Facebook研究報告：重視社交網絡“弱關系”

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Facebook幾天前在官方博客中發表署名艾唐·巴克什(Eytan Bakshy)的研究報告稱，雖然傳統觀點將社交網絡視為一個隻能提供相同視角的回聲室，但事實上，通過量化分析和理論研究不難發現，社交網絡用戶分享的更多信息來自弱關系，並因此成為瞭重要的新觀點傳播媒介。 以下為文章全文： 你的好友如何影響你在網上看到和讀到的信息?Facebook等社交網絡技術使得我們可以與數百甚至數千人建立聯系，而且已經從根本上改變瞭人們獲取信息的方式。 盡管我們的多數時間都在密友交流個人生活，但同樣會使用在線社交網絡分享突發新聞、討論政治問題，並瞭解最新趨勢。2010年，我的同事伊塔瑪·羅森(Itamar Rosenn)、卡梅倫·馬洛(Cameron Marlow)、拉達·阿達梅克(Lada Adamic)和我共同對Facebook展開瞭一項研究，希望理解信息在社交網絡上的傳播特性。 有人認為社交網絡隻是扮演瞭回聲室的角色，人們隻是消費並分享瞭志同道合的密友提供的信息，扼殺瞭多樣化信息的傳播。但我們的研究卻勾勒出一幅不同的景象。 我們發現，盡管人們更有可能消費並分享經常互動的密友發佈的信息(例如討論前一天晚上聚會的照片)，但絕大多數信息都來自他們並不經常接觸的人。這些遠距離聯系人更有可能分享新穎的信息，證明社交網絡可以成為一個分享新觀點、突出新產品並討論時事的強大媒介。 這項研究認為，Facebook並非很多人所認為的回聲室——在線社交網絡反而推動瞭新穎信息和不同觀點的傳播。 社交網絡信息傳播路徑 經濟社會學傢馬克·格蘭諾維特(Mark Granovetter)是首批使用社交網絡來理解信息傳播模式，並將這一方法推廣開來的人之一。他在1973年發表的論文《弱關系的力量》(The Strength of Weak Ties)中驚喜地發現，相對於密友而言，人們更有可能從聯系不頻繁的人那裡獲取求職信息，並找到工作。 為瞭解釋這種現象，格蘭諾維特使用社交圖譜來說明瞭社交網絡與信息獲取之間如何相互關聯(圖1)。當一個人與兩個交往密切的人互動時，這兩個人也有可能相互交流。因此，人們趨向於形成聯系緊密的密集群(dense cluster)，群中的所有人都有聯系。 圖1：我們都與一個強關系構成的核心群聯系，並與群中的人頻繁交流，同時還存在聯系不頻繁的弱關系。格蘭諾維特有關弱關系的力量的假設是：弱關系促成瞭不同群之間的信息流動。 這些結構與信息獲取有何關系?由於這些群中的人都彼此認識，任何一個人所知道的信息都可以迅速傳播給群中的其他人。相對於人們的整個社交網絡而言，這種聯系緊密的社交圈規模較小，而具體到未來的工作機會，則很難提供新線索。 格蘭諾維特使用交往頻繁的關系和社交結構來解釋：為何工作信息反而來自於那些交往不頻繁的弱關系。通過消除密集群之間的隔閡，弱關系有助於傳遞新信息。弱關系的這種力量催生瞭很多有關社交網絡信息傳播模式的流行觀點。 人以類聚 傳播更為廣泛的信息又是什麼情況呢?比如互聯網上流傳的新聞?要理解信息在社會中更為普遍的傳播方式，很重要的一點就是不能單純考慮人們之間的聯系方式，還要考慮推動信息傳播的共性。社交網絡最大的發現就是同質性(homophily)，即有著相似個性的人相互聯系的傾向。人們可以通過工作場所、職業、學校、俱樂部、愛好、政治信仰以及其他因素彼此聯系，同質性適用於你能想到的任何一種社交網絡：密友、同事、同學，甚至共同乘車的人。 如今，這些共性不僅決定瞭人們相互聯系的頻率及其探討的話題，還決定瞭他們作為個體在網絡中尋找何種信息。同質性表明經常聯系的人彼此相似，並有可能消費更多相同的信息。交流較少的個體則更有可能存在差異，並消費更多不同的信息。圖2可以說明這種觀點。 圖2：通過在線社交網絡傳播的信息。我們的研究認為，強關系彼此相似，並更有可能訪問相同的網站。而弱關系差異更大，並傾向於訪問不同的網站。 興趣和新意 為瞭理解在線社交網絡如何影響信息傳播，我們使用瞭News Feed中的隨機變量來判斷：當一個人看到好友發佈的內容時，分享該內容的可能性有多大。我們發現，人們分享Facebook強關系發佈的內容的可能性高於弱關系。 圖3：人們更有可能分享強關系發佈在News Feed中的信息(網頁鏈接)。兩個個體之間的關系強度是通過一個人從Facebook好友那裡獲得的評論數來衡量的。我們還在論文中探討瞭消息數量、在照片中同時出現的次數以及在文章中發表的討論等其他衡量方式。 關於強關系之間的信息流增加，有很多可能的解釋。其中一個原因是：密友之間更有可能彼此相似，並因此發現對方分享的內容更有趣。另外一種解釋則是：強關系更有影響力，所以人們更有可能因此而分享來自密友的信息。 我們還對Facebook如何加大信息傳播面進行瞭研究。也就是說，如果一個好友在Facebook上分享瞭信息，你因為在News Feed中看到這條信息而分享的概率會增加多少倍?以下的數字揭示出這種乘數效應與好友關系強度之間的相關性。 圖4：弱關系傳播瞭人們原本不太可能看到的信息。上述數字揭示出，由於在News Feed中看到瞭強關系和弱關系發佈的信息，而增加的分享概率。 我們發現，由一個人的弱關系分享的信息此後不太可能被局限於小范圍內。因此，看到一個弱關系分享的內容，會導致一個人分享該信息的可能性增加近10倍。相比而言，由強關系分享的內容則隻會增加6倍。簡而言之，弱關系最有可能向好友提供一些他們原本難以獲取的信息。 弱關系的共同作用 最後，我們又開始研究這些網絡效應如何塑造整體的信息傳播。盡管一個人更有可能分享來自密友的單條信息，但弱關系的集合卻肩負瞭多數信息傳播職責。 讓我們假設一個例子(圖5)。比如一個人有100個弱關系好友和10個強關系好友。假設你分享強關系好友發佈的信息的概率很高，大概為50%，但弱關系則低得多，僅為15%。因此，由強關系和弱關系傳播的信息數量分別為10×0.50=5和100×0.15=15。所以總體而言，人們最終從弱關系好友那裡分享瞭更多的信息。 圖5：人們更有可能分享來自強關系的信息，但由於基數更大，Facebook中的多數信息傳播仍然來自弱關系。上述數字表明，盡管強關系的個體影響力(橙色)更大，但總體而言，多數的影響力仍然來自弱關系。 因此，這一數學運算的結果與我們假設的例子非常相似：人們的多數聯系人都是弱關系好友，如果使用關系強度的經驗分佈及其相應的概率進行同樣的運算，就會發現弱關系貢獻瞭多數信息傳播。 結論 我們在Facebook上分享和消費的信息其實比傳統觀念所認為的更具多樣性。與密友相比，我們看到並傳播瞭更多來自遠距離聯系人的信息。由於這些遠距離聯系人通常與我們存在差異，因此我們消費並分享的大量信息都是來自不同觀點的人。 這或許可以安撫那些擔心社交網絡僅僅是一個回聲室的人，他們認為人們隻會在這裡看到相同觀點。我們的研究首次對社交網絡的影響力進行瞭大規模量化，並表明在線社交網絡可以作為一個分享新觀點、新產品和時事新聞的重要媒介。 Tags:IT Outsourcing,Network support,IT Support,電腦維修,IT外判服務,IT 技術支援,it outsource,IT Outsourcing Hong Kong