Факторы, определяющие популярность сообщения в социальной сети

Модель 1. Теория «влиятельных сторонников».

в перспективе объяснения популярности записи Рассмотрим модель, предсказывающую популярность записи с точки зрения теории «влиятельных сторонников», которая предполагает, что успешность продвижения информации зависит от тех пользователей, которые её размещают. После построения данной модели мы сможем понять, какие именно характеристики пользователей являются значимыми для количества «лайков», которые получит запись. Обратимся к показателям качества полученной модели.

Таблица 2.

Качество модели предсказания числа «лайков» записи через характеристики пользователя, разместившего запись на своей странице.

Традиционно характеристикой качества линейной регрессионной модели принято считать коэффициент детерминации — R². Итак, исходя из показателя качества данной модели, можно сделать вывод о том, что количество «лайков» записи определяется характеристиками пользователя достаточно значительно. Дисперсия нашей зависимой переменной (количество «лайков» со страницы пользователя) объясняется нашим набором независимых переменных (характеристик пользователя) на 22,5%. Чтобы определить, какие именно характеристики отличают тех пользователей, чьи сообщения становятся наиболее популярными, обратимся к более подробным коэффициентам модели.

Таблица 3.

Регрессионные коэффициенты для модели предсказания числа «лайков» записи через характеристики пользователя, разместившего запись на своей странице.

Примем уровень доверительной вероятности в 95%, и рассмотрим, какие коэффициенты получились значимыми. Оцененное на данных уравнение регрессии для данной модели написано ниже:

Популярность сообщения = 0,003*Общее количество читателей + 0,19*Количество читателей из целевой группы — 0,023*Активность пользователя — 0,318* Опыт пользования сайтом.

(2).

Константа не является значимой, и это означает, что в среднем, у сообщений пользователей мужского пола из «целевой группы сообщения» количество «лайков» записи равна 0. Также можно заметить, все показатели значимости для блока переменных социально-демографических характеристик больше 5%, а значит количество «лайков» на принятом уровне доверительно вероятности не связано с социально-демографическими характеристиками пользователя, а именно с полом, возрастом и потенциальной заинтересованностью в информации. Выходит, что сообщения пользователей различного пола, возраста и с разной степенью заинтересованностью к информации сообщения в равной степени могут оказаться популярными.

Совершенно обратную картину мы видим для блока характеристик интернет-пользователей. Все коэффициенты для данной категории атрибутов определяют популярность сообщения. Так, значимым является и общее число читателей пользователя, и количество читателей из «целевой группы», то есть тех, кто потенциально заинтересован в информации. При сравнении стандартизованных коэффициентов в регрессии можно заключить, что именно число читателей из «целевой группы» является более важным для популярности записи, чем общее их общее количество (коэффициент для общего количества читателей — 0,193, а для количества читателей из «целевой группы» — 0,393). Это можно объяснить тем, что люди, которые заинтересованы в информации действительно более склонны выражать свое отношение к сообщениям, которое в рамках социальных сетей можно передать через проставления «лайка» к записи, характеризующего некий эмоциональный отклик к информации, содержащейся в самом сообщении. Что касается остальных двух характеристик данного блока, то они характеризуют некий «портрет» пользователя, который разместил сообщение. А именно его опыт пользования социальной сетью и его активность. Оба коэффициента являются отрицательными. Это можно объяснить тем, что в социальной сети пользователей, которые распространяют большое количество информации, и в том числе «репостов» записей, зачастую считают «спамщиком» (человеком, который целенаправленно распространяет рекламу). Поэтому с наибольшим вниманием в социальной сеть относятся к записям тех людей, которые более внимательно отбирают контент, который размещают на своих страницах, и размещают достаточно лимитированное число записей. Что же касается опыта пользования, то здесь интерпретация отрицательного коэффициента связи может быть следующая. Количество «лайков» записи наиболее важно лишь начинающим пользователям, тогда как более опытные менее ориентированы на подобный социальный отклик и являются более самостоятельными субъектами социальной сети, и размещают у себя ту информацию, которая кажется интересной им, не ориентируясь на мнение других. Пользователям-новичкам же более важно некое одобрение своих действий в рамках социальных сетей, которое и оказывают другие пользователи через выставление «лайков» записям. Стоит отметить, что данное явление большей популярности записей молодых пользователей нельзя списать на так называемых «ботов» (специально созданных аккаунтов для распространения рекламных записей), которые создаются на короткое время и чей «опыт пользования сетью» крайне мал. Это было достигнуто за счет того, что каждый аккаунт из выборки проверялся вручную через месяц после сбора базы, и все подозрительные пользователи, а также уже удаленные пользователи, которыми чаще всего и являются «спам-аккаунты», были изъяты из итогового массива данных.

Итак, мы определили, что в целом, популярность записи во многом зависит от характеристик пользователя, разместившего запись, а именно от его количества читателей, количества читателей из елевой группы сообщения", опыта пользования социальной сетью и активности в сети. Теперь перейдем к рассмотрению второго фактора, предположительно влияющего на популярность записи.

Модель 2. Влияние медиа-типа на популярность записи Следующая группах характеристик, которая предположительно связана с популярностью сообщения — это медиа-тип сообщения. Напомним, что медиа-тип, согласно предыдущим исследованиям, является единственным параметром непосредственно со стороны структуры и контента сообщения, который влияет на его успешность в сети. Статистики по качеству модели представлены ниже.

Таблица 4.

Качество модели предсказания числа «лайков» записи через медиа-тип сообщения.

Как можно отметить по значению коэффициента детерминации, данный набор независимых переменных медиа-типа объясняет популярность сообщения лишь на 0,1%, что практически означает, что популярность сообщения не зависит от того, какой у него медиа-тип. Обратимся к более подробным статистикам модели.

Таблица 5.

Регрессионные коэффициенты для модели предсказания числа «лайков» записи через медиа-тип сообщения.

Проанализировав значимость коэффициентов для модели, рассматривающей влияние медиа-типа на популярность записи, можно заключить, что в среднем, сообщение без ссылок на сторонние сайты, без прикрепленных видео или картинок способно в среднем получить 3,4 «лайка». Однако наличие каких-либо дополнительных медиа-файлов не гарантирует его большей популярности.

Обобщая полученные результаты по моделям, предсказывающим популярность сообщения, можно утверждать, что «теория влиятельных сторонников» достаточно хорошо объясняет интересующее нас явление, тогда как модель медиа-типа показала нулевые предсказательные возможности. Что касается проверки наших гипотез, то лишь некоторые из них оказались весомыми. А именно те, которые касались значимости специфических характеристик интернет-пользователей. Так, положительная связь была обнаружена с общим числом читателей, а также с количеством читателей из «целевой группы сообщения». Отрицательно же связаны с числом «лайков» активность пользователя и опыт пользования социальной сетью «Вконтакте», причем последнее отвергает поставленную ранее гипотезу. Так, мы можем подытожить, что тех самых ключевых акторов, сообщения которых становятся наиболее популярными, отличает большое общее число читателей, и в том числе из «целевой группы сообщения», достаточно низкая активность по общему числу записей (что делает каждое их опубликованных сообщений более значимым и достойным внимания других пользователей) и небольшой опыт пользования социальной сетью.

Как уже было сказано ранее, успешность продвижения сообщения в сети включает в себя кроме популярности ещё и распространенность записи. Перейдем к моделям, определяющим эту характеристику сообщения.