Montag, 21. Mai 2012

Studie zeigt, warum sich Informationen über soziale Netzwerke so schnell verbreiten


Symbolbild: Alleine die Verbindungen über das sozialen Netzwerk "Facebook", mit seinen mehr als 900 Millionen Mitgliedern, zeichnen die Welt-Landkarte nach. (Klicken Sie HIER um zu einer vergrößerten Darstellung zu gelangen.) | Copyright: facbook.com (Paul Butler)


Saarbrücken/ Deutschland - Gerüchte selbst sind wahrscheinlich schon so alt, wie die Sprache selbst und verbreiten sich natürlich bevorzugt in Gemeinschaften. Warum sich Gerüchte jedoch innerhalb sogenannter sozialer Netzwerke buchstäblich rasend schnell verbreiten haben Saarbrücker Informatiker untersucht und liefern nun den mathematischen Beweis dafür und überraschen mit dessen Erklärung.

"Es ist faszinierend", sagt Tobias Friedrich vom Exzellenzcluster "Multimodal Computing and Interaction". Bisher habe man immer vermutet, dass das unkontrollierte Wachsen in einem sozialen Netzwerk eine Struktur fördere, über die sich Informationen sehr schnell verbreiten lassen. "Wir können das nun mathematisch nachweisen", erklärt Friedrich, der im Exzellenzcluster die Nachwuchsgruppe "Random Structures and Algorithms" leitet.

Zusammen mit Benjamin Doerr, Honorarprofessor für Algorithmen und Komplexität an der Saar-Uni, und dessen Doktoranden Mahmoud Fouz wies Friedrich nach, dass sich die Informationen in sozialen Netzwerken noch schneller verbreiten, als in Netzwerken, in denen jeder mit jedem kommuniziert, oder deren Struktur völlig zufällig gewachsen ist.

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Der Grund dafür, so berichten die Forscher der im kommenden Juni in der Fachzeitschrift "Communications of ACM", sei das Zusammenspiel zwischen sehr gut und gering vernetzten Personen. "Eine gering vernetzte Person hat natürlich viel schneller ihre wenigen Kontakte informiert", so Friedrich. Es sei jedoch auch nachweisbar, dass sich unter solchen Kontakten immer sehr gut vernetzte Personen befinden, die wiederum von sehr vielen Personen angefragt würden. Auf diese Weise werde in rasender Geschwindigkeit jeder über die Neuigkeit informiert, so Friedrich.

Um das Beziehungsgeflecht in einem realen sozialen Netzwerk zu abstrahieren, nutzten die Forscher sogenannte "Preferential Attachment Graphs" als Netzwerk-Modell. Dieses Modell beruht auf der Annahme, dass sich neue Mitglieder eher mit bereits bekannten Personen vernetzten als mit unbekannten. Der Kommunikation legten sie ein Modell zugrunde, nach dem jede Person in gleichen Zeitabständen Informationen abfragt und angefragt wird, niemals aber erneut bei dem zuvor genutzten Kontakt.

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