信息过载条件下社交媒体中的注意力竞争

尽管现代社交媒体的多种形式已成为信息传播的主要渠道，但由于信息源数量的迅速增加，它们正变得过载。我们分析了中国最大的微博网站新浪微博上不断扩展的用户生成内容，并发现证据表明，流行信息的传播机制通常与疾病传播中发现的机制不同，这与普遍看法相反。在这种机制中，拥有更多好友的个人需要更多的重复曝光才能进一步传播信息。此外，我们的数据表明，与流行病相反，对于某些信息，个人分享该信息的概率与其邻居中已分享该信息的比例成正比。因此，个人拥有的好友数量越多，传播信息所需的重复接触次数就越多，这是注意力竞争的结果。我们使用分数易感 - 感染 - 恢复 (FSIR) 模型对此过程进行建模，其中节点的感染概率与其受感染邻居的比例成正比。我们的发现对信息传染具有深远影响。例如，利用 FSIR 模型，我们发现现实世界的社交网络具有有限的流行阈值。这与从疾病流行模型中得出的传统智慧所认为的零阈值形成对比。这意味着当个人被过多的信息源过载时，信息要么在高于临界流行阈值时触及人群，要么永远无法被广泛接受，导致只有少数信息内容能在人群中广泛传播。