Факторы, определяющие распространенность сообщения в социальной сети

Модель 3. Теория «влиятельных сторонников».

в перспективе объяснения распространенности записи Рассмотрим модель, предсказывающую распространенность записи с точки зрения теории «влиятельных сторонников» и выявим, какие именно характеристики пользователей могут определять, насколько будет распространенно сообщения, опубликованное на их персональной страницы в социальной сети. Интересным является сравнение двух моделей. Первая из которых будет рассматривать взаимосвязь количества «репостов» с характеристиками первичного автора записи, а вторая непосредственно с атрибутами пользователя, который впоследствии разместил запись на своей странице. Подобная дифференциация моделей поможет понять, можно ли уже на стадии первичного возникновения сообщения определить, будет ли оно иметь существенное распространение или же оно зависит от последующих пользователей, делающих «репосты» записи. Ранее, прогнозирование общей популярности записи через характеристики первичного автора не выполнялось по следующей причине: для количества «лайков» такая модель является затруднительной для построения ввиду особенностей процессов присвоения «лайков» к записям в сети «Вконтакте». Так, у первичной записи не всегда все собранные «лайки» являются отраженными. Для ситуации же с «репостами», общее количество отраженных «репостов» первичной записи равно сумме всех «репостов» со страниц пользователей, которые делали «перепост» записи и «репостов» непосредственно со страницы автора. Именно поэтому мы можем построить две дифференцированные модели: для определения значимых характеристик непосредственного «автора записи» и для характеристик пользователей, которые её продолжили распространять. Для начала рассмотрим модель влияния характеристик первичного автора сообщения.

Таблица 6.

Качество модели предсказания числа «репостов» записи через характеристики автора сообщения.

Как можно заметить, полученные нами статистики качества модели крайне низки. Так мы видим, что характеристики первичного автора сообщения определяют его последующую распространенность лишь на 6%. Рассмотрим более подробные коэффициенты модели.

Таблица 7.

Регрессионные коэффициенты для модели предсказания числа «репостов» записи через характеристики автора сообщения.

Примем уровень доверительной вероятности в 95%, и рассмотрим, какие коэффициенты значимы. Как можно заметить исходя из значимости коэффициентов, ни одна из характеристик первичного автора не влияет на последующую успешность записи. Далее рассмотрим модель, в которой «распространенность» сообщения будет определяться характеристиками пользователей, которые не являются авторами сообщения, а принимают участие в дальнейшем распространении уже созданного сообщения.

Таблица 8.

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

Итак, исходя из качества модели (значения R-квадрат) можно сделать вывод о том, что количество «репостов» записи определяется характеристиками пользователя, который размещает у себя на странице чью-то запись, достаточно сильно. Дисперсия нашей зависимой переменной (количество «репостовв» со страницы пользователя) объясняется нашим набором независимых переменных на 21%. Обратимся к более подробным коэффициентам модели (таблица 9).

Таблица 9.

Регрессионные коэффициенты для модели предсказания числа «репостов» 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 = -0,786 +0,41*Возраст пользователя+0,001*Общее количество читателей + 0,002*Количество читателей из целевой группы.

(3).

Можно заметить, что в отличии от модели предсказания популярности сообщения, для распространенности записи важны не только характеристики человека как интернет-пользователя, но и его социально-демографические показатели, а именно возраст. Переменная возраста имеет положительный коэффициент, а значит люди более старшего поколения имеют в среднем большую распространенность своих записей. Это можно объяснить тем, что информацией, размещенной более взрослым человеком, доверяют больше, поскольку, исходя из своего опыта, он может более качественно её отбирать и определять важную и правдивую информация. Что касается переменных, относящихся к блоку характеристик интернет-пользователя, то здесь значимыми оказались характеристики электронного социального капитала пользователя, а именно его общего количества читателей и количества читателей из «целевой группы сообщения». Причем в данном случае, общее количество читателей оказывается более значимым, чем количество читателей из «целевой группы сообщения», которые могли бы быть потенциально заинтересованы в информации.

Итак, мы определили, что в целом, распространенность записи во многом зависит от характеристик именно пользователя, разместившего у себя написанную кем-то запись (сделавшего «репост» с чьей-то страницы). Характеристики же первичного автора определяют последующую распространенность сообщения намного слабее. Так, можно прийти к выводу, что общая распространенность записи зависит не столько от автора, сколько от тех пользователей, которые включаются в последующий обмен информацией. Теперь перейдем к рассмотрению второго фактора, а именно медиа-типа сообщения.

Модель 4. Влияние медиа-типа на распространенность записи Второй группой факторов, которые взаимосвязаны с распространенностью сообщения в социальной сети, является медиа-тип сообщения. В данном случае независимыми переменными являются три фиктивных переменные, а именно: наличие ссылки на сторонний сайт в сообщении, наличие видео-файла, наличие картинки в сообщении. Статистики по качеству модели представлены ниже.

Таблица 10.

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

Как и в случае предсказания популярности сообщения, мы видим, что медиа-тип имеет предсказательные способности числа «репостов» сообщения на уровне 0%, это означает, что распространенность сообщения не зависит от того, какого медиа-типа оно является.

Таблица 11.

Регрессионные коэффициенты для модели предсказания числа.

«репостов» записи через медиа-тип сообщения.

Рассмотрев значимость коэффициентов для модели, рассматривающей влияние медиа-типа на распространенность записи, можно заключить, что в среднем, сообщение без ссылок на сторонние сайты, без прикрепленных видео или картинок способно в среднем получить менее 1 «репоста». Это означает, что медиа-тип никак не сказывается на распространенности записи и нам следует обращаться к теории «влиятельных сторонник» для объяснения распространенности тех или иных сообщений в рамках социальной сети.

Обобщая полученные результаты по моделям, предсказывающим распространенность сообщения, как и в случае с популярностью, мы можем заключить, что «теория влиятельных сторонников» продемонстрировала хорошие предсказательные возможности, в отличии модели, обуславливающей распространенность медиа-типом записи. Что касается проверки наших гипотез, то, как и в модели предсказания популярность записи, лишь некоторые из них подтвердились. В данном случае значимыми оказались возраст и электронный социальный капитал пользователя в случае предсказания распространенности сообщений со страниц людей, не являвшихся первоначальными авторами записи. В данном случае было доказано, что сообщения взрослых пользователей с большим количеством друзей, а также друзей из целевой группы, имеют в среднем большую распространенность. Также, отдельно была рассмотрена ситуация значимости характеристик автора для общего количества полученных «репостов» записи. Предположительно, они могли играть роль, поскольку именно первоначальный автор выбирает контент сообщения и его общий формат, и возможно, делая очередной «репост» записи, пользователь обращает внимание непосредственно на то, кто является исходным автором сообщения. Однако наша модель для значимости характеристик автора оказалась крайне низкого качества, что доказывает тот факт, что в процессе распространения информационных сообщений в социальной сети наиболее важными являются те люди, которые непосредственно распространяют записи, тогда как характеристики самих первоначальных авторов отходят на второй план.

Теперь, имея представление о том, какие именно факторы влияют на распространенность сообщения, а какие на его популярность, проведем сравнение их степени влияния. Как уже было сказано ранее, обе изучаемые характеристики продвижения сообщения (популярность и распространенность) крайне плохо объясняются медиа-типом сообщения. Однако теория влиятельных сторонников для обоих случае показала хорошие прогностические возможности. Обратимся к более подробным статистикам по отдельным характеристикам, отличающих «влиятельных сторонников» записей. И для распространенности, и для популярности сообщения весомым оказался электронный социальный капитал пользователя (его общее число читателей и число читателей из «целевой группы сообщения»). Причем, тогда как для категории «репостов» два данных параметра социального капитала имеют схожее влияние, для популярности записи большей вес имеют непосредственно читатели из «целевой группы сообщения». Ещё одной отличительной особенностью является значимость возраста для категории предсказания числа «репостов» сообщения, тогда как для категории «популярности» он оказался незначимым. Так, сообщения со страниц более взрослых пользователей умеют большую распространенность. Для категории же «лайков» таким отличительными значимыми характеристиками стали опыт и общая активность и опыт пользования социальной сетью, связанные обратной связью с категорией «популярности» сообщения. Делая общие выводы по сравнению факторов, влияющих на «популярность» и «распространенность» сообщения, можно заключить, что для обоих характеристик продвижения записи в первую очередь важен электронный социальный капитал пользователя, который в большинстве своем и определяет кем будет распространяться запись далее по социальным связям. Однако наиболее интересны именно те значимые характеристики, которые различаются для двух моделей. Тогда как «популярности» записи взаимосвязана с общим «портретом» интернет-пользователя (его опытом пользования сайтом и общей активностью), то для непосредственного распространения записи важен возраст пользователей, из которого вытекает их больший жизненный опыт, а значит и более тщательный подход к отбору информации, размещаемой на их персональной странице.