8月8日、Science誌は、ソーシャルネットワークのユーザーの行動の研究に関する興味深い記事（ 金銭の全文 、 簡単な説明 ）を発行しました。 この調査の主な結論：投稿の利点（または「いいね」）は、大部分が次のユーザーを同様のアクションに刺激します。 同時に、短所（嫌い）全体としては大きな効果はありません。 これから別の結論を引き出すことができます-インターネット上の多数意見を盲目的に信頼することはできません。
しかし、結論に加えて、この研究には少なくとも1つの興味深い特徴があります。 「被験者」は、ロシア語を話すロシアのソーシャルニュースリソースNews2.ru （Reddit.comまたはDigg.comに類似）のユーザーでした。 誰が、何を、なぜ調査したのかを詳しく見てみましょう。
Habréと同様、News2ユーザーは投稿にコメントを残し、コメントに賛否両論を置くことができます。 エルサレム大学、ニューヨーク大学、およびMITの研究者グループが、サイトで5か月間無作為化実験を実施しました。 ランダムに選択された新しいコメントがプラスまたはマイナスで表示され、ユーザーの反応が観察されました。 合計で100,000件のコメントがこの方法で調査され、合計で1,000万回閲覧され、30万回見積もられました。
結局のところ、次のユーザーが「未予約」のプラスをプラスする確率は32％増加しました。 その結果、 人為的に吐き出されたコメントは、手つかずのコメントよりも25％多くのプラスを受け取りました 。 また、10以上のプラスを獲得するためにコメントする可能性が30％増加しました-雪玉があります。 右のイラストでごめんなさい、抵抗できませんでした。
人工的に考えられたコメントについては、奇妙なことに、負の雪玉への傾向はプラスになる確率の増加とバランスが取れていました-ユーザーが正義を確立することに熱心であるかのように。 一般に、群れ効果に非対称性が観察されました。 ところで、 群れ効果は科学用語です。
興味深いことに、この効果は、議論のトピックによって非常に異なって現れました。 最も注目すべきは、彼はビジネス、社会、政治に関するポストにいました（たとえば、ITやエンターテイメントのポストとは対照的です）。 これは人生に近いと言えます。政府や新興企業について話すことは、通常、Javaやアザラシについて話すよりも感情的です。 おそらくこれらのトピックでは、私たちは大衆の意見にもっと影響を受けています。
グラフは、人為的に散らばったコメントの平均評価間のギャップを示しています（
）および原始的（マーク付き 
）投稿のさまざまなトピック。 ギャップが大きいほど、被験者の群れ効果は大きくなります。
研究全体の目的は、多数意見が評価にどのように影響するか、そしてこの影響が蓄積できるかどうかを確認することでした。 確かに、影響を受けたユーザーは自分の意見を表明し、それによって次の読者への影響を高めています。 世論を形成するプロセスの理解を深めることに加えて、Webはユーザーレビューに基づいて製品またはサービスを評価する数百および数千のサイトで満たされているため、これも重要です。 たとえば、先月、booking.com、Yandex.Market、IMDBなどのサイトを積極的に使用してきました。 彼らは私がリラックスするためにどこに行ったのか、私が何を買ったのか、どのような映画を見たのかを大きく決めました。 私が社会恐怖症でなく、Facebookを使用している場合、私の友人の好みがおそらく私に影響を与えるでしょう。
ちなみに、友人（または「仮想社会グループのメンバー」）の影響も非常に顕著でした。 News2には、ユーザー間の接続のかなり複雑なシステムがあります-「友達」だけでなく、「敵」もいます。 友人たちはお互いのコメントを人工的に吐き出す可能性が非常に高く、一方、人工的に採掘されたものはほとんど常にコメントを吐き出しました。 しかし、敵はほとんど操作に負けませんでした-プラス/マイナス操作の結果として、彼らの推定値は実質的に変化しませんでした。 真実を知りたいですか？ 敵に聞いてください！
科学者グループの長であるSinan Aralは、そのような結果は答えよりも多くの質問を与えると言います。 もちろん、これは彼の仕事の基本的な性質を強調したい科学者によって言われるべきです。 しかし、たとえば、インターネット上のレーティングメカニズムをすぐに変更する必要があるかどうかを理解したいのは真実です。
科学者のこの仕事の継続が見られると思います。 それまでの間、物事に対する冷静な見方を保ちましょう。