[論文レビュー] Meme creation and sharing processes: individuals shaping the masses

Ian D. Miller, Gerald C. Cupchik|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2014

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 7被引用数 4

ひとこと要約

本研究では、オンラインミームの拡散に、個々のミーム作成者および共有者がどのように寄与するかを、作成プロセスと共有プロセスを別々にモデル化することで調査する。ラボ実験、ウェブログのトラッキング、統計モデリングを用いて、作成者特徴が再共有の分散の11.5%を予測し、コンテンツ／反応要因が共有意思決定の37.5%を説明することが判明。これは、個々の行動が集団的にウイルス的拡散を生み出すことを示している。

ABSTRACT

The propagation of online memes is initially influenced by meme creators and secondarily by meme consumers, whose individual sharing decisions accumulate to determine total meme propagation. We characterize this as a sender/receiver sequence in which the first sender is also the creator. This sequence consists of two distinct processes, the creation process and the sharing process. We investigated these processes separately to determine their individual influence on sharing outcomes. Our study observed participants creating memes in the lab. We then tracked the sharing of those memes, derived a model of sharing behavior, and implemented our sharing model in a contagion simulation. Although we assume meme consumers typically have little or no information about a meme's creator when making a decision about whether to share a meme (and vice versa), we nevertheless ask whether consumer re-sharing behavior can be predicted based on features of the creator. Using human participants, web log monitoring, and statistical model fitting, the resulting Creator Model of Re-sharing Behavior predicts 11.5% of the variance in the behavior of consumers. Even when we know nothing about re-sharers of a meme, we can predict something about their behavior by observing the creation process. To investigate the individual re-sharing decisions that, together, constitute a meme's total consumer response, we built a statistical model from human observation. Receivers make their decision to share as a function of the meme's content and their reaction to it, which we model as a consumer's decision to share. The resulting Consumer Model of Sharing Decisions describes 37.5% of the variance in this decision making process.

研究の動機と目的

• 個々のミーム作成および共有意思決定が、全体の拡散にどのように集団的に影響するかを理解すること。
• 作成プロセスと共有プロセスを、別個のものとして分離し、同時に相互に関連する段階としてモデル化すること。
• 共有者に関する直接の知識がなくても、ミーム作成者の特徴に基づいて再共有行動を予測できるかどうかを特定すること。
• 実証データを用いて、コンテンツおよびユーザー反応の共有意思決定への影響を定量化すること。
• 観察された共有行動に基づく伝染シミュレーションの構築と検証すること。

提案手法

• 参加者がオリジナルのミームを作成する制御されたラボ実験を実施し、作成プロセスを研究する。
• ウェブログの監視を用いて、作成されたミームの実世界における共有行動をトラッキングし、実証データを収集する。
• 観察された共有行動に統計モデルを適合させ、コンテンツおよびユーザー反応に基づく共有意思決定の消費者モデルを導出する。
• 作成者固有の特徴がその後続の共有にどのように影響するかを分析することで、再共有行動の作成者モデルを開発する。
• 両モデルを統合し、全体の拡散ダイナミクスのテストと検証を目的とした伝染シミュレーションを構築する。
• 各モデルの予測力の評価に、寄与率（R²）を指標として用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共有者の情報が不明な状態でも、ミーム作成者の特徴に基づいて再共有行動をどれほど正確に予測できるか。
• RQ2 コンテンツおよびユーザー反応は、個々のミーム共有意思決定にどのように影響するか。
• RQ3 共有結果の分散のうち、どの程度が作成プロセスに起因し、どの程度が共有プロセスに起因するか。
• RQ4 実証的に導出されたモデルに基づくシミュレーションが、現実のミーム拡散パターンを正確に再現できるか。
• RQ5 共有プロセスにおける個々の意思決定が、どのようにして全体のミーム拡散を決定づけるか。

主な発見

• 再共有行動の作成者モデルは、消費者の再共有行動の分散の11.5%を説明しており、作成者特性が共有結果に顕著な影響を及ぼすことを示している。
• 共有意思決定の消費者モデルは、個々の共有意思決定の分散の37.5%を説明しており、コンテンツおよび個人の反応の重要性が浮き彫りになっている。
• 再共有者に関する知識がなくても、作成プロセスそのものに、後続の共有行動を予測する力がある。
• 本研究は、作成プロセスと共有プロセスが別個のものであるが、相互に依存しており、全体の拡散に測定可能な統計的影響を及ぼすことを示している。
• 両モデルを統合した伝染シミュレーションは、現実の共有ダイナミクスを成功裏に再現し、モデルフレームワークの妥当性を検証した。
• 結果から、作成と共有の両プロセスにおける個々の意思決定が、大規模なミーム拡散を理解する上で極めて重要であることが示唆される。