[论文解读] An individual-based model of collective attention

Mehdi Moussaïd, Dirk Helbing+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2009

Neural dynamics and brain function参考文献 8被引用 6

一句话总结

本文提出一个基于个体的模型，模拟在群体中信息项目集体注意力的形成过程，该过程由社会模仿和有限注意力容量驱动。该模型再现了经验观察到的注意力对数正态分布，并预测流行度强烈依赖于同时出现的新闻项目数量，该预测已通过社交媒体平台的真实网络数据得到验证。

ABSTRACT

In our modern society, people are daily confronted with an increasing amount of information of any kind. As a consequence, the attention capacities and processing abilities of individuals often saturate. People, therefore, have to select which elements of their environment they are focusing on, and which are ignored. Moreover, recent work shows that individuals are naturally attracted by what other people are interested in. This imitative behaviour gives rise to various herding phenomena, such as the spread of ideas or the outbreak of commercial trends, turning the understanding of collective attention an important issue of our society. In this article, we propose an individual-based model of collective attention. In a situation where a group of people is facing a steady flow of novel information, the model naturally reproduces the log-normal distribution of the attention each news item receives, in agreement with empirical observations. Furthermore, the model predicts that the popularity of a news item strongly depends on the number of concurrent news appearing at approximately the same moment. We confirmed this prediction by means of empirical data extracted from the website digg.com. This result can be interpreted from the point of view of competition between the news for the limited attention capacity of individuals. The proposed model, therefore, provides new elements to better understand the dynamics of collective attention in an information-rich world.

研究动机与目标

• 理解在信息丰富环境中，群体对信息项目集体注意力的形成机制。
• 建模社会模仿在塑造注意力模式中的作用。
• 研究有限注意力竞争如何影响新闻项目的流行度。
• 检验新闻项目发布时间和并发性显著影响其可见性和传播范围的假设。

提出的方法

• 该模型模拟具有有限注意力容量的个体群体，每个个体根据感知价值和社会线索选择信息项目。
• 个体受他人注意力影响，引入社会模仿机制，提高关注已流行项目的可能性。
• 模型使用随机过程模拟信息项目随时间的到达，每个项目具有基础吸引力，并与其他项目竞争注意力。
• 注意力分配被建模为动态过程，个体根据当前项目的流行度和自身认知限制更新关注焦点。
• 模型引入时间依赖的竞争机制，同时出现的项目面临更强的注意力竞争。
• 通过社交媒体平台的真实数据进行实证验证，将模型预测与观测到的注意力分布进行比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 社会模仿在群体环境中如何影响信息项目之间的注意力分布？
• RQ2 信息发布时间在决定项目流行度中起什么作用？
• RQ3 为何在现实系统中，新闻项目的注意力分布呈现对数正态分布？
• RQ4 同时出现的项目之间的竞争在多大程度上塑造了其可见性和持续时间？
• RQ5 基于个体的模型能否再现在线平台中观察到的经验性对数正态注意力分布？

主要发现

• 该模型成功再现了新闻项目所接收注意力的对数正态分布，与在线平台的经验观察一致。
• 由于注意力竞争加剧，当新闻项目与其他项目同时发布时，其流行度显著提高。
• 同时出现的新闻项目数量对每个个体项目所获注意力具有强烈且非线性的影响。
• 来自 this dot url 的网站真实数据证实了模型预测：发布时间和并发性是注意力动态的关键因素。
• 该模型表明，社会模仿与有限注意力容量共同导致群体聚集行为和无标度注意力模式。
• 结果表明，注意力稀缺与社会影响是在线环境中信息传播和病毒式趋势形成的关键驱动力。