211service.com
Meest invloedrijke emoties op sociale netwerken onthuld
Een bekend kenmerk van sociale netwerken is dat vergelijkbare mensen elkaar aantrekken: vogels van een veertje komen samen.
Een interessante vraag is dus of deze overeenkomsten ertoe leiden dat mensen zich online op dezelfde manier gedragen, of dit bijvoorbeeld kan leiden tot kudde- of kuddegedrag.
Vandaag krijgen we een interessant inzicht in dit fenomeen dankzij het werk van Rui Fan en vrienden aan de Beihang University in China. Deze jongens hebben de manier vergeleken waarop tweets met specifieke emoties andere mensen op het netwerk beïnvloeden.
En hun conclusie is verrassend. Ze zeggen dat de resultaten duidelijk aantonen dat woede meer invloed heeft dan andere emoties zoals vreugde of verdriet, een bevinding die belangrijke implicaties kan hebben voor ons begrip van de manier waarop informatie zich via sociale netwerken verspreidt.
Deze jongens hebben hun gegevens van Weibo , een Twitter-achtige dienst die enorm populair is geworden in China. In slechts vier jaar tijd heeft het meer dan 500 miljoen gebruikers aangetrokken die ongeveer 100 miljoen berichten per dag plaatsen.
Gedurende zes maanden in 2010 verzamelden Rui en co zo'n 70 miljoen tweets van 200.000 gebruikers en bouwden een sociaal netwerk op waarin gebruikers met elkaar worden verbonden als ze met elkaar communiceren door bijvoorbeeld berichten naar elkaar te sturen of elkaars tweets te retweeten.
Om ervoor te zorgen dat ze alleen mensen bestudeerden die sterk verbonden waren, namen Rui en co alleen mensen op die tijdens de testperiode meer dan 30 interacties hadden.
Vervolgens bepaalden ze het sentiment van elke tweet in hun database door de emoticons die ze bevatten te analyseren. Ze verdeelden deze in vier categorieën, die vreugde, verdriet, woede of walging uitdrukken.
Ten slotte bestudeerden ze de manier waarop sentimenten zich via het netwerk verspreidden. Als een persoon bijvoorbeeld een boze tweet zou sturen, hoe waarschijnlijk was het dan dat een ontvanger ook een boos bericht zou sturen, en hoe waarschijnlijk was het dat de ontvanger van dit bericht hetzelfde sentiment zou doorgeven, enzovoort?
De resultaten waren enigszins een verrassing. Als het gaat om verdriet en walging, vonden Rui en co heel weinig correlatie tussen gebruikers. Verdriet en walging verspreiden zich niet zo gemakkelijk via het netwerk. Ze vonden een hogere correlatie tussen gebruikers die vrolijke berichten tweeten.
Maar verreweg de hoogste correlatie was onder boze gebruikers. Rui en co zeggen dat woede een sterke invloed heeft op de buurt waarin het verschijnt en zich gemiddeld met ongeveer 3 sprongen of graden verspreidt. Woede heeft een verrassend hogere correlatie dan andere emoties, zeggen ze.
Dat heeft belangrijke implicaties. Niet in de laatste plaats is de kans groter dat woede zich snel en breed over een netwerk verspreidt.
Rui en co bevestigden dit inderdaad door de inhoud van veel van de boze tweets die ze hadden verzameld te bestuderen. Ze zeggen dat twee soorten gebeurtenissen boze berichten lijken te veroorzaken.
De eerste zijn conflicten tussen China en het buitenland, zoals de militaire activiteiten van de VS en Zuid-Korea in de Gele Zee en een aanvaring in september 2010 tussen een Chinees en Japans schip.
De tweede zijn binnenlandse sociale problemen zoals voedselzekerheid, omkoping door de overheid en de sloop van huizen voor hervestiging; alle hot topics in China. Dit kan verklaren waarom de gebeurtenissen met betrekking tot sociale problemen zich in Weibo extreem snel verspreiden, zeggen Rui en co.
Het zou natuurlijk interessant zijn om te zien of hetzelfde effect waarneembaar is in westerse netwerken als Twitter. Dat zou relatief eenvoudig te achterhalen moeten zijn, gezien de groeiende belangstelling voor sentimentanalyse en de steeds effectievere tools die beschikbaar zijn om deze uit te voeren.
De moraal van het verhaal is dat als het gaat om de verspreiding van informatie, woede krachtiger is dan andere emoties.
Dus als je je boodschap wilt verspreiden, laat die innerlijke woede dan maar naar buiten komen.
Referentie: arxiv.org/abs/1309.2402 : Woede is meer van invloed dan vreugde: sentimentcorrelatie in Weibo