МОДЕЛЬ ПОШИРЕННЯ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ НОВИННОЇ ІНФОРМАЦІЇ ВІД ПОПУЛЯРНИХ ІНТЕРНЕТ-МЕДІА (original) (raw)

МОДЕЛЬ ПОШИРЕННЯ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ НОВИННОЇ ІНФОРМАЦІЇ ВІД ПОПУЛЯРНИХ ІНТЕРНЕТ-МЕДІА

Вступ. Соціальні інтернет-мережі зробили легко спостережуваними комунікацію між членами суспільства, інформаційні потоки та їх вплив на свідомість громадян. Адже, як довели бразильські вчені-медики з Державного університету Сан-Паоло [1], поширення інтернет-користувачем певного повідомлення свідчить про вплив отрима-ної інформації на його свідомість. А дані про поширення цього повідомлення у соці-альній групі можуть характеризувати його вплив на групову свідомість. Медіа та PR-фахівці постійно оперують даними про кількість поширень як міри-лом цікавості аудиторії до контенту. Проте сумарне число поширень залежить від ба-гатьох факторів, які можна розділити лише за допомогою аналізу динаміки взаємодій з повідомленням. За останні два роки вивчення цієї динаміки стала одним із трендів світової науки. Зазвичай, залежно від поставленої мети, дослідники будували модель соціальної мережі, що дозволяла знайти математичну закономірність, яка відтворю-вала швидкість поширення певної інформації. Загальна форма залежності кількості поширень від часу щоразу виходила експоненційна. І. Івен-Дар та A. Шапіра [2] встановили, як з найменшими витратами максимально поширити знання про комерційний продукт. А. Сінг та Я. Н. Сінг [3] ставили перед собою протилежну задачу: навчитися зупиняти поширення певної чутки у соціальній мережі. А. Ф. да Роша та ін. отримали експоненційну формулу швидкості поширення мему [1]. В. Галуба та ін. досліджували поширення URL-адрес через Twitter, намагаючись визначи-ти імовірність, з якою кожен конкретний користувач поширить певний URL, виходячи з того, як цей користувач реагував на попередні повідомлення з цієї теми [4]. М. Нековее та ін. приділили увагу поняттю «порогу», після якого відбувається вибухове поширення інформації [5]. Це поняття запозичене з епідеміології. Нарешті Т. Кавамото та Н. Хатано [6] створили максимально детальну модель поширення інформації. Однак ця модель потребує знання топології соціальних зв'язків у кожного конкретного користувача. По-дібний підхід — і у співробітників французьких університетів А. Гулле та Х. Хасіда [7]. Як бачимо, дослідники в основному намагаються використати закономірності ди-наміки поширення інформації у соціальних мережах для передбачення масштабів її поширення. Однак навіть достатньо детальні і складні математичні моделі не можуть забезпечити високу точність передбачення. Тому варто почати застосовувати аналіз фактичної динаміки поширення для оцінки соціальних процесів. Захарченко Артем Петрович, кандидат наук із соціальних комунікацій, асистент кафедри електронних видань і медіадизайну Інституту журналістики Київського національного університету імені Тараса Шевченка.

Sign up for access to the world's latest research.

checkGet notified about relevant papers

checkSave papers to use in your research

checkJoin the discussion with peers

checkTrack your impact