信息过载对在线对话动力学的影响
社会与信息网络
2020-02-26 v2
摘要
信息过载对在线社交媒体用户行为的抑制效应，会影响通过在线对话进行信息传播的总体层面特征。我们引入一种基于智能体的信息过载机制模型，并研究信息过载阈值与信息丢失速率对观测到的在线现象的影响。我们发现，在高信息过载阈值与中等信息丢失速率下，对话量与参与度最低。将模型对标 Twitter 上的用户响应数据，我们复现并解释了若干观测现象：1）在高信息丢失速率下，响应性对信息过载阈值敏感；2）信息过载阈值与信息丢失速率是帕累托最优的，且用户在通知流入超过每小时 30 条时可能经历过载；3）局部大量具有中等全局热度的小级联与局部稀缺具有高全局热度的大级联，解释了为何过载用户收到但并未响应大型高热度级联；4）用户通常每小时处理 7 条通知；5）与仿生物病毒式传播的类比相反，信息的过度暴露会通过使用户过载而抑制其响应可能性。以信息过载机制重构信息扩散，可更丰富地刻画在线对话动力学，从而深化对（虚假）信息如何在社交媒体上传播的理解。
引用
@article{arxiv.1910.09686,
title = {The Effects of Information Overload on Online Conversation Dynamics},
author = {Chathika Gunaratne and Nisha Baral and William Rand and Ivan Garibay and Chathura Jayalath and Chathurani Senevirathna},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.09686},
year = {2020}
}