信息扩散作为一种普遍存在的现象，在人类生活中扮演着重要角色。伴随着Web2.0的兴起，信息共享网站已经成为互联网信息扩散的新平台。信息共享网站通常以社交网络服务、信息聚合器和搜索引擎为基础。用户可以使用社交媒体等信息共享网站提交、转发和评论新闻等类型的信息。信息共享已经开始从简单的信息扩散向公众的参与过程转变。信息共享网站的出现及其与公众的相互作用，对信息扩散的机制产生了深刻的影响，并带来了很多新的、亟须解决的问题和困惑。
本书要解决的核心问题源于信息扩散研究领域的一个重要困惑：与分析模型（analytical model）的预测结果相反，实证研究者们不断发现大规模扩散实际上是罕见且脆弱的。例如，众多的研究表明信息扩散规模的分布曲线非常陡峭，具有典型的长尾特征，甚至可以使用幂律分布很好地拟合。换言之，信息扩散的规模非常不平均。一方面，绝大多数信息的扩散规模很小，无法从局部社群当中扩散出去，甚至无法在局部社群中引起注意；另一方面，有极少数信息的扩散规模非常大，可以形成全局扩散，占据了大量的公众注意力。究竟是什么因素构成了信息扩散的瓶颈？这成为本书讨论的主要问题。
本书认为过高的网络门槛、有限的扩散深度和强烈的爆发现象是限制信息扩散的主要瓶颈。借鉴经典传播理论（如新闻扩散理论）和信息流传播模型（如ABX 模型），本书将ABXC模型扩展到ABXCT模型，作为整合和解释关于信息共享网站、网络个体及其之间相互作用的一般性理论框架。ABXCT模型本质上是一种传播模式图，直接采用图像的形式对复杂的传播过程进行描述。借助这种方式，可以从多层次、多维度对信息扩散的驱动力进行分析，因而可以作为思考的辅助，但传播模式图并非一种理论。尽管此ABXCT模型考虑了信息共享网站上信息扩散过程的主要要素，并描绘了用于信息扩散研究的一般概念图，但仍不足以详细描述扩散机制。我们需要一种罗伯特•默顿所言之“中层理论”来勾连抽象的理念世界和具体的生活世界。
本书从马克•格兰诺维特所提出的经典的门槛模型出发，尝试更加系统地研究信息共享网站上的信息扩散。格兰诺维特充满洞见地指出每个人在做出非此即彼的决策时需要跨越个体的门槛（threshold）。本书将“threshold model”统一译为“门槛模型”而非“阈值模型，因为门槛具有更加明确的意象（imagery）或图景（vison），有助于建立一种直觉式的理解。门槛是分隔房间内外的边界，跨越门槛意味着“登堂入室，进入人们起居生活的核心区域。人们往往将社交网络看作是传播渠道，忽视了社交网络也可能是障碍或者说门槛。对个人和群体而言，信息的扩散意味着跨越网络的门槛。只有当行动所能带来的效用超过成本，个体才会行动。邓肯•瓦茨（Duncan Watts）进一步将门槛模型推广到不同类型的随机网络当中，他指出网络的平均度和平均门槛构成了理解全局扩散的关键：当平均度很小的时候，网络支离破碎，信息无法沿着网络连边扩散出去；当平均度很大的时候，每个节点的邻居节点数量比较大，需要跨越的网络门槛也就比较高，因而难以激活并因此束缚了信息的扩散。只有当平均度和平均门槛小于一定临界值的时候，才有可能形成全局扩散。格兰诺维特和瓦茨的工作主要基于分析模型，虽然富有洞见，但缺乏实证数据的支撑。
另外一个重要的研究脉络来自新闻扩散研究。第二次世界大战之后，新闻扩散研究首先在社会学研究中出现，进而成为媒介研究的主流。研究者主要在突发的新闻事件发生后，采用问卷调查的方式询问人们主要从哪些媒介渠道获取信息，其中一个重要的成果就是布拉德利•格林伯格（Bradley Greenberg）在1964年所提出的J形曲线模型，该模型指出新闻扩散规模与人际渠道之间存在非线性关系。具体而言：对于与公共利益相关的信息，人际作用对扩散规模具有正向影响；对于仅仅与个人需求相关的信息，人际作用对扩散规模有着负向影响。然而，受限于突发新闻留给研究者进行周密研究设计的时间很短、受访者往往会忘记接触信息的具体渠道、调查的规模较小等多种原因，新闻扩散研究此后走向衰落。
数字媒介的兴起使人类传播过程中留下的“数字指纹”得以保存下来，为研究者提供了对扩散机制进行更深入研究的机会。我们可以观察并收集来自新浪微博、Digg和YouTube等众多社交媒体上的数字足迹，同时捕捉人们的社交网络和信息的转发网络，进而对信息扩散过程中的人际作用的门槛假设进行重构，比较群体把关与人际作用对扩散规模影响力的大小，分析究竟是哪些因素限制了网络信息的扩散。在此基础上，对信息扩散在时间维度上的暂时性假设（temporality hypothesis）进行检验。
通过对新浪微博的研究，结合门槛模型和信息扩散的J形曲线模型，重构了人际作用的门槛假设。利用新浪微博上的信息扩散数据，研究发现人际作用对于信息扩散规模具有倒U形的作用。此外，扩散网络的深度是有限的，同时扩散曲线呈现出强爆发和短生命周期的特征，因此新浪微博上的信息扩散在网络结构上和时间维度上都受到限制。要使信息扩散成为病毒式传播，需要打破局部社群的限制，并将信息传播到不同的社区。
对社交新闻网站Digg的研究主要集中在群体把关（collective gatekeeping）这一崭新的概念。近年来，信息扩散研究者通常强调人际作用对信息共享网站的影响，而普遍忽略了另一个潜在的参与者—信息共享网站的信息聚合器。区别于大众媒体的新闻扩散和个人间的新闻扩散，信息共享网站通过协同过滤进行新闻聚合，实现了一个群体把关的过程。信息共享网站提供了一个理想的社会场景，使得每个人都成为信息扩散的把关人；而个体行为可以通过信息聚合器汇聚为群体行为的结果（例如热门信息榜单），形成影响信息扩散的“乐队花车，并对更多人产生影响，本书将这种影响称为“群体把关。通过使用从社交新闻网站（Digg）收集的新闻投票数据，本书比较了人际作用和群体把关对信息扩散的影响。研究发现群体把关是社交新闻网站信息扩散的主要驱动力。信息共享网站本身的性质对信息传播的结果有很大的影响。就社交新闻网站而言，不是社交网络局部的社会影响，而是公众投票驱动的群体把关主导着信息扩散的规模。另外，Digg网站上新闻扩散曲线也具有强爆发和短生命周期的特点，这意味着在时间上的暂时性同样是限制信息扩散的瓶颈。
为了理解公众注意力的强爆发的源头，本书分析了YouTube网站上的视频扩散。除了碎片化和两极化的特征外，已有的研究表明，公众注意力的时间分布也表现出强爆发的特征，因而有必要系统地研究公众注意力的爆发与YouTube视频的受欢迎程度（生命周期和扩散规模）之间的关系，以及公众注意力的爆发与人际作用、系统推荐、搜索引擎和移动设备使用之间的关系。在此基础上，正式提出信息扩散在时间上的暂时性假设，并将它作为一个更具普遍性的理论视角。公众注意力是个体注意力在群体层面上的体现，它展示了群体如何在不同的文化产品上进行注意力分配。研究发现：爆发与网络视频的流行呈负相关；爆发与搜索也呈负相关，但与系统推荐和移动设备使用呈正相关；与其他类别的视频（如娱乐视频和教育视频）相比，新闻视频的爆发更为强烈，受版权保护的视频则表现出较弱的爆发。综上，时间上的暂时性因素会导致公众注意力的强爆发。与之相反，病毒式传播视频往往寻求持续的、渐进式的进展，而不是大起大落。因此，病毒式传播意味着长期的增长而不是暂时的爆发。如果公众注意力的碎片化意味着赢家通吃，那么公众注意力的暂时性就意味着赢家会随着时间的推移稳步增长。
本书的实证研究后半部分将信息扩散研究延伸到网络舆论领域。首先，第七章从舆论的讨论模型出发，归纳了议题、参与者与行动三要素对于网络舆论的驱动作用，基于贝叶斯预测模型分析了推特用户关于“占领华尔街”运动的讨论，研究发现议题、参与者与行动三要素决定了网络舆论的演化过程。其次，信息扩散的参与者内部差异往往比较大。意见领袖在网络中发挥的作用可以采用富人俱乐部模型来进行分析。俗话说“铁打的营盘流水的兵，虽然兵卒如流水变换，但营盘里面各级“将领”构成的核心团队却较为稳定（Wang et al.，2013）。意见领袖内部的互动更紧密，在信息扩散过程中扮演着更加重要的角色。第八章采用指数随机图模型分析了新浪微博800个大V用户的信息流动网络。新浪微博大V用户构成扩散网络的“核心，而普通用户倾向于转发核心用户的信息，充当扩散网络中的“叶子。第九章进一步将研究视角拉回到沉默的螺旋理论以及社会影响的一个重要来源：参考群体。虽然沉默的螺旋理论从创立之初就提出双重意见气候的概念，将参考群体和大众媒体作为两个影响公众舆论的因素。但是，此后的一系列研究却忽略了参考群体的作用。本部分采用多主体模型的方式模拟了参考群体对于舆论演化的影响，结果表明沉默的螺旋的出现依赖于参考群体和大众媒体的力量对比。如果参考群体的影响力比较大，就不一定出现沉默的螺旋现象。
综上，本书对信息扩散研究有四个方面的贡献：第一，采用ABXCT模型作为一般理论框架，将信息共享网站的出现纳入研究范围，并以系统的方式对多个平台上的信息扩散进行分析；第二，对人际作用的门槛假设进行了拓展并检验；第三，将群体把关人概念化为信息扩散的一种替代动力；第四，对信息扩散中公众注意力的爆发性进行了分析，提出了时间维度上的暂时性假设。总体而言，本书关注网络个体和新型传播技术的传播能力，通过阐述网络信息扩散的驱动力、模式和机制，回应了信息扩散的规模有限性这一困惑。
Leave a Comment