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資訊傳遞的社交高速公路–研究「病毒訊息」的傳播途徑

去年春天,奧薩瑪賓拉登被殺的那個晚上,前美國國防部官員搶先美國總統歐巴馬一個小時,將這條死訊公諸於世。Keith Urbahn (網路帳號@keithurbahn)在Twitter上和他1016名追蹤者分享這個訊息,他說,消息來源是一位可靠人士。短短一分鐘內,80人轉發這則訊息。其中一位轉發者,是紐約時報的知名記者Brian Stelter,他的轉發又引來另一波回應熱潮。

Urbahn的推特發文於是成為病毒式訊息。新創公司 SocialFlow 的研發部主任Gilad Lotan表示,病毒性其實沒有一定的模式。這間新興公司旨在幫助經濟學人雜誌及百事可樂等客戶,更有效地在Twitter上吸引民眾注意。不過,病毒推文所引出的大量數據資訊,也成為相當有價值的線索,讓人能夠一窺這些訊息脫離發文者聯絡網的原因和方式。在賓拉登事件之後,Lotan透過SocialFlow公司管道,取得Twitter的 資料源(fire hose)也就是每條推文的即時訊息,來分析回應Urbahn發文的訊息,並將其以圖片視覺化,如上圖,可自行放大縮小觀看。

每個上色的圓圈或是節點,代表著曾轉發原始訊息(或曾發布類似訊息)並提及作者Twitter帳號的Twitter使用者。而顏色漸層則代表其他人加入對話的時間,例如較藍的圓圈代表在短短幾分鐘內就回覆Urbahn訊息的人。

Lotan用線連接起圓圈,代表訊息傳遞的可能途徑。Lotan透過各別訊息的發布時間及發布人間的關聯來進行分析。Lotan也運用相同的方法做了另一個圖表(請看這裡)。這個圖表分析的是工程教授Deb Chachra (網路帳號(@debcha )所發布過的一則推特訊息-這則訊息在去年夏天英國暴動期間受到廣大迴響。這則訊息傳播的速度遠慢於賓拉登的死訊,而且這則訊息也沒有記者名人轉發的加持。圖表中擴散的圖形以及較小的群組反映了這些差異。

 

在這個全民記者的時代,要讓自己的聲音被聽見,並不總是這麼容易。但透過分析和數據視覺化,SocialFlow 引導客戶明白何時推文、如何推文、推甚麼文才能有效地將訊息廣泛散播。

資料來源: Technology Review–Information’s Social Highways


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D Academy 數位文化學院,或簡稱 「D 學院」,是台灣數位文化協會內容推動中心繼 PanSci 泛科學網 之後,成立的第二個非營利知識平台,目的是推動數位素養。

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