Může tok informací přes Twitter předpovědět, kdy může dojít k významné události? Interdisciplinární tým vědců vyvinul metodu, jak to zjistit.
Alessandro Vespignani z Northeastern University, významný profesor fyziky, informatiky a zdravotnických věd, se spojil s multidisciplinárním týmem vědců, aby vyvinuli inovativní metodu pro pochopení a zobrazení šíření tweetů o velkých společenských událostech.
Pomocí datových souborů Twitteru a sofistikovaných metrik sledovali, jak informace o politických protestech, významných událostech a dalších „kolektivních jevech“nabíraly na obrátkách, vrcholily a klesaly v čase, od města k městu a jaké byly jeho trajektorie.
Zjištění publikovaná v časopise Science Advances jsou prvním krokem, ale znalost charakteristik tohoto rozšíření v budoucnu poskytne příležitost připravit se předem na nežádoucí důsledky událostí, jako jsou krize, zemětřesení nebo dokonce výpadky proudu.
Mnoho analyzovalo sociální média z hlediska objemu tweetů pro konkrétní události, jako je arabské jaro, říká Vespignani, ale tým má v úmyslu zjistit, zda v toku informací existuje signál, který říká, že se má stát něco významného.
Vědci se obrátili k neurovědě, kde existují uzly nebo centra aktivity a „spojení“, která spojují uzly v neurálních obvodech. Analogicky s mapou mozku byla vytvořena mapa pro sociální síť. Systém začíná několika uzly a roste do velkého měřítka.
Kvantifikace těchto pohybů odlišuje metodu od jiných přístupů ke sledování sociálních médií, což nám umožňuje charakterizovat dynamiku distribuce. Než bude možné vyvinout metodu pro předpovídání budoucích událostí, je nutné porozumět vzorům komunikace, které formovaly minulé události.
Studie, která je základem pro prognózování, analyzuje pět společenských událostí: protest ve Španělsku v roce 2011; protest v Brazílii z roku 2013, známý jako „brazilský podzim“; vydání hollywoodského trháku v roce 2012; akvizice společnosti Motorola v roce 2014.
Propagační video:
Podle týmu chce každý předpovídat budoucí rozsáhlé události a trendy a vědecká komunita je v současné době v raných fázích porozumění tomuto druhu jevů. Zatím je těžké pochopit i minulé události, zbývá ještě mnoho udělat, abychom mohli získat předpovědi.