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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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