Ako želite dobiti retweetan, zvučite kao ljuti kreten. To je lekcija nedavno objavljene studije (pdf) istraživača s kineskog sveučilišta Beihang, koji su istraživali kako se poruke koje sadrže različite emocije šire društvenim mrežama.
Godine 2010., istraživač računalnih znanosti Rui Fan i njegov tim prikupili su 70 milijuna "tweetova" od 200.000 korisnika Sina Weiboa, društvene mreže slične Twitteru, popularne u Kini. (U stvari, Weibo ima otprilike dvostruko veći broj korisnika od Twittera, oko 500 milijuna.) Istraživači su zatim mapirali veze između korisnika kako bi identificirali one s jakim vezama. U istraživanje su uključeni korisnici koji su tijekom testnog razdoblja komunicirali najmanje 30 puta, dok su svi ostali odbačeni.
Preporučeni videozapisi
Koristeći emotikone kao vodič, istraživači su zatim podijelili tweetove u četiri kategorije emocija: ljutnja, radost, tuga i gađenje. Prethodne slične studije, napominju istraživači, samo su podijelile poruke u dvije kategorije, pozitivne i negativan, za koji vjeruju da ima ograničenu korisnost u utvrđivanju širenja raspoloženja među internetom zajednica.
Povezano
- Elon Musk nagovještava da bi mogao pokrenuti vlastitu platformu društvenih medija
- Studija Facebooka pokazuje kako društveni mediji mogu utjecati na naše ponašanje na odmoru
- Trump planira izvršnu uredbu koja cilja na društvene medije nakon svađe oko provjere činjenica na Twitteru
Na kraju, Rui i njegov tim istražili su kako se tweetovi koji sadrže određene emocije šire od jednog korisnika do drugog. Ako je, na primjer, korisnik A poslao "tužan" tweet, tim bi gledao hoće li neki povezani korisnici odgovoriti vlastitim tužnim tweetom i koliko bi daleko to širenje išlo.
Iznenađujuće za istraživače, širenje tuge i gađenja među korisnicima Weiboa bilo je "trivijalno". Radosni tweetovi imali su veći utjecaj na ostale korisnike. Ali ljutnja - pa, to je bila najviralnija emocija od svih.
“Naši rezultati pokazuju da je ljutnja utjecajnija od drugih emocija poput radosti, što ukazuje na to da se ljutiti tweetovi mogu brzo i široko proširiti mrežom”, napisali su istraživači. "Iako je izvan naših očekivanja, korelacija tuge je niska."
Ljutiti tweetovi uzrokovali su val više ljutitih tweetova do tri stupnja odvajanja od izvorne ljutite poruke, otkrili su istraživači. Širenje bijesa bilo je posebno veliko kada je bijes potjecao od korisnika s velikom bazom sljedbenika.
Ruijev tim vjeruje da njihova otkrića mogu objasniti širenje društvenih nemira u Kini, posebno kada su u pitanju društveni i politički problemi. “Preko ključnih riječi i tema u retvitanim ljutitim tweetovima, otkrivamo da je javno mnijenje prema društvenim problemima i diplomatskim pitanjima uvijek ljuto”, kažu istraživači.
Možda će sljedeći put Rui usredotočiti svoje istraživanje na reakcije na Miley Cyrus. Učinite to i pretpostavljamo da će to gađenje dobiti veliki poticaj.
Preko MIT Technology Review
Preporuke urednika
- Nova značajka pokazuje da čak i Twitter sada želi biti poput TikToka
- Što je odjeljak 230? Unutar zakona koji štite društvene medije
- Trump potpisuje izvršnu uredbu usmjerenu na društvene mreže
- Trump prijeti da će zatvoriti platforme društvenih medija
- Pravi razlog zašto će nas lažni računi na društvenim mrežama proganjati godinama koje dolaze
Nadogradite svoj životni stilDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
