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【新智元導(dǎo)讀】社交媒體上的「網(wǎng)紅」是怎樣產(chǎn)生的？在一項(xiàng)發(fā)表于《自然·通訊》的研究中，北京大學(xué)與瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)合作，通過(guò)數(shù)學(xué)模型揭示了「網(wǎng)紅」崛起之路。
社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)我們生活的影響越來(lái)越廣：在信息傳播、新技術(shù)應(yīng)用、輿論營(yíng)造和形成中都發(fā)揮著關(guān)鍵作用。2020 年，推特用戶(hù)每天發(fā)送 5 億條推文，超過(guò) 8000 萬(wàn)張圖片通過(guò)Instagram發(fā)布。
這些基于 UGC 的定向在線(xiàn)平臺(tái)在很大程度上影響了社會(huì)，社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)所能接觸到的信息和受眾，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出現(xiàn)實(shí)生活中的朋友。在這個(gè)過(guò)程中，一些用戶(hù)迅速獲得人氣，成為所謂的「網(wǎng)紅」。這些追隨者眾多的「網(wǎng)紅」的社會(huì)影響力不可小覷。，已經(jīng)深刻影響了消費(fèi)者和公司在市場(chǎng)中的行為，2017 年，超過(guò) 70% 的美國(guó)企業(yè)聘請(qǐng) Instagram 網(wǎng)紅來(lái)推廣產(chǎn)品。網(wǎng)紅是如何產(chǎn)生的？背后的機(jī)制究竟是什么？這些問(wèn)題引發(fā)了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注。https://www.nature.com/articles/s41467-021-27089-8.pdf近日，由北京大學(xué)、瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)就從數(shù)學(xué)模型角度，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)上的「顯著影響者」，即「網(wǎng)紅」的產(chǎn)生和被用戶(hù)關(guān)注的機(jī)制進(jìn)行了分析。這篇文章發(fā)表在近日出版的《自然·通信》上。與 21 世紀(jì)頭十年蓬勃發(fā)展的 Facebook 和 LinkedIn 相比，當(dāng)今最流行的平臺(tái)，例如 Twitter、Instagram 或 TikTok，表現(xiàn)出一些其他明顯的特征。最明顯的區(qū)別之一是，這些新的在線(xiàn)社交平臺(tái)屬于定向網(wǎng)絡(luò)，也就是說(shuō)，不需要雙方同意，也可以按照算法推薦建立關(guān)系。從直觀上，質(zhì)量更好的 UGC 更有可能吸引用戶(hù)，情感價(jià)值更高，更容易成為「網(wǎng)紅」。但研究表明，除了少數(shù)模型之外，其他領(lǐng)域的「網(wǎng)紅」產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)的研究更加集中社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面，忽略了 UGC 的影響。
之前闡釋網(wǎng)紅誕生機(jī)制的模型，基于「優(yōu)先依戀」模型。不過(guò)這種「富人會(huì)越來(lái)越富」的理論，并不能證明新的 Instagram網(wǎng)紅崛起的原因，很多網(wǎng)紅在成功之前都是沒(méi)什么名氣的。「內(nèi)容為王」：生成內(nèi)容質(zhì)量更高
文章提出了一種簡(jiǎn)單但可預(yù)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)形成機(jī)制，結(jié)合了功利原則和 UGC 質(zhì)量。研究假設(shè)用戶(hù)有共同的興趣，并將他們與定義其 UGC 質(zhì)量的屬性相關(guān)聯(lián)。
為了定義基于 UGC 的形成過(guò)程，研究人員收集了Twitter 數(shù)據(jù)集，分析連接的時(shí)間序列，發(fā)現(xiàn)有證據(jù)表明，網(wǎng)紅的形成過(guò)程源于個(gè)人對(duì)更好質(zhì)量的 UGC 的不斷搜索，并與關(guān)注者的興趣出現(xiàn)了「對(duì)齊」，即網(wǎng)紅與粉絲的興趣同質(zhì)性。關(guān)注者的數(shù)量可以被視為網(wǎng)紅UGC質(zhì)量的agent。按照UGC質(zhì)量降序給agent進(jìn)行編號(hào)。agent1被視作UGC質(zhì)量最高，agent2質(zhì)量次之，以此類(lèi)推。對(duì)于agent i，計(jì)算出新連接比之前連接的中位數(shù)排名更高（在排名中）的可能性。研究結(jié)果與假設(shè)吻合，按照被關(guān)注可能性評(píng)估，關(guān)注者始終在追尋UGC質(zhì)量更好的網(wǎng)紅。研究數(shù)據(jù)與純隨機(jī)結(jié)果（淺藍(lán)色）的比較，二者在統(tǒng)計(jì)學(xué)上差異顯著。齊夫定律（Zipf's law）是由哈佛大學(xué)的語(yǔ)言學(xué)家喬治·金斯利·齊夫于1949年發(fā)表的實(shí)驗(yàn)定律。它可以表述為：在自然語(yǔ)言的語(yǔ)料庫(kù)里，一個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率與它在頻率表里的排名成反比。所以，頻率最高的單詞出現(xiàn)的頻率大約是出現(xiàn)頻率第二位的單詞的2倍，而出現(xiàn)頻率第二位的單詞則是出現(xiàn)頻率第四位的單詞的2倍。實(shí)驗(yàn)證明，本研究中的模型也遵循這一縮放定律。分析兩個(gè)網(wǎng)紅被同一個(gè)第三個(gè)用戶(hù)關(guān)注的概率也是一個(gè)有趣的問(wèn)題。換句話(huà)說(shuō)，目標(biāo)是研究不同agent的粉絲集合之間的相似性。這個(gè)相似性揭示了粉絲的共同興趣的存在。
為了驗(yàn)證模型，研究人員在Twitch上收集了三個(gè)數(shù)據(jù)集，這是一個(gè)流行的在線(xiàn)游戲平臺(tái)，并成功驗(yàn)證了模型的正確性。這表明，本文中的模型盡管形式簡(jiǎn)單，但已經(jīng)得出了幾個(gè)現(xiàn)實(shí)世界中影響「網(wǎng)紅」崛起的屬性。如上圖所示，agent的粉絲在前 15 個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的重疊結(jié)果和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集對(duì)照。a圖平均數(shù)值結(jié)果是從模擬中獲得的，當(dāng)達(dá)到平衡時(shí)，有 10^5 個(gè)代理。b圖來(lái)自與國(guó)際象棋類(lèi)別相關(guān)的 Twitch 數(shù)據(jù)集結(jié)果。許多當(dāng)今最流行的在線(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)都在很大程度上基于 UGC。此文分析了基于 UGC 的在線(xiàn)社交網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)宏觀特征。
此外，由于簡(jiǎn)單，該模型可以向不同方向擴(kuò)展，例如通過(guò)考慮不同的更新規(guī)則和社會(huì)學(xué)激勵(lì)加以豐富。另一種可能是引入多維質(zhì)量屬性，來(lái)應(yīng)對(duì)多種興趣的可能性。該模型還可以適應(yīng)不斷增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)形成模型，用戶(hù)可以在不同時(shí)間加入，研究一些網(wǎng)紅的崛起和。在理想情況下，這些研究可以與不同平臺(tái)的實(shí)證分析相結(jié)合，比如在新一代中占主導(dǎo)地位的 Instagram 或 TikTok等。未來(lái)，關(guān)于推薦系統(tǒng)在社交媒體平臺(tái)上的作用，及其對(duì)用戶(hù)行為的影響的初步結(jié)果，可能進(jìn)一步擴(kuò)展。用戶(hù)行為與平臺(tái)機(jī)制之間的相互作用，屬于一個(gè)廣泛、未探索的研究方向，可能會(huì)進(jìn)一步闡明數(shù)字化大趨勢(shì)對(duì)我們社會(huì)的影響。參考資料：
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https://www.nature.com/articles/s41467-021-27089-8#Sec2
https://www.groovypost.com/howto/instagram-tips-tricks
