FSCP
15.4K subscribers
31.6K photos
4.07K videos
873 files
81.5K links
another filter bubble канал изначально созданный несколькими друзьями чтобы делиться копипастой, иногда оценочным суждением

технологии, деньги, социум

редакция @id9QGq_bot
реклама @johneditor
в будущее возьмут не всех
выводы самостоятельно

мир меняется
Download Telegram
Forwarded from Fenomenata
💡Простое, но ОЧЕНЬ содержательное исследование от https://www.wordstream.com/

👉🏻68% миллениалов (люди, родившиеся между 1981 и 1996 годами), покупают, когда их ограничивают по времени.

В маркетинге это называется - Страх упустить выгоду.

👉🏻45% не могут обойтись без проверки своих социальных сетей, более чем 12 часов.

Простые выводы.

📌Еще раз проверьте кто ваша аудитория.

📌Сделайте хорошее УТП.

📌Введите специальные условия и ограничьте возможность купить по времени.

📌+ подкрепите все это в социальных сетях.

#исследование
#утп
#социальныесети
Новая модель власти над умами

Разработана и протестирована модель распространения информационных каскадов, позволяющих меньшинству эффективно изменять преференции большинства при выборе конкурирующих продуктов, услуг, идей, кандидатов и т.п. Т.е. по сути, - управлять выбором масс в маркетинге, распространении новых идей или при избирательных кампаниях исключительно средствами сетевых технологий.
Новая модель показала, - сетевое меньшинство (реальные люди или боты) вполне способно убедить большинство в достоверности фейковой новости или внедрить в массовое сознание альтернативный доминирующему идеологический мем.
Подробней об этом я написал здесь https://goo.gl/98sVVn - 3 мин. чтения.
А таково резюме.
- - - - -
Мощность и действенность цифрового влияния напрямую зависит от возникновения каскада - вирусного эффекта эпидемического распространения контента по значительной части сети.
Исследование «Хипстеры в сетях: как меньшинство может превратиться в большинство противников истеблишмента» https://arxiv.org/abs/1707.07187 позволяет понять, как при возникновении каскада большинство меняет своё предпочтение (убеждение, точку зрения и т.д.) на альтернативное, индуцированное меньшинством.
Или, попросту говоря, - вместо выбираемого большинством продукта Х, склоняется к покупке другого продукта Y, рекомендуемого меньшинством.
Исследование показало:
1. Для переубеждения большинства, меньшинство может не превышать 10% (для высококластеризованной сети класса Facebook – до 20%). Таковым может быть число контролируемых ботами индивидуальных социо-медийных эккаунтов, создаваемых в целях переубеждения большинства - при проведении выборов, для победы над продуктом конкурента и т.д.
2. Важную роль для превращения идеи/предпочтения меньшинства в таковую для большинства играет временная задержка между получением человеком информации из своего локального и глобального окружения (например, своей ленты в Facebook и сообщений СМИ).

Особенно важно, что результаты этого исследования могут использоваться, как лидерами рынка или находящимся у власти истеблишментом, так и конкурентами или оппозицией.
Вопрос только, - какая из сторон быстрее освоит новую технологию каскадного изменения мнений большинства.

#Каскады #СоциальныеСети
Найден способ заражать выродков - открыто недостающее звено в технологии создания социо-биологического оружия.

Сценаристы превосходного сериала «Черное зеркало» пока не догадались экранизировать вынесенный в заголовок футуро-кошмар. А ведь до возможностей его материализации немногим дальше, чем до массовых самоуправляемых авто.
Прорывной потенциал только что опубликованной в Royal Society Open Science работы троих испанских исследователей «Mixing and diffusion in a two-type population» видится мне колоссальным.

Результаты этого исследования, будучи доведенными до уровня технологии, позволят запускать сетевые ментальные (например, пропагандистские) эпидемии, не ослабляющие свой вирусный эффект из-за наличия в сети невосприимчивых к социальной заразе «инакомыслящих».

Получится что-то типа Башен-излучателей из экранизированного Бондарчуком романа Стругацких «Обитаемый остров». Только здорово усовершенствованных Башен. Так, чтобы даже «выродки» (те, на кого излучение/пропаганда не действует) не могли избежать влияния «излучения», отравляющего сознание пропагандой (и не важно какой: политической, коммерческой, моральной …)

Как это все может работать, что уже научились делать, что нового открыли испанцы и куда ведет этот техно-кошмар, я написал в своем новом посте на 9 мин. чтения
https://goo.gl/kbrmdc

#Инфокаскады #СоциальныеСети #СоциальноеЗаражение #Инакомыслящие
Найден оптимальный алгоритм выявления «скрытых пружин» в устройстве общества.

На основе данных о коммуникации людей в любой социальной сети (онлайновой, типа ФБ, или офлайновой – в реальной жизни) можно выявить скрытую иерархическую структуру среди участников сетевых коммуникаций. Это делается путем анализа асимметричных моделей взаимодействий участников.
Подобные иерархии существуют в любых социальных группах: от птиц, приматов и слонов до людей. Все эти группы организованы в соответствии с иерархиями доминирования, определяющими модели повторяющихся взаимодействий, при которых доминирующие особи склонны утверждать себя над менее влиятельными членами групп.

Чем больше и сложнее сеть участников социальных взаимодействий, тем больше в нем скрытых иерархий, порою неведомых самим участникам коммуникаций.
Выявление архитектуры таких иерархий – критически важная задача для:
- понимания характера существующих и предсказания возникновения новых иерархий;
- увязки этих иерархий со «струями и течениями» социальных взаимодействий;
- оказания влияния на них в целях управления динамикой социальных коммуникаций.
Т.е. в наше время, - это важнейшая задача для социологов, политтехнологов, спецслужб и СМИ.

Поскольку задача столь важная, то для ее решения уже разработаны несколько подходов, в каждом из которых построено по несколько типов алгоритмических моделей и, соответственно, алгоритмов выявления иерархий.
Алгоритмов много, но их производительность и масштабирование до последнего времени оставляли желать лучшего.

Новая прорывная модель и алгоритм SpringRank навеяны элементарной физической аналогией – представить социальную сеть коммуникаций, как физическую систему, в которой между каждой парой участников натянута ориентированная пружина определенной длины и упругости.
Гениальная идея нового алгоритма - минимизировать общую энергию всех пружин системы. И поскольку эта задача оптимизации требует только линейной алгебры, ее можно решить для сетей с миллионами узлов и ребер за считанные секунды.


Натурные испытания алгоритма SpringRank на синтетических и реальных наборах данных (включая данные о поведении животных, найме преподавателей, сетях социальной поддержки и спортивных турнирах) показали замечательные результаты – алгоритм жутко эффективен, как по скорости, так и по масштабируемости.

Он также может выявлять и предсказывать появление ненаблюдаемых ребер в сети, - так сказать выявлять «скрытые пружины», влияющие на поведение общества.

Принципиальное преимущество SpringRank перед прежними алгоритмами в том, что
- старые алгоритмы, как правило, лишь «выявляют элиту» - дают высокие ранги небольшому числу важных узлов, что дает мало информации об иерархии узлов с более низким рейтингом;
- новый алгоритм выявляет всю многоуровневую иерархию, - и в том числе, латентную: неявную, скрытую и неочевидную.

Новый алгоритм, возможно, произведет революцию в т.н. «системах одобрения» (Systems of Endorsement ), в которых статус участников обусловлен престижем, репутацией или социальным положением.
К ним, в той или иной мере, относится почти все: от рекомендательных систем в Интернете, до социального устройства общества.

Подробней см. только что опубликованную работу «A physical model for efficient ranking in networks» https://advances.sciencemag.org/content/4/7/eaar8260

#СоциальныеСети #СоциальнаяИерархия #МоделиАлгоритмы
​​Юрий Сапрыкин, говоря вчера, что ”Фейсбук — удивительная машина сбивания в стада”, просто делился своим «особым мнении». Но по сути, он резюмировал выводы нового интереснейшего исследования «Communication in Online Social Networks Fosters Cultural Isolation», совместно выполненного Департаментом социологии Университета Гронингена и Межуниверситетским центром теории и методологии социальных наук Нидерландов.
Речь, естественно, не только о Фейсбуке, а о всех крупных соцсетях.
Согласно проведенному исследованию:
✔️ Социальные сети породили одну из ключевых социальных проблем 21 века — они сбивают людей в стада, увеличивая поляризацию и раскол и катализируя нарастающий в мире трайбализм.
✔️ Кроме этого, социальные сети поставили немыслимую еще совсем недавно антропологическую проблему — появление нового вида Homo Retis, способного повернуть вспять многотысячелетний вектор эволюции интеллекта человека.

Полная версия статьи:
на Medium
на Яндекс Дзен
Время чтения до 4 мин.
#Эволюция #СоциальныеСети #Раскол
Мир раскалывается на все более мелкие части.
Это неумолимое следствие цифровизации социальных взаимодействий.

Задолго до переноса сознания отдельного человека в глобальную цифровую среду, уже вовсю идет перенос в эту среду сознания общества
Лет через 300 напишут, что в 21 веке человечество пережило тектоническую трансформацию, положившую начало разделению Homo sapiens на новые виды. И что этот процесс был запущен на много десятилетий раньше прорыва в объединении инфотеха и биотеха, приведшего к образованию киборгов, а потом и к оцифровке сознания. И что спусковым крючком 1го этапа тектонической трансформации стало лавинообразное перенесение социальных взаимодействий людей в глобальную инфосеть, называвшуюся тогда Интернет.

Так напишут через 300 лет. А что сейчас?
Да и сейчас уже многие понимают, что соцсети на глазах меняют мир. Журналисты и политики, ученые и военные, медиа-индустрия и маркетинг - все констатируют колоссальный рост влияния соцсетей.
Но в чем это выражается в целом для всего общества, а не для прагматики конкретных областей человеческой деятельности, мало кто задумывается.

О том, что соцсети – это мощнейшие катализаторы раскола в обществе, пишу уже несколько лет. Это явление коренится в сложной структуре и динамике социальных систем. Homo sapiens по своей природе не способен к почти мгновенным социальным взаимодействиям с миллионами людей, да еще и при такой колоссальной пропускной способности инфопотоков между ними.
Людям нужен механизм адаптации при таком переносе «нервной системы» их социальных взаимодействий в цифровую глобальную среду. Ведь по сути, еще задолго до переноса сознания отдельного человека в глобальную цифровую среду, уже вовсю идет перенос в эту среду сознания общества. Чтобы адаптироваться к этому, общество задействует все имеющиеся у него механизмы адаптации.
И главным таким, проверенным тысячелетиями механизмом, стал раскол.

Люди самоорганизуются в группы разных масштабов: от семей до городов и культур, от френдов и единомышленников до блоков, партий и наций. И этот процесс совсем не нов. Так было в социальных сетях человечества уже много веков и даже тысячелетий. Потребовалось даже «пришествие Больших Богов», чтобы противодействовать тренду раскола, мешающего масштабированию кооперации людей.

Что же изменилось?
Количество перешло в качество. Взрывной рост масштаба, скорости и пропускной способности социальных взаимодействий сметает все: от веры в Больших Богов до национальной идентичности. Разнообразие людей (гендерное, расовое, мировоззренческое и т.д.) катализируется ростом скоростей, масштабов и объемов инфопотоков. А сложная структура и динамика социальных систем переводит этот нелинейный процесс в новые непредсказуемые качества.
- Раскол порождает новые качества социальных взаимодействий.
- Люди вынуждены к этому адаптироваться, приспосабливаться.
- Необходимость приспособления к кардинально поменявшейся среде в течение десятка поколений, вполне возможно, окажется способной положить основу для разделения Homo sapiens на новые виды.

Пониманию механизмов, приводящих к возникновению многомасштабной фрагментации в гиперсвязанных социальных системах, и конкретному кейсу раскола, происходящего в США посвящен новый интереснейший отчет Института сложных систем Новой Англии (NECSI), опубликованный вчера в Журнале Королевского научного общества «U.S. Social Fragmentation at Multiple Scales».
https://necsi.edu/us-social-fragmentation-at-multiple-scales

#Раскол #СоциальныеСети #США
​​Три разных России повышают градус хейта
Зашкаливающий уровень хейта в российских социальных сетях – результат сегрегации общества на клики и рост поляризации позиций каждой из клик.
В этой связи весьма важны 3 вопроса.
1) Можно ли на конкретных примерах видеть сегрегацию и поляризацию сетевой аудитории?
2) Почему это происходит?
3) Как это можно, если не остановить, то хотя бы тормозить?


Для ответа на 1й вопрос, я провел эксперимент, сравнив результаты публикации постов на своем ТГ-канале «Малоизвестное интересное» и двух его зеркалах: в Facebook и Яндекс Дзен.
Меня интересовало, насколько разнятся интересы аудиторий моего канала в ТГ, Facebook и Яндекс Дзен. Ведь при наличии одинакового контента и примерно одинаковой численности аудиторий канала на разных площадках, отличие в числе дочитываний говорит о степени различий в интересах аудиторий (а это один из ключевых признаков сегрегации по интересам).
Уровень же этих различий может служить прокси поляризации мега-клик – аудиторий платформ: ТГ, Facebook и Яндекс Дзен.
Число дочитываний – удобный прокси: в ТГ и Яндекс Дзен этот показатель считается автоматом, а в Facebook не сложно прикинуть его значение вручную по числу лайков и разшариваний, уточив по числу переходов из Facebook в Medium, где публиковались большие посты зеркала канала в Facebook.

Выводы таковы
✔️ Сегрегация по интересам у трех площадок весьма большая.
✔️ Поляризация мнений аудиторий по отношению к темам постов также весьма большая.

Проиллюстрирую эти выводы на трех постах с хитро подобранными темами, смысл которых:
A. «Трудности искусственного интеллекта»
B. «Китайская угроза»
C. «Закат США»

Результаты по числу дочитываний.

ТГ – «Даешь про китайскую угрозу!»
В 28,1К
А 14,4К
С 5,5К

Facebook - «Даешь про ИИ!»
А 10,2К
С 1,7К
В 1,3К

Яндекс Дзен - «Даешь про закат США!»
С 13,9К
А 1,5К
В 156

Поляризация (степень различий) – 2 порядка по числу дочитываний.

Таковы результаты тестирования сегрегации и поляризации сетевой аудитории канала.

Теперь о вопросе - почему это происходит.
Короткий ответ: потому что социальные сети (и мессенджеры) – акселераторы сегрегации и поляризации общества. Убедительнейшая аргументация здесь.

Теперь вопрос - как это можно, если не остановить, то хотя бы тормозить.
Короткий ответ там же: поскольку отказаться от соцсетей и мессенджеров практически нереально, нужно менять организацию их работы.
1) Убрать возможность отфрендить или как-то иначе отписаться от конкретного человека или канала. Подписался на кого-то – терпи в своей ленте.
2) Убрать как класс – «лидеров мнений». Нельзя людям видеть число их подписчиков/фоловеров. Сделать такое можно – было бы желание.

Если же ничего такого не предпринимать, сегрегация и поляризация доведут-таки градус хейта до смертоубийственного. И не только в онлайне.
#СоциальныеСети #Раскол
Шизоиды ЁБа.
«Козлы» и «Рыцари» скрестили Интернет со средневековьем.

Когда в 1969 King Crimson спели «Шизоид 21-го века», никто не знал, что это про ЁБ.
ЁБ – это русская фонетическая транскрипция IoB (аббревиатура «Internet Of Beefs» (Интернет ругани)). И если сокращение IoB ближе к сетевой терминологии (аля IoT), то русское ЁБ – наиболее релевантно сути. Об этом Венкатеш Рао из Института Берггрюена вчера опубликовал финальную версию эссе.

Очень интересно. А для тех, у кого мало времени, даю резюме.
1. ЁБ - это медиапространство, где доминируют ярые приверженцы ругани. Те, кто считают любые высказывания, отличающееся от безоговорочного согласия и поддержки их мнения, признаком неуважения и провокацией к конфликту. Они сфокусированы только на ругани. В каждом сетевом взаимодействии они видят войну за территорию. При контакте с ними, ваш единственный выбор - спорить или слиться, отказавшись от ЁБа.
2. ЁБ существует на всех платформах. Это децентрализованная, самодостаточная машина конфликтов, мотивирующая участников делать самые разные вещи с единственной целью – чтобы ЁБ крепчал.
3. Технология ЁБа - это технология натравливания толп друг на друга. За каждым конфликтом стоит шкурный интерес каких-то «Рыцарей». Рыцари – это большие люди, знаменитости, уже добившиеся успеха и известности. У них есть свои последователи. Их социальный статус - часть их карьеры. Они остаются на вершине за счет непрекращающейся ругани с другими рыцарями. Вы наверняка знаете их имена.
4. Семантическая структура ЁБа сформирована громкими спорами между харизматичными рыцарями -, слабо связанными с сообществами, населенными добровольными армиями их приверженцев. Подавляющая часть энергии конфликта заключается в том, что взаимозаменяемые приверженцы противостоят друг другу по линиям, обозначенным рыцарями, откуда они ведут бесконечный срач в бесчисленных битвах на просторах ЁБа.
5. Конфликт на ЁБ не регулируется какой-либо стратегией или идеологическими доктринами. Это взбаламученный гоббсовский конфликт общества чести с феодальной структурой, в основе которого лежит анонимная, взаимозаменяемая, злая фигура, отчаянно пытающаяся выглядеть значимой: «козёл» - представитель массовки соцсетей.
6. Что заставляет козла быть козлом? Страстное желание произвести впечатление на рыцарей, с которыми они согласны. Для козла нет большей чести, чем быть замеченным рыцарями, за которых они сражаются. В результате верность козла - это валюта экономики ЁБа.
7. Главная задача рыцарей – мобилизация своих козлов на битву с чужими. Лучшие рыцари ЁБа, такие как Трамп, руководствуются полностью реактивной философией: «Вот мои козлы; я должен выяснить, куда они идут, чтобы выйти вперед и повести их за собой». Для рыцарей особо ценны культурные конфликты на основе ругани, которую за них ведут козлы. Для козла конфликт - средство достижения цели, хотя и бессвязное. Для рыцаря конфликт - это инструмент. Поддержание его в рабочем состоянии - это основа бизнес-модели повышения репутации и культурного капитала. Одержав победу в битве, рыцари увеличивают число своих козлов. Чем больше козлов поддерживает рыцаря в стабильном состоянии боевой готовности, тем крупнее он игрок на ЁБе.
8. Типичная позиция рыцарей ЁБа - козлы не важны и их не жалко. Рыцари не несут ответственности за то, что делают козлы, и не несут ответственности за взгляды козлов, сражающихся под их знаменами.
9. В результате на ЁБе единственная значимая транзакция - это масштабная битва между армиями козлов - эквивалент инфокаскада или инфопандемии. Чем кровавее и глупее, тем лучше для подстрекательства рыцарей со всех сторон.
10. С ростом поляризации в обществе, конфликты на ЁБе имеют тенденцию институционализироваться, производя закаленных воинов, которые строят свою карьеру на сохранении и усугублении проблем общества.
#раскол #социальныесети
Непротивление злу насилием в социальных медиа опасно для общества.
Экспериментально проверен «закон ненависти в соцсетях».

Число новых потрясающих исследований по этой теме – двузначное. Их чрезвычайно важные результаты – весьма объемные и содержат массу интересных деталей. Но я попробую изложить тему по «методу Пивоварова» - «максимально субъективно, по возможности, внятно и коротко (у вас мало времени, мы это ценим) … поехали».
ДАНО
▪️ За 10 лет отношения в обществе кардинально изменились из-за взрывного роста роли социальных медиа и резкого скачка хейта и поляризации в них.
▪️ Отменить соцмедиа невозможно, но хейт и поляризацию нужно как-то гасить (ибо уже зашкаливают, и это ставит общество на грань социальных катаклизмов).
▪️ Исследования показывают, что рост хейта и поляризации, в значительной мере, - результат целенаправленной деятельности: (1) всевозможных «фабрик троллей» и (2) тучи индивидуальных приверженцев ругани, считающих любые высказывания, отличающиеся от безоговорочного согласия и поддержки их мнения, признаком неуважения и провокацией к конфликту.
▪️ Общими усилиями «фабрики троллей» и индивидуальные приверженцы ругани превращают Интернет в «Internet Of Beefs» (Интернет ругани)), плодя ненависть, травлю и манипуляции дискурсом.
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
1. Какая индивидуальная стратегия для каждого из нас оптимальна, при столкновении с троллями и хейтерами всех мастей?
2. Как общество может противодействовать росту хейта и поляризации в соцмедиа?
КАК РЕШАЛИ ЗАДАЧУ
▪️ На основе анализа 200 млн слов, статей и комментариев, опубликованных на 29 правых интернет-порталах, составили детальный классификатор «языка вражды и оскорблений» и его диалектов (а) ненависти, (б) провокаций и (в) тирад разглагольствования, используемых троллями и индивидуальными приверженцами ругани.
▪️ Научили ИИ-алгоритм автоматом распознавать (1) ненависть и провокацию конфликтов и (2) организованное противодействие провокаторам – троллям и индивидуальными хейтерам (второе оказалось куда сложнее первого из-за разнообразия языковых форм выражения)
▪️ Проверили и подправили классификатор и ИИ-алгоритм, подключив к их проверке и переобучению краудсорсеров через платформу Crowdworking Mechanical Turk.
▪️ Запустили ИИ-алгоритм для обработки и анализа 200 тыс. диалоговых цепочек в Twitter.
РЕЗУЛЬТАТ
✔️ Общество может остановить рост хейта и поляризации в соцмедиа лишь путем организованного противодействия (только в тех диалоговых цепочках где оно было, тролли и хейтеры слились)
✔️ Оптимальная индивидуальная стратегия – не банить троллей и хейтеров, а давать им бой, организуя своих сторонников.

ОБЩИЙ ПРИНЦИПИАЛЬНЫЙ ВЫВОД - «закон ненависти в соцсетях»
• Современная медиасреда принципиально изменила способы социальных коммуникаций.
• В медиасреде тактика отфрендить или забанить позволяет «не видеть зло» вместо того, чтобы «бороться за добро», создавая каждому комфортные эхо-камеры.
• В результате такого «непротивления злу насилием», в медиасреде, трансформируемой троллями и хейтерами в Интернет ругани, начинает царить ненависть.
• Не позволить Интернету ругани переродиться в Интернет ненависти способно лишь организованное противодействие.

Подробней:
- популярно – New study shows effectiveness of counter-speech online
- доклад 22го октября на ScienceWriters2020 Vitriol and disinformation: math and big data illuminate the dark world of online speech. Can journalism compete?
- исследование 1 Countering hate on social media: Large scale classification of hate and counter speech
- исследование 2 Impact and dynamics of hate and counter speech online
- рассказ лингвиста Иоахима Шарлот о «языке вражды и оскорблений»

См. также мои посты по тэгам:
#СоциальныеСети #Polarization #Раскол
_______
Источник: https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1151
Гипотеза о том, что Интернет приведет к разделу человечества на два новых вида, получает все новые подтверждения. Но главное, — становится понятно, где и почему формируется граница разлома. Разлом проходит по способности людей различать истину в новой инфосреде человечества, формирующейся на наших глазах — среде социальных медиа.

Источник разлома – когнитивный стиль человека: рефлексивный (аналитический) или интуитивный.

Исследования, подтверждающие связку между триадой - размер социальной сети индивида, умение «читать мысли» других и объем орбитальной префронтальной коры, - уже проведены. Они доказывают, что самые активные инфлюенсеры социальных медиа имеют специфические отличия в мозге.

Теперь ждем аналогичных исследований, доказывающих отличия устройства мозга людей интуитивного и аналитического когнитивных стилей, - и здравствуй алгокогнитивная евгеника.

Об этом мой новый пост (на 4 мин)
- на Medium https://bit.do/fNGus
- на Яндекс Дзен https://clck.ru/TJ4WD
#Культура #СоциальныеСети #СоциальныеМедиа
_______
Источник: https://t.iss.one/theworldisnoteasy/1226
​​Без смены бизнес-модели соцсетей любая демократия скатится к диктатуре.
Это следствие социосетевого хейта, искривляющего пространство субъективной реальности.

Крайняя поляризация взглядов отрезает путь к их сближению и ведет лишь к конфликтам. Увы, но в этом смысле мы мало чем отличаемся от шимпанзе. Но это полбеды. А беда в том, что крайняя поляризация взглядов неотвратимо рушит любую демократию.
Демократии требуют компромисса. Но он становится практически невозможным, когда общество разделено на диаметрально противоположные лагеря. Опасность в том, что в такой конфигурации общества: нетерпимость лишь растет, демократические нормы приходят в упадок, а властная группировка идет на все, чтобы не позволить противникам когда-либо прийти во власть. Именно это и наблюдается (за редким исключением) во всем мире.

Новое исследование 3х универов США на предельно простой и элегантной (и потому весьма привлекательной) модели – всего два параметра (толерантность и реактивность коммуникаций), - получило убийственный вывод (1).
При уровне толерантности ниже 0,5 (что довольно типично для развитых стран), если давать людям все больше и шире активно общаться (соцсети – идеальные площадки) – дело неотвратимо кончится тотальной сварой, т.е. произойдет предельная поляризация, когда обе группы сочтут других нелюдями (со всеми вытекающими).

О механизмах того, почему и как это происходит, я уже не раз писал.
• Бизнес–модель соцсетей питается социосетевым хейтом, способствующим инфодемиям ненависти (2)
• Инфодемии ведут к искривлению инфопространства субъективной реальности участников соцсетей, что меняет сетевую топологию, определяющую инфопотоки, от которых зависят принимаемые людьми решения (3)
• В искривленном инфопространстве соцсетей происходит «скатывание» центристов на края, превращая их в ультракрайних (4).
Остановить это может только радикальная реформа платформ социальных сетей, о чем я писал в «Детокс Фэйсбука возможен. Он оздоровит общество и уменьшит раскол» (5)

На приложенном рисунке из нового исследования видно:
✔️ Сколь лавинообразно скатывание в раскол при уровне толерантности 0,25-0,45 (ось X)
✔️ Как по-южному быстро восходит поляризация (переход общества в желтый цвет раскола) при росте реактивности коммуникаций (ось Y), вовлекая в раскол все более толерантных (от чего спасает лишь толерантность > 0,75, а где такую найдешь кроме Северной Кореи, - впрочем, у нас всё впереди).
#СоциальныеСети #Раскол #Polarization #Толерантность #Соцсети

Ссылки:
1 2 3 4 5
_______
Источник | #theworldisnoteasy