社交媒体网络中影响者的力量

剑桥Analytica丑闻让许多人对通过鼓励人们从某个候选人投票到购买某些产品等所有事情来改变行为的微目标运动的力量感到疑惑。但是，一旦消息传播，微观定位有影响力的人们继续在网络中传播行为的能力就不太了解。前提是，如果一个活动可以改变影响者的行为，他们就会影响他们的朋友和粉丝的行为。如果来自Facebook和Twitter等公司的数据可以改善对影响者的识别，那么微观定位可能会影响那些接受说服性信息的行为，而不是那些被有影响力的人说服以改变其行为的行为。这是一项新研究的主题麻省理工学院斯隆管理学院的Sinan Aral和Paramveer Dhillon今天发表在“自然人类行为”杂志上。

“如果你可以通过微目标来改变行为，那么影响者在将这些行为传播到目标市场活动范围之外的过程中扮演什么角色?”Aral问道。“对于那些希望影响从选举，健康运动到产品采用等各方面的人来说，这是一个至关重要的问题。”

在过去的二十年中，通过识别影响者来增加社会行为传播的社会影响力最大化一直是计算机科学，物理学，社会学和网络科学的理论分析的主题。但是，这项工作在很大程度上忽略了经验数据能否改善这一过程。这项新的研究表明它可以，而且实质上。数据的使用不仅可以将影响最大化提高多达87%，覆盖更多人，从而改变更多行为，但通过数据识别的影响者也在质量上有所不同。它们在网络中的连接性较差且不那么重要，并且它们与其联系人之间具有更紧密，嵌入的联系。换句话说，他们不仅仅是名人，而是像你我这样的“普通影响者”。

本研究首先提供了一些证据，表明来自社交网络的经验数据也提高了如何选择影响者的有效性。与Facebook数据可用于改进说服性信息的目标的方式相同，本研究证明经验数据也可以改善对影响者的识别。

“值得注意的是，”Aral补充道，“像这样的数据可以用于好或坏。例如，影响者可以通过传播宣传来干涉合法的民主选举，或者帮助人们戒烟，传播免疫或支持合法的营销活动。“

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！