Research press release


Nature Communications

Mathematics: Investigating how social media influencers arise

ユーザー生成コンテンツの質に立脚したソーシャルメディアプラットフォーム上での、コミュニティーの形成とインフルエンサーの台頭を記述するモデルについて報告する論文が、Nature Communications に掲載される。今回の知見は、ソーシャルメディアのインフルエンサーがどのようにして出現するかについての理解を深めるために役立つかもしれない。


今回、Nicolò Pagan、Wenjun Meiたちは、ソーシャルネットワーク形成の数理モデルを提案している。このモデルでは、ユーザーは、自分の興味に照らして判断したコンテンツの質に基づいて、互いにリンク/フォローすることを決める。次に、Paganたちは、6000人以上の科学者で構成されるネットワークにおけるツイッターのデータで、このモデルを検証した。検証結果からは、ユーザーが、受信したコンテンツの質を高めることを目指し、統合検索エンジンを使って最高品質のコンテンツ提供者を絶えず検索していることが示唆された。そして、最も質の高いコンテンツを制作しているユーザーのフォロワー数が、次に質の高いコンテンツの制作者のフォロワーの2倍になっている等のパターンが判明した。また、Paganたちは、オンラインゲームのプレーヤー向けの人気プラットフォームであるツイッチを使って、このモデルを検証した。Paganたちは、このモデルは、以前のモデルよりもリアルに人気の上昇とネットワークの形成をマッピングできると考えている。


A model to describe the formation of online communities and rise of influencers on social media platforms, based on the quality of user generated content, is reported in a study published in Nature Communications. The findings could improve our understanding of how social media influencers arise.

Social networks can often play a central role in the dissemination of information and can influence public opinion, but our understanding of the phenomena that takes place within these platforms remains elusive. In many popular social media platforms, such as Instagram, YouTube, TikTok and Twitter, users share content and actively engage with the content of other users to form virtual friendships. Interest-based communities often emerge through prominent users that can influence other users with their content.

Nicolò Pagan, Wenjun Mei and colleagues propose a mathematical model for social network formation, where users decide to link/follow each other based on the quality of their content according to their interests. The authors then tested their model against Twitter data in a network composed of over 6,000 scientists. The results suggest that users aim to increase the quality of the content they receive, and continually search for providers of the best quality content through integrated search engines. They found that users producing the highest quality content had twice as many followers as the second, and so on. The authors then validated their model using datasets from Twitch, a popular platform for online gamers. They suggest that the model maps the increase in popularity and network formations more realistically than previous models.

The findings provide insights into a possible mechanism for how social network communities and influencers are formed.

doi: 10.1038/s41467-021-27089-8


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