Facebook研究報告全文:重視社交網(wǎng)絡(luò)“弱關(guān)系”

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導(dǎo)語:Facebook周一在官方博客中發(fā)表署名艾唐·巴克什(Eytan Bakshy)的研究報告稱,雖然傳統(tǒng)觀點將社交網(wǎng)絡(luò)視為一個只能提供相同視角的“回聲室”,但事實上,通過量化分析和理論研究不難發(fā)現(xiàn),社交網(wǎng)絡(luò)用戶分享的更多信息來自弱關(guān)系,并因此成為了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(wǎng)上看到和讀到的信息?Facebook等社交網(wǎng)絡(luò)技術(shù)使得我們可以與數(shù)百甚至數(shù)千人建立聯(lián)系,而且已經(jīng)從根本上改變了人們獲取信息的方式。

盡管我們的多數(shù)時間都在密友交流個人生活,但同樣會使用在線社交網(wǎng)絡(luò)分享突發(fā)新聞、討論政治問題,并了解最新趨勢。2010年,我的同事伊塔瑪·羅森(Itamar Rosenn)、卡梅倫·馬洛(Cameron Marlow)、拉達(dá)·阿達(dá)梅克(Lada Adamic)和我共同對Facebook展開了一項研究,希望理解信息在社交網(wǎng)絡(luò)上的傳播特性。

有人認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)只是扮演了“回聲室”的角色,人們只是消費并分享了志同道合的密友提供的信息,扼殺了多樣化信息的傳播。但我們的研究卻勾勒出一幅不同的景象。

我們發(fā)現(xiàn),盡管人們更有可能消費并分享經(jīng)?;拥拿苡寻l(fā)布的信息(例如討論前一天晚上聚會的照片),但絕大多數(shù)信息都來自他們并不經(jīng)常接觸的人。這些遠(yuǎn)距離聯(lián)系人更有可能分享新穎的信息,證明社交網(wǎng)絡(luò)可以成為一個分享新觀點、突出新產(chǎn)品并討論時事的強大媒介。

這項研究認(rèn)為,F(xiàn)acebook并非很多人所認(rèn)為的回聲室——在線社交網(wǎng)絡(luò)反而推動了新穎信息和不同觀點的傳播。

社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播路徑

經(jīng)濟(jì)社會學(xué)家馬克·格蘭諾維特(Mark Granovetter)是首批使用社交網(wǎng)絡(luò)來理解信息傳播模式,并將這一方法推廣開來的人之一。他在1973年發(fā)表的論文《弱關(guān)系的力量》(The Strength of Weak Ties)中驚喜地發(fā)現(xiàn),相對于密友而言,人們更有可能從聯(lián)系不頻繁的人那里獲取求職信息,并找到工作。

為了解釋這種現(xiàn)象,格蘭諾維特使用社交圖譜來說明了社交網(wǎng)絡(luò)與信息獲取之間如何相互關(guān)聯(lián)(圖1)。當(dāng)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,人們趨向于形成聯(lián)系緊密的“密集群”(dense cluster),群中的所有人都有聯(lián)系。

這些結(jié)構(gòu)與信息獲取有何關(guān)系?由于這些群中的人都彼此認(rèn)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。相對于人們的整個社交網(wǎng)絡(luò)而言,這種聯(lián)系緊密的社交圈規(guī)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(guān)系和社交結(jié)構(gòu)來解釋:為何工作信息反而來自于那些交往不頻繁的弱關(guān)系。通過消除密集群之間的隔閡,弱關(guān)系有助于傳遞新信息。弱關(guān)系的這種力量催生了很多有關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)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么情況呢?比如互聯(lián)網(wǎng)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(lián)系方式,還要考慮推動信息傳播的共性。社交網(wǎng)絡(luò)最大的發(fā)現(xiàn)就是同質(zhì)性(homophily),即有著相似個性的人相互聯(lián)系的傾向。人們可以通過工作場所、職業(yè)、學(xué)校、俱樂部、愛好、政治信仰以及其他因素彼此聯(lián)系,同質(zhì)性適用于你能想到的任何一種社交網(wǎng)絡(luò):密友、同事、同學(xué),甚至共同乘車的人。

如今,這些共性不僅決定了人們相互聯(lián)系的頻率及其探討的話題,還決定了他們作為個體在網(wǎng)絡(luò)中尋找何種信息。同質(zhì)性表明經(jīng)常聯(lián)系的人彼此相似,并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,并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(wǎng)絡(luò)傳播的信息。我們的研究認(rèn)為,強關(guān)系彼此相似,并更有可能訪問相同的網(wǎng)站。而弱關(guān)系差異更大,并傾向于訪問不同的網(wǎng)站。 圖2:通過在線社交網(wǎng)絡(luò)傳播的信息。我們的研究認(rèn)為,強關(guān)系彼此相似,并更有可能訪問相同的網(wǎng)站。而弱關(guān)系差異更大,并傾向于訪問不同的網(wǎng)站。

興趣和新意

為了理解在線社交網(wǎng)絡(luò)如何影響信息傳播,我們使用了News Feed中的隨機變量來判斷:當(dāng)一個人看到好友發(fā)布的內(nèi)容時,分享該內(nèi)容的可能性有多大。我們發(fā)現(xiàn),人們分享Facebook強關(guān)系發(fā)布的內(nèi)容的可能性高于弱關(guān)系。

圖3:人們更有可能分享強關(guān)系發(fā)布在News Feed中的信息(網(wǎng)頁鏈接)。兩個個體之間的關(guān)系強度是通過一個人從Facebook好友那里獲得的評論數(shù)來衡量的。我們還在論文中探討了消息數(shù)量、在照片中同時出現(xiàn)的次數(shù)以及在文章中發(fā)表的討論等其他衡量方式。 圖3:人們更有可能分享強關(guān)系發(fā)布在News Feed中的信息(網(wǎng)頁鏈接)。兩個個體之間的關(guān)系強度是通過一個人從Facebook好友那里獲得的評論數(shù)來衡量的。我們還在論文中探討了消息數(shù)量、在照片中同時出現(xiàn)的次數(shù)以及在文章中發(fā)表的討論等其他衡量方式。

關(guān)于強關(guān)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,并因此發(fā)現(xiàn)對方分享的內(nèi)容更有趣。另外一種解釋則是:強關(guān)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(jìn)行了研究。也就是說,如果一個好友在Facebook上分享了信息,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(shù)字揭示出這種乘數(shù)效應(yīng)與好友關(guān)系強度之間的相關(guān)性。

圖4:弱關(guān)系傳播了人們原本不太可能看到的信息。上述數(shù)字揭示出,由于在News Feed中看到了強關(guān)系和弱關(guān)系發(fā)布的信息,而增加的分享概率。 圖4:弱關(guān)系傳播了人們原本不太可能看到的信息。上述數(shù)字揭示出,由于在News Feed中看到了強關(guān)系和弱關(guān)系發(fā)布的信息,而增加的分享概率。

我們發(fā)現(xiàn),由一個人的弱關(guān)系分享的信息此后不太可能被局限于小范圍內(nèi)。因此,看到一個弱關(guān)系分享的內(nèi)容,會導(dǎo)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(guān)系分享的內(nèi)容則只會增加6倍。簡而言之,弱關(guān)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(guān)系的共同作用

最后,我們又開始研究這些網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)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(guān)系的集合卻肩負(fù)了多數(shù)信息傳播職責(zé)。

讓我們假設(shè)一個例子(圖5)。比如一個人有100個弱關(guān)系好友和10個強關(guān)系好友。假設(shè)你分享強關(guān)系好友發(fā)布的信息的概率很高,大概為50%,但弱關(guān)系則低得多,僅為15%。因此,由強關(guān)系和弱關(guān)系傳播的信息數(shù)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(guān)系好友那里分享了更多的信息。

圖5:人們更有可能分享來自強關(guān)系的信息,但由于基數(shù)更大,F(xiàn)acebook中的多數(shù)信息傳播仍然來自弱關(guān)系。上述數(shù)字表明,盡管強關(guān)系的個體影響力(橙色)更大,但總體而言,多數(shù)的影響力仍然來自弱關(guān)系。 圖5:人們更有可能分享來自強關(guān)系的信息,但由于基數(shù)更大,F(xiàn)acebook中的多數(shù)信息傳播仍然來自弱關(guān)系。上述數(shù)字表明,盡管強關(guān)系的個體影響力(橙色)更大,但總體而言,多數(shù)的影響力仍然來自弱關(guān)系。

因此,這一數(shù)學(xué)運算的結(jié)果與我們假設(shè)的例子非常相似:人們的多數(shù)聯(lián)系人都是弱關(guān)系好友,如果使用關(guān)系強度的經(jīng)驗分布及其相應(yīng)的概率進(jìn)行同樣的運算,就會發(fā)現(xiàn)弱關(guān)系貢獻(xiàn)了多數(shù)信息傳播。

結(jié)論

我們在Facebook上分享和消費的信息其實比傳統(tǒng)觀念所認(rèn)為的更具多樣性。與密友相比,我們看到并傳播了更多來自遠(yuǎn)距離聯(lián)系人的信息。由于這些遠(yuǎn)距離聯(lián)系人通常與我們存在差異,因此我們消費并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(dān)心社交網(wǎng)絡(luò)僅僅是一個“回聲室”的人,他們認(rèn)為人們只會在這里看到相同觀點。我們的研究首次對社交網(wǎng)絡(luò)的影響力進(jìn)行了大規(guī)模量化,并表明在線社交網(wǎng)絡(luò)可以作為一個分享新觀點、新產(chǎn)品和時事新聞的重要媒介。(書聿)

 

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