Il lavoro fatto dagli scienziati dell’Università di Pechino spiega l’ascesa e il diffondersi dei fenomeni social
Gli studiosi dell’università di Pechino hanno realizzato un modello informatico per descrivere come si formano le comunità on linee il processo per cui si ha l’ascesa degli influencer sulle piattaforme social.
Lo studio è stato pubblicato sulla rivista Nature Communications per descrivere i risultati del loro lavoro. Il team, guidato da Nicolò Pagan e Wenjun Mei, ha utilizzato i dati relativi alla qualità dei contenuti generati dagli utenti. Questi risultati potrebbero migliorare la comprensione del modo in cui sorgono gli influencer.
I social network, hanno spiegato gli esperti, possono svolgere un ruolo centrale nella diffusione delle informazioni e possono contribuire a influenzare l’opinione pubblica, ma i fenomeni che si verificano all’interno di queste piattaforme spesso sfuggono. In molti canali, come Instagram, YouTube, TikTok e Twitter, gli utenti condividono contenuti e interagiscono attivamente con i contenuti di altri utenti per formare amicizie virtuali. Spesso emergono comunità basate sugli interessi attraverso utenti più rilevanti che trainano gli altri account con i loro contenuti.
Il gruppo di ricercatori ha proposto un modello matematico per descrivere la formazione delle reti sui social, dove le persone possono decidere di seguirsi a vicenda sulla base degli interessi condivisi.
Gli studiosi hanno quindi valutato il modello sulla base dei dati di Twitter in una rete composta da oltre seimila scienziati. I risultati del gruppo di ricerca suggeriscono che gli utenti mirano ad aumentare la qualità dei contenuti che ricevono e cercano fonti qualitativamente elevate attraverso motori di ricerca integrati.
Secondo il modello del team, inoltre, gli utenti in grado di produrre contenuti di qualità avevano il doppio dei follone rispetto a chi pubblicava post meno rilevanti. I ricercatori hanno infine convalidato il modello usando un set di dati di Twitch, una piattaforma popolare per i giocatori online. Questo sistema, concludono gli autori, mappa l’aumento di popolarità e le informazioni dei social network in modo realistico e i risultati potrebbero fornire approfondimenti sul meccanismo legato alla formazione delle comunità e degli influencer dei social network.
Angela Tangorra
