Ученый-математик провел глубокий анализ того, как люди в онлайновых социальных сетях влияют друг на друга. Исследование позволяет предсказывать, как и насколько сильно изменится мнение конкретного пользователя в зависимости от его окружения в социальной сети. Результаты работы опубликованы в The Journal of Mathematical Sociology.
Проведенный анализ динамики мнений анонимизированной выборки из 1,6 млн пользователей выявил присутствие сразу двух компонент социального влияния: ассимилятивной (заставляющей мнения индивидов стремиться друг к другу) и диссимилятивной (вызывающей рост различий во взглядах). Диссимилятивное влияние — это механизм, который является, пожалуй, наиболее простым и элегантным объяснением поляризации взглядов в обществе: макроявления, наблюдаемого во многих странах мира применительно к различным социально значимым повесткам, начиная от политики и заканчивая вопросами глобального потепления. При этом баланс между этими двумя компонентами определяется разницей во мнениях между источником и объектом влияния. Оказалось, что ассимилятивное влияние наиболее вероятно, если величина разногласий между пользователями не слишком мала и в то же время не слишком велика.
«Иными словами, если вы пытаетесь убедить человека, который изначально настроен против ношения медицинских масок, в том, что маски носить все-таки нужно, то чересчур сильные аргументы могут заставить его только укрепиться в своем мнении; слишком мягкие аргументы также могут не подействовать — нужна “золотая середина”», — рассказал Иван Козицин, сотрудник лаборатории активных систем Института проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН и кафедры высшей математики МФТИ.
Мнение людей часто меняется с течением времени, и большой вклад в этот процесс вносят онлайновые социальные сети. В отличие от старых форм связи, которые ограничивали донесение информации, онлайн-платформы на сегодня позволяют транслировать любую информацию неограниченному количеству людей. Это по-настоящему масштабные информационные каскады, которые сложно идентифицировать и исследовать, но, по мнению ученых, это стоит того.
«Понимание механизмов, лежащих в основе процессов формирования мнений, — чрезвычайно сложная и важная задача, которая имеет приложения в таких сферах, как маркетинг, социологические исследования и политические технологии. С другой стороны, умение прогнозировать то, каким образом та или иная информация повлияет на взгляды людей, может помочь эффективно бороться с фейковыми новостями», — продолжил Иван Козицин.
Полученные результаты важны еще и потому, что они являются достаточно весомым аргументом в пользу существования диссимилятивного влияния. Дело в том, что в теоретических работах данному типу влияния отводится очень важная роль, однако эмпирические исследования, подтверждающие его существование, подвергаются критике со стороны научного сообщества. Однако, как говорят математики, в системе еще очень много неизвестных переменных: до конца неясно, какую роль в рассматриваемых процессах играет тот факт, что пользователи могут создавать новые знакомства, меняя тем самым структуру каналов, по которым распространяются информационные волны; кроме того, необходимо учитывать, что в онлайн-платформах сейчас широко применяются алгоритмы ранжирования, которые могут также значительно влиять на информационный баланс. На все эти вопросы предстоит ответить в дальнейшем.
Уникальность данного исследования состоит в том, что оно связывает сущности, которые до сих пор появлялись в научной литературе преимущественно по отдельности друг от друга: с одной стороны, это (конкурирующие) математические модели социального влияния, описывающие, как люди влияют друг на друга (на микроуровне) и к каким макропоследствиям это может привести; с другой стороны, это эмпирика — данные, представляющие реальные социальные процессы, которые зачастую чрезвычайно сложно добыть и правильно обработать, особенно если речь идет об in vivo экспериментах, при которых исследователь не вмешивается в сам процесс, наблюдая за ним со стороны.
«Здесь на помощь пришли онлайновые социальные сети, открытая информация из которых позволила провести идентификацию крупномасштабной социальной динамики в том виде, который допускает применение этих самых моделей социального влияния», — дополнил Иван Козицин.
1
