¿Los protocolos de difusión gobiernan el crecimiento en cascada en Facebook?
Justin Cheng, Jon Kleinberg, Jure Leskovec, David Liben-Nowell, Bogdan State, Karthik Subbian, Lada AdamicFigura 1: El árbol de difusión de una cascada con un protocolo de difusión voluntaria, donde los individuos publicaron música de un artista cuyo nombre coincidía con la letra que les asignó un amigo. Los enlaces se colorean de rojo (temprano) a azul (tarde).
Las grandes cascadas pueden desarrollarse en las redes sociales en línea a medida que las personas comparten información entre sí. Aunque las cascadas de compartición simples se han estudiado ampliamente, el alcance completo de comportamientos en cascada en las redes sociales es mucho más diverso. Aquí estudiamos cómo los protocolos de difusión, o los intercambios sociales que permiten la transmisión de información, afectan el crecimiento en cascada, de forma análoga a la forma en que los protocolos de comunicación definen cómo se transmite la información de un punto a otro. Estudiando 98 de las cascadas de información más grandes en Facebook, encontramos una amplia gama de protocolos de difusión, desde la distribución en cascada de imágenes, que usan un protocolo simple de tocar un solo botón para la propagación, hasta ALS Ice Bucket Challenge, cuyo protocolo de difusión involucraba individuos crear y publicar un video, y luego nominar a otros para que hagan lo mismo. Encontramos clases recurrentes de protocolos de difusión e identificamos dos factores clave de contrapeso en la construcción de estos protocolos, con implicaciones para el crecimiento de una cascada: el esfuerzo requerido para participar en la cascada y el costo social de permanecer al margen. Los protocolos que requieren un mayor esfuerzo individual ralentizan la propagación de una cascada, mientras que los que imponen un mayor costo social de no participar aumentan la probabilidad de adopción de la cascada. La previsibilidad de la transmisión también varía con el protocolo. Pero independientemente del mecanismo, todas las cascadas de nuestro análisis tienen un número de reproducción similar (≈ 1,8), lo que significa que las menores tasas de exposición se pueden compensar con mayores tasas de adopción por exposición. Por último, mostramos cómo la estructura de una cascada no solo puede diferenciar estos protocolos, sino también modelarse a través de procesos de ramificación. Juntos, estos hallazgos proporcionan un marco para comprender cómo una amplia variedad de cascadas de información puede lograr una adopción sustancial a través de una red.
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