Fig. 1:Violazione della norma mediana sul set di dati di Twitter. In viola, tracciamo l'istogramma della probabilità pi come definito nell'eq. (1). I dati si riferiscono a N = 6474 agenti dei 6757 originali considerando quelli con un grado di uscita di almeno due. La mediana della distribuzione è 0,436 (media e std:0,450, 0,189). In azzurro, calcoliamo la stessa distribuzione rimescolando le sequenze temporali delle connessioni (ipotesi nulla). La mediana di questa distribuzione è 0,5 (media e std:0,489, 0,173). Le due distribuzioni sono statisticamente significativamente differenti (valore p del test di Kolmogorov-Smirnov ≪ 10-8). Credito:DOI:10.1038/s41467-021-27089-8
Un modello per descrivere la formazione delle comunità online e l'ascesa degli influencer sulle piattaforme dei social media, basato sulla qualità dei contenuti generati dagli utenti, è riportato in uno studio pubblicato su Nature Communications . I risultati potrebbero migliorare la nostra comprensione di come nascono gli influencer dei social media.
I social network possono spesso svolgere un ruolo centrale nella diffusione delle informazioni e possono influenzare l'opinione pubblica, ma la nostra comprensione dei fenomeni che si verificano all'interno di queste piattaforme rimane sfuggente. In molte piattaforme di social media popolari, come Instagram, YouTube, TikTok e Twitter, gli utenti condividono contenuti e interagiscono attivamente con i contenuti di altri utenti per formare amicizie virtuali. Le comunità basate sugli interessi spesso emergono attraverso utenti importanti che possono influenzare altri utenti con i loro contenuti.
Nicolò Pagan, Wenjun Mei e colleghi propongono un modello matematico per la formazione dei social network, in cui gli utenti decidono di collegarsi/seguirsi a vicenda in base alla qualità dei propri contenuti in base ai propri interessi. Gli autori hanno quindi testato il loro modello rispetto ai dati di Twitter in una rete composta da oltre 6.000 scienziati. I risultati suggeriscono che gli utenti mirano ad aumentare la qualità dei contenuti che ricevono e cercano continuamente fornitori di contenuti della migliore qualità attraverso motori di ricerca integrati. Hanno scoperto che gli utenti che producono contenuti di altissima qualità avevano il doppio dei follower del secondo e così via. Gli autori hanno quindi convalidato il loro modello utilizzando i set di dati di Twitch, una piattaforma popolare per i giocatori online. Suggeriscono che il modello mappa l'aumento della popolarità e le formazioni di rete in modo più realistico rispetto ai modelli precedenti.
I risultati forniscono informazioni su un possibile meccanismo per il modo in cui si formano le comunità di social network e gli influencer.
