MATEMÁTICAS, FÍSICA Y QUÍMICA: Matemáticas

Un modelo matemático confirma el instinto de imitación entre amigos de Facebook

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Un equipo de investigadores de Irlanda, Reino Unido y EE UU ha desarrollado un modelo matemático que revela que los usuarios de Facebook prefieren elegir las aplicaciones que han instalado sus amigos en los dos últimos días, en lugar de las que sugiere la red social en la lista de apps más populares. El estudio, que se publica en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), muestra la fuerte tendencia humana a la imitación.

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SINC | 07 julio 2014 21:00

<p>Los investigadores han creado un modelo que muestra la tendencia a la imitación en Facebook. / Fotolia</p>

Los investigadores han creado un modelo que muestra la tendencia a la imitación en Facebook. / Fotolia

Dos semanas después de la publicación en la revista PNAS de un polémico estudio que pretendía determinar cómo influyen los contenidos de Facebook sobre las emociones de sus usuarios –modificando la información mostrada a casi 700.000 personas durante una semana–, la publicación saca ahora otro trabajo que ilustra la tendencia humana a la imitación en esta red social usando para ello un modelo matemático.

Ambos estudios son, sin embargo, muy diferentes, ya que si el primero manipulaba la información que recibía el usuario, el que publica PNAS hoy es observacional. Además, la revista ha revelado su preocupación en un editorial por la forma en la que Facebook recabó los datos sin el consentimiento de los participantes en la investigación publicada el pasado 24 de junio, aunque considera "apropiado" haber publicado el paper.

El trabajo, que se da a conocer ahora, ha sido llevado a cabo por investigadores de las universidades de Oxford (Reino Unido), Limerick (Irlanda), y la Harvard School of Public Health (EE UU). Los autores han observado que los usuarios tienden a instalar las mismas aplicaciones que sus amigos de Facebook, en vez de elegir las que sugiere esta red social.

La tendencia a la imitación en el comportamiento humano es muy fuerte, según el estudio de PNAS

Captura dinámica

Los autores examinaron la forma en la que los individuos se ven influenciados en estas elecciones utilizando un modelo matemático de captura dinámica. Mediante la incorporación de los datos de la instalación de aplicaciones de Facebook, vieron que la mayor parte de personas tendía a escoger las mismas aplicaciones que habían elegido sus amigos en los dos últimos días y que quedaban reflejadas en el news feed o actualizaciones.

Según los autores, “la tendencia a la imitación en el comportamiento humano es muy fuerte y podemos vernos influenciados por las actividades de los demás en un período relativamente corto de tiempo”.

El modelo matemático examinó los datos de un estudio empírico publicado en 2010, que rastreó 100 millones de instalaciones de aplicaciones adoptadas por los usuarios de Facebook durante dos meses. Las personas podían ver una lista de las apps más populares (similares a las listas de los más vendidos) en sus páginas y también eran notificadas las instalaciones recientes de sus amigos.

En ese trabajo previo, en el que participaron dos investigadores del estudio actual, los expertos encontraron que, en algunos casos, la decisión de instalar algunas aplicaciones parecía casi independiente de las actividades de los demás, mientras que otras las personas se veían fuertemente afectadas por las opciones de los otros. Todo ello, pese a que las apps de ambas categorías eran muy similares. “Sin embargo, una vez que la aplicación alcanzaba un cierto umbral de difusión –medida por la tasa de instalación– su popularidad tendía a aumentar a proporciones estelares”, señalan los autores.

Distinción entre mecanismos

En el nuevo estudio, los investigadores desarrollaron un modelo para distinguir entre las consecuencias de los dos mecanismos que parecían dirigir las dinámicas detras del comportamiento de los usuarios de Facebook. Utilizando el modelo y simulaciones llevadas a cabo en el Irish Centre for High-End Computing (ICHEC) analizaron los datos empíricos para ver si el comportamiento podría ser modelado por la influencia de las notificaciones de las apps instaladas recientemente o por la lista de éxitos.

En estas simulaciones variaron el predominio relativo de las dos influencias (instalaciones recientes, frente a popularidad acumulada). En total, realizaron 15.000 horas de procesamiento para acoplar los resultados de las simulaciones con las tendencias de la instalación de aplicaciones que se observaron en el estudio empírico anterior.

Los resultados indicaron que el efecto de la lista best seller de aplicaciones es leve en comparación con el instinto dominante de la imitación del comportamiento reciente de los otros.

"Las matemáticas son también cruciales para comprender cómo funcionan las cosas", dice uno de los autores

Comportamiento ‘on line’

Según Felix Reed-Tsochas, uno de los autores y profesor asociado de la Universidad de Oxford, en el trabajo se han usado sofisticadas técnicas de modelado para mostrar que es posible separar diferentes mecanismos causales que sustentan el comportamiento, incluso cuando los datos empíricos son puramente observacionales.

Esto es significativo porque en la actualidad se tiende a pensar que solo los trabajos experimentales pueden proporcionar respuestas –añade–. “En nuestro trabajo hemos demostrado que el instinto de imitación desempeña un papel muy importante en el comportamiento on line. Esto podría deberse a que los usuarios necesitan tomar decisiones rápidas en entornos ricos en información, pero otras investigaciones han identificado una conducta de imitación similar en el mundo off line”.

En esta misma línea, Mason Porter, de la Universidad de Oxford, dice que “espera que el artículo sirva de guía para los modelos de sistemas complejos, ya que demuestra que los datos pueden ser incorporados directamente en estos sistemas. La importancia de los modelos matemáticos parece a menudo perderse entre la abundancia de estudios empíricos, y no puedo dejar de insistir en que las matemáticas también son cruciales para ayudar a comprender cómo funcionan las cosas", concluye.

Referencia bibliográfica:

James P Gleeson. Davide Cellai, Jukka-Pekka Onnela, Mason A Porter y Felix Reed-Tsochas. "A simple generative model of collective online behavior'. Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 7 de julio de 2014.

Zona geográfica: Europa
Fuente: SINC

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