
Ученые из Университета Южной Калифорнии обнаружили в социальных сетях «эффект большинства». Он заключается в том, что некоторая информация может казаться широко распространенной нормой для большинства пользователей, тогда как на самом деле она представлена лишь среди небольшого числа популярных аккаунтов. Подробности исследования приведены в препринте на arXiv.org.Авторы строили искусственные социальные сети с заданными параметрами распределения числа связей. Некоторым узлам сети (аккаунтам) присваивался бинарный атрибут, например «владеет iPhone/не владеет iPhone». После этого ученые следили за тем, как информация об этом распространяется по сети.В том случае, когда атрибут присваивался узлам с большим числом связей, оказалось, что большинство других узлов в среднем считала его «нормой». При том, что в общем по сети его распространенность была мала.При исследовании реальных социальных сетей оказалось, что в них наблюдаются аналогичные явления. Эффект большинства пропадал только тогда, когда среди узлов сети не было большого различия по числу связей, чего практически никогда не наблюдается в реальном случае.Авторы отмечают, что эффект близости не зависел от конкретной топологии сети, а определялся лишь тем, от каких узлов поступала исходная информация. По мнению ученых, эффект большинства может представлять определенную опасность, так как из-за него те идеи, которые на самом деле присущи меньшинству, могут выглядеть в глазах большинства нормой. Например, подростки могут посчитать пристрастие к алкоголю нормой среди своих друзей, хотя на самом деле лишь небольшое число популярных персонажей обладают этим атрибутом.Эффект большинства во многом схож с «эффектом друга», хорошо известным в статистике. Согласно нему, для большинства аккаунтов в социальных сетях число друзей будет меньше, чем среднее «число друзей у друзей». Такой перекос возникает из-за того, что одни и те же популярные аккаунты с большим числом друзей и подписчиков оказывают слишком большое влияние на статистику для каждого отдельно взятого аккаунта.
