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# Física # Redes Sociais e de Informação # Física e sociedade

Como Ideias e Comportamentos Se Espalham em Redes Sociais

Explore o que faz os comportamentos pegarem nas redes sociais.

Allison Wan, Christoph Riedl, David Lazer

― 8 min ler


Espalhamento de Espalhamento de Comportamento em Redes espalham nas estruturas sociais. Analisando como comportamentos se
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Você já se perguntou por que algumas ideias ou comportamentos pegam como fogo enquanto outros desaparecem? Pense nisso como tentar acender uma fogueira. Você pode soprar as brasas e adicionar mais lenha, ou pode apagar porque falta ar. Nas redes sociais, tudo se resume a como os comportamentos se espalham. Algumas teorias sugerem que quando as pessoas se reforçam, os comportamentos se espalham melhor em comunidades unidas. Mas e se essas comunidades forem tão acolhedoras que fique difícil alcançar novas pessoas?

O Básico do Espalhamento de Comportamentos

Vamos simplificar. Imagine um comportamento, como uma dança ou uma nova dieta, tentando se espalhar por uma rede social. Existem dois tipos principais de contágio:

  1. Contágio Simples: Isso acontece quando uma pessoa vê algo e decide fazer sem precisar de muita pressão social. É como ver alguém comer uma fatia deliciosa de pizza e pensar: “Quero isso!”

  2. Contágio Complexo: Isso ocorre quando as pessoas precisam do empurrão de vários amigos antes de decidirem entrar na onda. Pense nisso como precisar ser convencido por um grupo inteiro para experimentar aquela nova aula de yoga.

Na teoria, se seus amigos estão fazendo algo, você pode estar mais propenso a entrar na dança. Mas isso realmente se mantém quando olhamos para Redes Aleatórias versus aquelas mais agrupadas?

Grupos vs. Redes Aleatórias

Imagine dois bairros. Um é uma comunidade unida onde todo mundo se conhece (vamos chamar de "Cidade Agrupada"), e o outro é uma cidade grande onde as pessoas são mais como conhecidos (vamos chamar de "Cidade Aleatória").

  • Na Cidade Agrupada, você tem muitos amigos. Se todos começarem a fazer algo, as chances de você entrar na onda também são altas. Mas pode ser que você não conheça novas pessoas ou ideias porque está preso na sua bolha.

  • Na Cidade Aleatória, você pode conhecer só algumas pessoas, mas esses poucos podem te apresentar a um monte de novas tendências porque você está exposto a diferentes grupos.

Engraçado, a pesquisa mostra que mesmo que seus amigos estejam te incentivando a participar, a Cidade Aleatória muitas vezes espalha comportamentos tão bem quanto, se não melhor, que a Cidade Agrupada quando as pessoas estão abertas a experimentar coisas novas.

A Teoria por Trás do Espalhamento de Comportamentos

Os pesquisadores acharam que a adoção de comportamentos poderia mudar dependendo da estrutura da rede-basicamente, como as pessoas estão conectadas. Eles criaram um modelo com configurações ajustáveis para ver qual estrutura social ajuda a espalhar comportamentos melhor. As descobertas foram bem surpreendentes:

  • Quando as pessoas se beneficiam do reforço social (como uma pizza gostosa), a Cidade Agrupada parece melhor em espalhar comportamentos.
  • Quando o reforço não é significativo, a Cidade Aleatória leva a melhor.

Eles queriam descobrir quando um tipo de rede se sai melhor que o outro. Spoiler: a Cidade Aleatória geralmente ganha!

A Importância da Probabilidade no Espalhamento de Comportamentos

As pessoas de verdade não seguem sempre regras rígidas. Nós tomamos decisões aleatórias baseadas em sentimentos, humor e talvez um pouco de pressão dos amigos. Então, os pesquisadores mudaram o foco para como as probabilidades influenciam o espalhamento de comportamentos.

No final, eles descobriram que adicionar um pouco de aleatoriedade à mistura poderia levar os comportamentos a se espalharem mais do que em uma rede mais apertada e previsível. Quem diria que a imprevisibilidade poderia ser uma arma secreta?

Estruturas de Rede e Seus Efeitos

Redes Aleatórias

Em uma rede aleatória, as conexões são esporádicas. Isso significa:

  • Mais indivíduos únicos podem ser alcançados porque há menos redundância-ninguém está contando a mesma história repetidamente.
  • Comportamentos podem se espalhar rapidamente para diferentes grupos sem serem travados por rostos familiares.

Redes Agrupadas

Nas redes agrupadas, as coisas parecem diferentes:

  • Você tem muitas conexões sobrepostas, então as pessoas podem ouvir a mesma coisa várias vezes.
  • Isso pode reforçar o comportamento, mas também pode significar que novas ideias demoram mais para se destacar.

As Trocas

É tudo sobre trocas. A falta de redundância na Cidade Aleatória pode significar que você chega a mais pessoas novas que podem adotar um comportamento. Na Cidade Agrupada, mensagens repetidas podem ajudar a convencer amigos hesitantes. Então, de certa forma, ambas as estruturas têm suas forças e fraquezas.

Exemplos do Mundo Real

Pense em uma nova tendência de moda. Se ela começa em um grupo de amigos unido, pode demorar mais para alcançar outros grupos. Mas se ela estourar nas redes sociais, pessoas de vários contextos podem pegá-la mais rápido.

Da mesma forma, quando uma nova dieta se torna popular, aqueles em grupos sociais podem compartilhá-la dentro de seus círculos, mas pode levar tempo para que essa informação chegue a forasteiros, a menos que eles vejam que está bombando em um contexto mais amplo.

Um Olhar Mais Próximo: Perspectivas Micro vs. Macro

Os pesquisadores também consideraram como o comportamento se espalha em pequena escala (micro) em comparação a uma escala maior (macro).

  • No nível micro, indivíduos em uma rede podem influenciar uns aos outros de maneiras diretas e indiretas. É como uma única vela acendendo outra vela, que então acende outras velas.

  • No nível macro, podemos ver tendências gerais, como a rapidez com que o fogo se espalha pelos bairros.

O Experimento

Para testar essas ideias, eles usaram simulações para ver como comportamentos poderiam se espalhar por diferentes redes. Daram a indivíduos várias tarefas e checaram quão rapidamente cada pessoa adotou um comportamento dependendo de suas conexões.

O que descobriram foi que a Cidade Aleatória muitas vezes espalhou comportamentos igualmente ou até mais efetivamente em comparação à Cidade Agrupada, mesmo com um forte reforço social.

Entendendo os Resultados

Então, o que todas essas descobertas significam?

  1. As pessoas são imprevisíveis: Assim como você às vezes decide usar meias diferentes, o comportamento humano não segue sempre as regras.

  2. A estrutura da rede importa: Escolher como nos conectamos pode impactar significativamente se algo se espalha como fogo ou se apaga.

  3. A Cidade Agrupada não é o fim da linha: Embora pareça que um ambiente unido é o melhor para espalhar comportamentos, a Cidade Aleatória muitas vezes se sai melhor-às vezes até melhor.

A Mensagem

No mundo da difusão de comportamentos, a aleatoriedade pode ser um ingrediente secreto para o sucesso. Então, da próxima vez que você ver uma tendência, considere se ela se originou de uma comunidade unida ou de uma rede aleatória mais ampla. Quem sabe? Aquela dança estranha que você hesitou em fazer pode ter mais influência da Cidade Aleatória do que você pensava!

Direções para Pesquisas Futuras

Embora este estudo esclareça como o comportamento social se espalha, ainda há algumas lacunas a preencher. Aqui estão algumas ideias para exploração futura:

  1. Estruturas de Rede Diversas: Investigar como diferentes tipos de redes-como redes sociais ou grupos profissionais-afetam a difusão de comportamento.

  2. Influências Heterogêneas: Analisar como diferentes pessoas na rede influenciam taxas de adoção e se algumas conexões são mais fortes que outras.

  3. Aplicações do Mundo Real: Levar essas descobertas para fora do laboratório e ver como se traduzem em cenários da vida real, como campanhas de saúde pública ou estratégias de marketing.

  4. Estudos Transculturais: Estudar como fatores culturais podem influenciar a difusão de comportamentos em várias comunidades.

Conclusão

O caminho da difusão de comportamentos é complexo e influenciado por muitos fatores. O estudo nos mostra que a aleatoriedade muitas vezes prevalece sobre a redundância quando se trata de espalhar comportamentos. Então, fique de olho! Você nunca sabe quando a próxima grande novidade virá de uma fonte surpreendente.

E lembre-se, seja na Cidade Agrupada ou na Cidade Aleatória, tudo se resume a conectar-se com os outros e estar aberto a novas experiências. Quem sabe? Você pode ser a faísca que acende a próxima grande tendência!

Fonte original

Título: When Randomness Beats Redundancy: Insights into the Diffusion of Complex Contagions

Resumo: How does social network structure amplify or stifle behavior diffusion? Existing theory suggests that when social reinforcement makes the adoption of behavior more likely, it should spread more -- both farther and faster -- on clustered networks with redundant ties. Conversely, if adoption does not benefit from social reinforcement, then it should spread more on random networks without such redundancies. We develop a novel model of behavior diffusion with tunable probabilistic adoption and social reinforcement parameters to systematically evaluate the conditions under which clustered networks better spread a behavior compared to random networks. Using both simulations and analytical techniques we find precise boundaries in the parameter space where either network type outperforms the other or performs equally. We find that in most cases, random networks spread a behavior equally as far or farther compared to clustered networks despite strong social reinforcement. While there are regions in which clustered networks better diffuse contagions with social reinforcement, this only holds when the diffusion process approaches that of a deterministic threshold model and does not hold for all socially reinforced behaviors more generally. At best, clustered networks only outperform random networks by at least a five percent margin in 18\% of the parameter space, and when social reinforcement is large relative to the baseline probability of adoption.

Autores: Allison Wan, Christoph Riedl, David Lazer

Última atualização: 2024-11-12 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2411.07907

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.07907

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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