Negli anni ’40, lo psicologo austriaco Fritz Heider introdusse la teoria dell’equilibrio sociale, che spiega come gli esseri umani si sforzano innatamente di trovare l’armonia nei loro circoli sociali. Secondo la teoria, quattro regole – un nemico di un nemico è un amico, un amico di un amico è un amico, un amico di un nemico è un nemico e, infine, un nemico di un amico è un nemico – portano a un equilibrio relazioni.

Sebbene innumerevoli studi abbiano cercato di confermare questa teoria utilizzando la scienza delle reti e la matematica, i loro sforzi sono falliti, poiché le reti si discostano da relazioni perfettamente equilibrate. Quindi, la vera domanda è se i social network sono più equilibrati di quanto previsto secondo un modello di rete adeguato.

La maggior parte dei modelli di rete erano troppo semplificati per catturare appieno le complessità all'interno delle relazioni umane che influenzano l'equilibrio sociale, producendo risultati incoerenti sulla questione se le deviazioni osservate dalle aspettative del modello di rete siano in linea con la teoria dell'equilibrio sociale.

Il team della Northwestern, tuttavia, ha integrato con successo i due elementi chiave che fanno funzionare la struttura sociale di Heider. Nella vita reale non tutti si conoscono e alcune persone sono più positive di altre. I ricercatori sanno da tempo che ogni fattore influenza i legami sociali, ma i modelli esistenti potrebbero tenere conto solo di un fattore alla volta.

Incorporando simultaneamente entrambi i vincoli, il modello di rete risultante dai ricercatori ha finalmente confermato la famosa teoria circa 80 anni dopo che Heider la propose per la prima volta.

Il nuovo utile quadro potrebbe aiutare i ricercatori a comprendere meglio le dinamiche sociali, tra cui la polarizzazione politica e le relazioni internazionali, nonché qualsiasi sistema che comprenda una miscela di interazioni positive e negative, come le reti neurali o le combinazioni di farmaci.

"Abbiamo sempre pensato che questa intuizione sociale funzioni, ma non sapevamo perché funzionasse", ha affermato István Kovács della Northwestern, autore senior dello studio.

"Tutto ciò di cui avevamo bisogno era fare i conti. Se si guarda la letteratura, ci sono molti studi sulla teoria, ma non c'è accordo tra loro. Per decenni abbiamo continuato a sbagliarci. Il motivo è perché la vita reale è complicata . Ci siamo resi conto che dovevamo tenere conto di entrambi i vincoli contemporaneamente:chissà chi e che alcune persone sono semplicemente più amichevoli di altre."

"Possiamo finalmente concludere che i social network si allineano con le aspettative formatesi 80 anni fa", ha aggiunto Bingjie Hao, il primo autore dello studio. "I nostri risultati hanno anche ampie applicazioni per un uso futuro. La nostra matematica ci consente di incorporare vincoli sulle connessioni e sulle preferenze di diverse entità nel sistema. Ciò sarà utile per modellare altri sistemi oltre i social network."

Kovács è un assistente professore di fisica e astronomia al Weinberg College of Arts and Sciences della Northwestern. Hao è un ricercatore post-dottorato nel suo laboratorio.

Che cos'è la teoria dell'equilibrio sociale?

Utilizzando gruppi di tre persone, la teoria dell'equilibrio sociale di Heider mantiene il presupposto che gli esseri umani si sforzano di creare relazioni confortevoli e armoniose.

Nelle relazioni equilibrate, tutte le persone si piacciono. Oppure, se a una persona non piacciono due persone, quelle due sono amiche. Esistono relazioni sbilanciate quando tutte e tre le persone non si piacciono a vicenda o quando a una persona piacciono due persone che non si piacciono a vicenda, il che provoca ansia e tensione.

Lo studio di tali sistemi frustrati ha portato al Premio Nobel per la fisica 2021 al fisico teorico italiano Giorgio Parisi, che ha condiviso il premio con i modellisti climatici Syukuro Manabe e Klaus Hasselmann.

"Sembra molto in linea con l'intuizione sociale", ha detto Kovács. "Puoi vedere come questo porterebbe a una polarizzazione estrema, che vediamo oggi in termini di polarizzazione politica. Se tutti quelli che ti piacciono detestano anche tutte le persone che non ti piacciono, allora il risultato è due partiti che si odiano a vicenda."

Tuttavia, è stato difficile raccogliere dati su larga scala in cui fossero elencati non solo gli amici ma anche i nemici. Con l'avvento dei Big Data all'inizio degli anni 2000, i ricercatori hanno cercato di vedere se tali dati firmati dai social network potessero confermare la teoria di Heider. Quando si generano reti per testare le regole di Heider, le singole persone fungono da nodi. I bordi che collegano i nodi rappresentano le relazioni tra gli individui.

Se i nodi non sono amici, al confine tra loro viene assegnato un valore negativo (o ostile). Se i nodi sono amici, allora il bordo è contrassegnato con un valore positivo (o amico). Nei modelli precedenti, agli spigoli venivano assegnati valori positivi o negativi in ​​modo casuale, senza rispettare entrambi i vincoli. Nessuno di questi studi ha catturato accuratamente la realtà dei social network.

Trovare il successo nei vincoli

Per esplorare il problema, Kovács e Hao si sono rivolti a quattro set di dati di rete firmati su larga scala, disponibili al pubblico e precedentemente curati da scienziati sociali, inclusi i dati provenienti da 1) commenti valutati dagli utenti sul sito di notizie sociali Slashdot; 2) scambi tra i membri del Congresso alla Camera; 3) interazioni tra trader di Bitcoin; e 4) recensioni di prodotti dal sito di recensioni dei consumatori Epinions.

Nel loro modello di rete, Kovács e Hao non hanno assegnato valori negativi o positivi veramente casuali ai bordi. Affinché ogni interazione sia casuale, ogni nodo dovrebbe avere le stesse possibilità di incontrarsi. Nella vita reale, tuttavia, non tutti conoscono effettivamente tutti gli altri all’interno di un social network. Ad esempio, una persona potrebbe non incontrare mai l'amico del suo amico, che vive dall'altra parte del mondo.

Per rendere il loro modello più realistico, Kovács e Hao hanno distribuito valori positivi o negativi sulla base di un modello statistico che descrive la probabilità di assegnare segni positivi o negativi alle interazioni esistenti. Ciò manteneva i valori casuali, ma casuali entro i limiti dati dai vincoli della topologia della rete. Oltre a chissà chi, il team ha tenuto conto del fatto che alcune persone nella vita sono semplicemente più amichevoli di altre. Le persone amichevoli hanno maggiori probabilità di avere interazioni più positive e meno ostili.

Introducendo questi due vincoli, il modello risultante ha mostrato che le reti sociali su larga scala si allineano costantemente con la teoria del bilancio sociale di Heider. Il modello ha evidenziato anche modelli oltre i tre nodi. Mostra che la teoria dell'equilibrio sociale si applica a graphlet più grandi, che coinvolgono quattro e forse anche più nodi.

"Ora sappiamo che è necessario tenere conto di questi due vincoli", ha affermato Kovács. "Senza questi, non è possibile trovare i meccanismi giusti. Sembra complicato, ma in realtà è matematica abbastanza semplice."

Approfondimenti sulla polarizzazione e oltre

Kovács e Hao stanno attualmente esplorando diverse direzioni future per questo lavoro. In una potenziale direzione, il nuovo modello potrebbe essere utilizzato per esplorare interventi volti a ridurre la polarizzazione politica. Ma i ricercatori affermano che il modello potrebbe aiutare a comprendere meglio i sistemi oltre i gruppi sociali e le connessioni tra amici.

"Potremmo osservare le connessioni eccitatorie e inibitorie tra i neuroni nel cervello o le interazioni che rappresentano diverse combinazioni di farmaci per curare le malattie", ha detto Kovács. "Lo studio sui social network è stato un terreno di gioco ideale da esplorare, ma il nostro interesse principale è andare oltre l'indagine delle interazioni tra amici e osservare altre reti complesse."

Il codice e i dati alla base dell'articolo "La corretta randomizzazione della rete è fondamentale per valutare l'equilibrio sociale" sono disponibili su GitHub.