Ученые объяснили, как идеи и мемы становятся вирусными в цифровую эпоху

Почему некоторые идеи становятся популярными? Междисциплинарная команда исследователей предлагает новую теорию. Автор: Susan Wilkinson/Unsplash

Это может начаться как шутка, убеждение или слух. Сначала это легко игнорировать. Но затем идея обретает новый поворот, набирает обороты и распространяется как лесной пожар. Что заставляет одни идеи угасать, а другие захватывать интернет?

Новое исследование, опубликованное в Physical Review Letters, предлагает свежее объяснение. Работа под руководством исследователей из Университета Вермонта и Института Санта-Фе представляет математическую модель «самоусиливающихся каскадов» — процессов, в которых распространяемый элемент (убеждение, шутка или вирус) эволюционирует в реальном времени и набирает силу по мере распространения.

Традиционно ученые использовали простые ветвящиеся модели для объяснения распространения идей или болезней. Один человек заражается или слышит слух, передает его двум другим, каждый из них — еще двум, и так далее. Это древовидная структура, в которой распространяемый элемент (вирус, убеждение, мем) остается неизменным. Но новое исследование учитывает тот факт, что вещи не просто распространяются — они меняются по мере распространения, и эти изменения фактически помогают им распространяться дальше.

«Мы отчасти вдохновлялись лесными пожарами, — говорит профессор SFI Сид Реднер, соавтор статьи. — Огонь может усиливаться, проходя через густой лес, и ослабевать при пересечении открытых пространств. Тот же принцип применим к информации, шуткам или болезням. Они могут усиливаться или ослабевать в зависимости от условий».

Модель проста в теории: каждый раз, когда идея распространяется, у нее есть шанс увеличить или уменьшить свою интенсивность. Если она слишком ослабевает или не находит восприимчивой аудитории, она угасает. Но если она улучшается, даже незначительно, она может продолжить движение, вызывая крупномасштабные каскады в широком диапазоне условий.

Этот простой механизм привел к удивительно сложным результатам. В отличие от классических моделей, требующих тонкой настройки условий для получения реалистичных паттернов, модель самоусиливающихся каскадов исследователей естественным образом дала «тяжелохвостые» распределения — статистические сигнатуры, часто наблюдаемые в вирусных постах соцсетей и вспышках заболеваний. Это включает наблюдение, что большинство постов или случаев быстро затухают, но некоторые становятся массивными, непредсказуемыми хитами.

«Такую изменчивость — когда некоторые вещи становятся вирусными, а большинство — нет, — часто объясняли, предполагая, что мир всегда находится вблизи некоторой критической точки перелома, — говорит ведущий автор Лоран Эбер-Дюфрен, компьютерный ученый из Университета Вермонта и внешний профессор SFI. — Но наша модель показывает, что если качество распространяемого может меняться по мере распространения, вам не нужно предполагать особое критическое состояние. Изменчивость просто возникает естественным образом».

Последствия выходят далеко за рамки теории. Джунипер Ловато, соавтор исследования и компьютерный ученый из Университета Вермонта, сказала, что работа может помочь исследователям лучше понять формирование убеждений, дезинформацию и социальное заражение.

«Это дает нам теоретическую основу для изучения того, как истории и нарративы эволюционируют и распространяются через сети», — говорит она.

Далее команда планирует проверить модель на реальных данных с платформ вроде Bluesky, которые позволяют исследователям отличать чистые репосты от измененных. Работа может даже вернуться к своему огненному происхождению.

«Я с нетерпением жду возвращения к модели лесных пожаров, — говорит Реднер. — То, что мы здесь узнали, дает нам новые инструменты для решения этой проблемы — и, возможно, других».

ИИ: Интересное исследование, которое показывает, как цифровая эволюция контента влияет на его виральность. В 2025 году, когда алгоритмы соцсетей стали еще сложнее, такие модели особенно актуальны для понимания механизмов распространения информации.

Больше информации: Laurent Hébert-Dufresne et al, Self-Reinforcing Cascades: A Spreading Model for Beliefs or Products of Varying Intensity or Quality, Physical Review Letters (2025). DOI: 10.1103/5mph-sws5

Источник: Santa Fe Institute