導(dǎo)語(yǔ)：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(bào)告稱，雖然傳統(tǒng)觀點(diǎn)將社交網(wǎng)絡(luò)視為一個(gè)只能提供相同視角的“回聲室”，但事實(shí)上，通過(guò)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(lái)自弱關(guān)系，并因此成為了重要的新觀點(diǎn)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(shí)間都在密友交流個(gè)人生活，但同樣會(huì)使用在線社交網(wǎng)絡(luò)分享突發(fā)新聞、討論政治問(wèn)題，并了解最新趨勢(shì)。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(duì)Facebook展開了一項(xiàng)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(fèi)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(fèi)并分享經(jīng)?；?dòng)的密友發(fā)布的信息(例如討論前一天晚上聚會(huì)的照片)，但絕大多數(shù)信息都來(lái)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(gè)分享新觀點(diǎn)、突出新產(chǎn)品并討論時(shí)事的強(qiáng)大媒介。

這項(xiàng)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(dòng)了新穎信息和不同觀點(diǎn)的傳播。

社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播路徑

經(jīng)濟(jì)社會(huì)學(xué)家馬克·格蘭諾維特(Mark Granovetter)是首批使用社交網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解信息傳播模式，并將這一方法推廣開來(lái)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(duì)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(lái)說(shuō)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(gè)人與兩個(gè)交往密切的人互動(dòng)時(shí)，這兩個(gè)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(shí)，任何一個(gè)人所知道的信息都可以迅速傳播給群中的其他人。相對(duì)于人們的整個(gè)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(lái)的工作機(jī)會(huì)，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(lái)解釋：為何工作信息反而來(lái)自于那些交往不頻繁的弱關(guān)系。通過(guò)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(diǎn)。

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(huì)中更為普遍的傳播方式，很重要的一點(diǎn)就是不能單純考慮人們之間的聯(lián)系方式，還要考慮推動(dòng)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(gè)性的人相互聯(lián)系的傾向。人們可以通過(guò)工作場(chǎng)所、職業(yè)、學(xué)校、俱樂(lè)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(gè)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(fèi)更多相同的信息。交流較少的個(gè)體則更有可能存在差異，并消費(fèi)更多不同的信息。圖2可以說(shuō)明這種觀點(diǎn)。

圖2：通過(guò)在線社交網(wǎng)絡(luò)傳播的信息。我們的研究認(rèn)為，強(qiáng)關(guān)系彼此相似，并更有可能訪問(wèn)相同的網(wǎng)站。而弱關(guān)系差異更大，并傾向于訪問(wèn)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(jī)變量來(lái)判斷：當(dāng)一個(gè)人看到好友發(fā)布的內(nèi)容時(shí)，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(qiáng)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(qiáng)關(guān)系發(fā)布在News Feed中的信息(網(wǎng)頁(yè)鏈接)。兩個(gè)個(gè)體之間的關(guān)系強(qiáng)度是通過(guò)一個(gè)人從Facebook好友那里獲得的評(píng)論數(shù)來(lái)衡量的。我們還在論文中探討了消息數(shù)量、在照片中同時(shí)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(qiáng)關(guān)系之間的信息流增加，有很多可能的解釋。其中一個(gè)原因是：密友之間更有可能彼此相似，并因此發(fā)現(xiàn)對(duì)方分享的內(nèi)容更有趣。另外一種解釋則是：強(qiáng)關(guān)系更有影響力，所以人們更有可能因此而分享來(lái)自密友的信息。

我們還對(duì)Facebook如何加大信息傳播面進(jìn)行了研究。也就是說(shuō)，如果一個(gè)好友在Facebook上分享了信息，你因?yàn)樵贜ews Feed中看到這條信息而分享的概率會(huì)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(qiáng)度之間的相關(guān)性。

圖4：弱關(guān)系傳播了人們?cè)静惶赡芸吹降男畔?。上述?shù)字揭示出，由于在News Feed中看到了強(qiáng)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(gè)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(gè)弱關(guān)系分享的內(nèi)容，會(huì)導(dǎo)致一個(gè)人分享該信息的可能性增加近10倍。相比而言，由強(qiáng)關(guān)系分享的內(nèi)容則只會(huì)增加6倍。簡(jiǎn)而言之，弱關(guān)系最有可能向好友提供一些他們?cè)倦y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(gè)人更有可能分享來(lái)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(gè)例子(圖5)。比如一個(gè)人有100個(gè)弱關(guān)系好友和10個(gè)強(qiáng)關(guān)系好友。假設(shè)你分享強(qiáng)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(qiáng)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(lái)自強(qiáng)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(lái)自弱關(guān)系。上述數(shù)字表明，盡管強(qiáng)關(guān)系的個(gè)體影響力(橙色)更大，但總體而言，多數(shù)的影響力仍然來(lái)自弱關(guān)系。

因此，這一數(shù)學(xué)運(yùn)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(qiáng)度的經(jīng)驗(yàn)分布及其相應(yīng)的概率進(jìn)行同樣的運(yùn)算，就會(huì)發(fā)現(xiàn)弱關(guān)系貢獻(xiàn)了多數(shù)信息傳播。

結(jié)論

我們?cè)贔acebook上分享和消費(fèi)的信息其實(shí)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(lái)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(fèi)并分享的大量信息都是來(lái)自不同觀點(diǎn)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(gè)“回聲室”的人，他們認(rèn)為人們只會(huì)在這里看到相同觀點(diǎn)。我們的研究首次對(duì)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(gè)分享新觀點(diǎn)、新產(chǎn)品和時(shí)事新聞的重要媒介。(書聿)