит из всех (десяти) узлов, в которых интенсивность процесса была ненулевой.
Этот простой механизм привел к интересным результатам. В отличие от классических моделей, которые требуют тонко настроенных условий для получения реалистичных паттернов (а такие условия возникают редко), модель самоусиливающихся каскадов естественным образом дает распределения с «тяжелыми хвостами» — статистические сигнатуры, часто наблюдаемые в вирусных постах в социальных сетях. При таких распределениях вирусные посты естественным образом встречаются гораздо чаще, хотя и остаются относительно редкими.
Фотография котов и торговца рыбой распространяется в Сети по крайней мере с 2014 года. Она пережила несколько периодов замирания и каскадного усиления. Усиление всегда было связано не с самой фотографией (она не меняется), а с ее небольшой модификацией — появлением новых подписей. Самый успешный вариант (на картинке) связан именно с новой подписью. Этот каскад начался примерно в 2021 году и продолжается до сих пор. Хотя его интенсивность снижается, не исключено, что новые подписи опять разбудят интерес к мему.
Ведущий автор работы Лоран Эбер-Дюфрен говорит: «Наша модель показывает, что если качество того, что распространяется, может изменяться в процессе распространения, то не нужно предполагать особое критическое состояние. "Вирусность" возникает естественным образом».
Соавтор исследования Джунипер Ловато говорит: «Работа может помочь исследователям лучше понять формирование убеждений, дезинформацию и социальное заражение. Это дает нам теоретическую основу для изучения того, как истории и нарративы эволюционируют и распространяются по сетям».