最近、コンテンツのバイラル配信のアイデアに多くの注意が払われましたが、最近の米国の主要な研究ジャーナルであるPNASで最近発表された研究によると、これはアイデア、革新、技術が広がる唯一の方法とはほど遠いです
2人の研究者が楽しい理論的研究を行い、フォーカスグループを使用してテストし、多くの人々に開かれただけでなく、変化が急速に広がっていると結論付けました。 それどころか、このような配布は多くの場合、ゲームのルールに従って行われます。 プレーヤーは、周囲の全員がすでにそれを行っているということに基づいて、新しい何かを受け入れるかどうかを決定します。
ウェブページまたはガジェットの人気の高まりは、「流行」のコンテキストで説明されることがよくあります。それは、人々の間の膨大な数のつながりを持つソーシャルネットワークであり、インパクトを高め、新しいものを採用します。 その中には、そのコンポーネント内の異なるグループ間の関心の交差点（リンク）があります。 トレンドが膨大な数の接続（既知の性格）で参加者（以下、ノード）に到達した瞬間、その人気は爆発します。
このようなイベントの展開は、実際にはいくつかの場合に起こります。 他の人では、この理論は単純すぎます-個人に対する単純な効果（「私の新しいiPadを見てください！」）は、トレンドがチェーンに沿ってさらに受け入れられ、伝達されることを保証しません。
研究論文の著者の1人であるアミン・サベリは、このことについて次のように述べています。「人々にとって魅力的なのは、新しい技術（または他のタイプのイノベーション）の内部品質と価値だけではありません。 すでにそれを採用している環境が大きな役割を果たしています。 周囲の人々と同じ決定を下すことに利点がある状況では、そのようなイノベーションの広がりは、ゲーム理論のルールに従います。これは、ウイルスの傾向や流行に比べてはるかに広い波で区別されます。
これがどのように起こるかを示すために、研究者は、ネットワークに接続された複数の人またはノードが社会グループの友人として参加する理論的なシナリオを作成しました。 全員がゲームに参加しました。各ラウンドで、各ノードは「隣人」の現在の行動に関するデータのみに基づいて新しいトレンドを受け入れるかどうかを決定する必要がありました。
たとえば、ノードは、たとえばFarmvilleのトレンドに参加している友人の数を把握するために周囲を調べます。 そのような友人がいない場合、ノードがFarmvilleで再生を開始する確率は低く、すべての場合、確率は非常に高くなります。 同時に、ゲームは、隣人を無視するのとは対照的に、隣人の行動の模倣が最高の評価を得るのに貢献するような方法で作られました。
これらのルールのみに基づいて、各ノードが他の全員が何をしているかについて完全かつ正確な情報を受け取る社会的飛び地は、単一のトレンドを決して受け入れません。 人々がこれに基づいてのみ決定を下せるなら、どのノードも最良の開発戦略として「変更」を選択しません。
この誤解を修正するために、研究者はこの情報フィールドに「ノイズ」を追加しました。その結果、多くのノードが不完全または誤ったデータを受信し始めました。 近隣に関する情報が0のノードは、どのような傾向であれ、トレンドを受け入れることを好むように、決定が検討されました。 これを現実と比較してください。現実では、人は他の人の考えや行動を気にせず、いくつかの内部要因に基づいてイノベーションの価値を比較検討します。
そのような構造で、そしてそのような規則に従って遊ぶ過程で、研究者はパターンを発見しました：「長距離」ノード（流行を広める）とは対照的に、ローカル接続を持つノードは、イノベーションをより速く広めます。
ネットワーク構造に「埋め込まれていない」ノードで、接続数が少ない（これらは通常、訓練を受けたカジュアルなユーザーです）膨大な数の接続を持つノードよりも数倍速く情報を送信します。
スーパーロードされたノードは、一種の障害物として機能します。近隣の意見や行動に関する明確な情報がなければ、接続からの圧力がさらにかかるためです（ 情報の冗長性 ）。 奇妙に思えるかもしれませんが、そのようなノードは、トレンドを受け入れるために自身の隣人を気にするべきではありません。または、例外なく、このトレンドの前にすでに受け入れている他のノードに囲まれるべきです。 これは、ゲームの配布と流行の主な違いです。
このモデルは、個々のコンテンツの場合にはあまりうまく機能せず、単純な「共有」で急速な成長を引き起こすのに十分な場合がよくあります。 一方、このモデルは、Digg、Twitter、Redditなどのコンテンツを配信するサイトへの超忠実性と、ソーシャルの「ジャンル」や「カテゴリー」への忠誠心を完全に説明しています。
著者はまた、ゲーム理論によれば、さらなるつながりの形成に影響を与える決定も広まっていると言っている。民主党と自由党の選択。 技術的ベクトルの採用：AppleとMicrosoftの選択。
Sabre博士は次の例を引用します。「他のソーシャルネットワークの代わりにFacebookを使用する理由は、その品質だけでなく、すでにそれを使用している友人がたくさんいるからです。」 既に述べたように、オペレーティングシステム、コンピューターの選択、リラックスする場所などで同じことが起こります。 各通信事業者が接続する最大の理由を提供しようとしていますが、無料通話またはSMSの形式のバンズは、ノードグループ全体の決定に影響を与え、相互に移行することができます。 残りを運ぶ。
このゲーム理論では、ネットワークは新しい変化の採用のバランスをとるよう努めています-これは理論と実践を区別する唯一のことです（実際には、ほとんどの個人とグループは極端な傾向があります）。 しかし、このモデルが示す最も重要なことは、大規模な影響（「明らかな人気/忠誠心のない人気/忠誠心」など）を排除する要因に基づいて、トレンドとイノベーションが迅速に広まることです。 社会的影響のより複雑で微妙なメカニズムを含む他のモデルによれば、イノベーションの迅速かつ強力な普及は、「私の友人がここでアドバイスしてくれた...」などのように起こり得る
ArsTechnica経由のPNAS