Ali lahko pretok informacij prek Twitterja napove, kdaj se lahko zgodi pomemben dogodek? Interdisciplinarna skupina znanstvenikov je razvila metodo za ugotavljanje.
Alessandro Vespignani s severovzhodne univerze, ugledni profesor fizike, informatike in zdravstvenih ved, je skupaj z multidisciplinarno skupino znanstvenikov razvil inovativno metodo za razumevanje in prikazovanje širjenja tvitov o obsežnih družbenih dogodkih.
Z uporabo podatkovnih nizov Twitterja in izpopolnjenih metričnih podatkov so spremljali, kako so informacije o političnih protestih, pomembnih dogodkih in drugih "kolektivnih pojavih" pridobivale zagon, sčasoma dosegale vrh in padale od mesta do mesta in kakšna je bila njegova pot.
Ugotovitve, objavljene v reviji Science Advances, so prvi korak, a poznavanje značilnosti tega širjenja v prihodnosti bo priložnost, da se vnaprej pripravite na neželene posledice dogodkov, kot so krize, potresi in celo izpad električne energije.
Mnogi so analizirali družbena omrežja glede na obseg tvitov za določene dogodke, kot je arabska pomlad, pravi Vespignani, toda ekipa namerava preveriti, ali v toku informacij obstaja signal, ki pravi, da se bo zgodilo nekaj pomembnega.
Raziskovalci so se obrnili na nevroznanost, kjer obstajajo vozlišča ali središča aktivnosti in "povezave", ki vozlišča povezujejo v nevronskih krogih. Po analogiji z možganskim zemljevidom je bil ustvarjen zemljevid za družabno omrežje. Sistem se začne z nekaj vozlišči in narašča.
Kvantificiranje teh gibanj je tisto, kar metodo razlikuje od drugih pristopov k sledenju družbenih medijev, kar nam omogoča, da označimo dinamiko distribucije. Preden lahko razvijemo metodo za napovedovanje prihodnjih dogodkov, je potrebno razumevanje komunikacijskih vzorcev, ki so oblikovali pretekle dogodke.
Študija, ki postavlja temelje za napovedovanje, analizira pet družbenih dogodkov: protest leta 2011 v Španiji; protest leta 2013 v Braziliji, znan kot "brazilska jesen"; izid hollywoodske uspešnice leta 2012; nakup družbe Motorola od družbe Google leta 2014.
Promocijski video:
Po mnenju ekipe vsi želijo napovedati prihodnje obsežne dogodke in trende, znanstvena skupnost pa je trenutno v zgodnji fazi razumevanja tovrstnih pojavov. Zaenkrat je težko celo razumeti pretekle dogodke, še veliko je treba storiti, da bomo lahko dobili napovedi.