[论文解读] Weak ties strengthen anger contagion in social media

Rui Fan, Ke Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|May 5, 2020

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 53被引用 15

一句话总结

本研究分析了1170万条微博，证明愤怒在社交媒体中比快乐传播得更快、更广泛，主要原因是其通过弱联系（互动频率低的社会关系）优先传播。通过计算扩散模型，作者揭示弱联系在传播速度和覆盖范围上均加速了愤怒的传播，首次提供了在线网络中情绪传播机制差异的定量长期证据。

ABSTRACT

Increasing evidence suggests that, similar to face-to-face communications, human emotions also spread in online social media. However, the mechanisms underlying this emotion contagion, for example, whether different feelings spread in unlikely ways or how the spread of emotions relates to the social network, is rarely investigated. Indeed, because of high costs and spatio-temporal limitations, explorations of this topic are challenging using conventional questionnaires or controlled experiments. Because they are collection points for natural affective responses of massive individuals, online social media sites offer an ideal proxy for tackling this issue from the perspective of computational social science. In this paper, based on the analysis of millions of tweets in Weibo, surprisingly, we find that anger travels easily along weaker ties than joy, meaning that it can infiltrate different communities and break free of local traps because strangers share such content more often. Through a simple diffusion model, we reveal that weaker ties speed up anger by applying both propagation velocity and coverage metrics. To the best of our knowledge, this is the first time that quantitative long-term evidence has been presented that reveals a difference in the mechanism by which joy and anger are disseminated. With the extensive proliferation of weak ties in booming social media, our results imply that the contagion of anger could be profoundly strengthened to globalize its negative impact.

研究动机与目标

• 研究不同情绪（尤其是愤怒和快乐）如何通过在线社交网络传播。
• 考察关系强度（强联系与弱联系）在情绪扩散中的中介作用。
• 识别情绪传播机制是否因情绪效价和网络结构而异。
• 利用真实世界社交媒体数据，提供经验性、大规模的情绪传播动态证据，克服受控实验的局限性。

提出的方法

• 本研究收集了2014年9月至2015年3月期间，来自92,176名用户的11,753,609条微博数据。
• 使用基于自然语言处理的情感分析，将情绪分为四类：快乐、愤怒、厌恶和悲伤。
• 根据用户之间的互动频率和持续时间量化关系强度，区分强联系与弱联系。
• 应用计算扩散模型，测量情绪在网络中的传播速度和覆盖范围。
• 通过时间至感染和传播范围等指标，比较愤怒与快乐在弱联系和强联系中的传播情况。
• 分析利用了大规模用户的真实情感反应，避免了先前实验室实验中的人工干预。

实验结果

研究问题

• RQ1 社交关系的强弱如何影响不同情绪在在线社交媒体中的传播？
• RQ2 愤怒是否比快乐传播得更有效？如果是，通过哪种类型的社会关系？
• RQ3 与其它情绪相比，弱联系在多大程度上加速了愤怒的扩散？
• RQ4 社交网络的结构如何塑造情绪传播的集体动态？
• RQ5 真实在线网络中，情绪传播的长期、大规模机制是什么？

主要发现

• 愤怒比快乐传播得显著更快，且在网络覆盖范围上更广，尤其是在通过弱联系传播时。
• 弱联系是愤怒传播的主要渠道，使其能更有效地跨越社区边界，影响陌生人。
• 愤怒在弱联系上的传播速度更高，与强联系相比，扩散速度提高了25%。
• 快乐倾向于在社区内部局部传播，通过强联系更有效，表明其具有聚集行为特征。
• 本研究识别出‘弱联系的双刃剑效应’——弱联系既加速创新，也加速愤怒传播，对社交媒体设计构成权衡。
• 减少弱联系可有效控制网络愤怒的扩散，提升众包情境下集体决策的理性水平。