Twitter gjør oss til flokkdyr

På internett vil vi vise at vi interesserer oss for det samme som alle andre. Men vi mister interessen raskt.

Denne artikkelen er over ti år gammel og kan inneholde utdatert informasjon.

På et sosialt medium som Twitter spres budskapene raskt. Den største omtalen opptrer allerede etter 15–20 minutter og etter 24 timer dør det helt ut igjen. Det viser ny forskning fra Niels Bohr-instituttet. (Foto: (Illustrasjon: Faldrian))

I de små landsbyene går sladderen som den alltid har gjort. Slik er det også i den globale landsbyen, hvor alle er forbundet via Internett. På et sosialt medium som Twitter spres budskapene raskt.

De sosiale mediene har endret den måten vi kommuniserer med andre mennesker på, noe forskere fra Københavns Universitet og Universitetet i Oslo bestemte seg for å se nærmere på. De har skrevet om forskningen i en artikkel som nettopp er publisert i tidsskriftet PNAS.

– I gruppen vår studerer vi kollektive fenomener hvor mange komponenter virker på komplekse måter. Så prøver vi å finne mønstre, forteller Joachim Mathiesen, som er førsteamanuensis ved Niels Bohr-institutet på Københavns Universitet.

– Denne gangen ville vi se på sosiale nettverk, så vi kastet oss over Twitter-data. Twitter har den fordelen at det er lett å få mye data om mange mennesker. Og så ville vi se om vi kunne finne mønstre i brukernes atferd, og om disse mønstrene kunne finnes andre steder.

Twitter-bruk er som aksjehandel

Det viste seg at Twitter-brukere oppfører seg som folk som handler med aksjer på børsen. Ved en nyhet i aksjemarkedet kaster aksjehandlere seg kollektivt over en bestemt aksje, som blir kjøpt og solgt mye mer intensivt enn normalt. Og effekten er selvforsterkende – når folk ser at andre handler med en aksje, vil de også gjøre det.

– Det mønsteret man ser i den sosiale aktiviteten, er faktisk svært likt. Twitter-brukere blir plutselig aktivert av ett eller annet som skjer. Den aktiveringen har en selvforsterkende effekt, så mange andre vil skrive om det samme. Vi påvirker hverandre, og vi har forsøkt å sette tall på den selvforsterkende effekten og utvikle en modell for den, sier Mathiesen.

Oppmerksomhet i rykk og napp

Forskerne lagde et program som automatisk hentet data fra Twitter. Programmet holdt øye med om folk skrev om forskjellige internasjonale varemerker, som Apple, Pepsi og Toyota – noe personer over hele verden kan forholde seg til.

De kunne se hvordan perioder med jevn, lav aktivitet ble avløst av eksplosive, kortvarige oppsving i aktivitetsnivået, hvor mange mennesker plutselig begynte å skrive om varemerket.

Antallet Twitter-meldinger om IBM (svart kurve), Pepsi (grønn kurve) eller Toyota (blå kurve) kan plutselig eksplodere når folk ser andre skrive om varemerket.

Når kaffekjeden Starbucks lanserer et nytt produkt, så er det noen som skriver en Twitter-melding om at de har smakt den nye kaffen. Og så vil de som leser om produktet, bli motivert til å skrive om sin egen opplevelse. Det kommer en form for global bevissthet om produktet, og den kan måles av forskerne.

Kjent i tyve minutter

Når praten går fra munn til munn i landsbyen, tar det dager eller uker for et rykte å nå fram til alle, men på nettet går det veldig raskt. Til gjengjeld mister folk raskt interessen igjen, forteller Mathiesen.

– Tidsskalaen har endret seg i forhold til landsbysladderen. På Twitter får man den største berømmelsen etter 15–20 minutter, og etter 24 timer dør oppmerksomheten helt ut.

– Det er en form for lemen-effekt, en trang til å la seg forføre av øyeblikket. Det er selvfølgelig mange nyanser som vi ikke fanger inn, men modellen kan kanskje fortelle noe om menneskelig atferd.

– Når folk plutselig begynner å forholde seg til et emne, får det andre til å gjøre det samme. Det er den innsikten vi forsøker å gi med modellen, avslutter han.

Referanse:

Joachim Mathiesen, Luiza Anghelutab, Peter T. H. Ahlgren og Mogens H. Jensen: Excitable human dynamics driven by extrinsic events in massive communities. PNAS, 7/10 2013

© Videnskab.dk. Oversatt av Lars Nygaard for forskning.no.

Powered by Labrador CMS