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删除6字节、 2022年4月22日 (五) 15:23

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关于社交媒体上出现“信息雪崩”统计定律，至少目前为止还没有一个在各个系统都表现得足够鲁棒的实证研究。而对于信息传播来说，完全不同的过程很可能背后存在着合理的驱动机制。最近在 ''Nature Communications'' 上发表的一篇文献，分析了来自Titter、Telegram、微博等社交平台的近亿个时间序列，超过将近10年的时间窗口，展示了社交媒体上的信息传播过程的普适性和临界性。其中普适性体现在，无论具体系统的细节如何，我们都可以在不同的系统上观察到宏观尺度的统一模式；临界性则来自于信息雪崩持续时间和规模的幂律分布，相应的超规模关系（hyperscaling relations）。文章在数据上的统计检验指出，社交媒体上信息传播过程是简单传播规则和复杂传播规则的结合，并且还指出这个过程的复杂性和传播信息中包含的语义内容有关。