近日，我校計算機學院胡延慶副教授、謝家榮博士等在自然科研旗下國際學術期刊《自然·人類行為》（Nature Human Behaviour）上發表了題為“Detecting and modelling real percolation and phase transitions of information on social media” 的研究論文。該研究在社交媒體上第一次直接觀察到信息傳播的滲流相變，同時發現用戶使用社交媒體的上癮行為與網絡結構之間存在的協同演化現象，這種協同演化極大地增強了在線社交網絡的傳播力，并進一步加劇用戶影響力的兩極分化。
社交媒體作為一種新的基礎媒體，在許多重要領域發揮著顯著作用，理解局部個體行為是如何引發全局集體傳播行為的，近年來備受關注。在這個領域中存在一個廣泛被學術界接受的假設：信息在社會網絡中的傳播是一種滲流過程。這一假設把流行的社交媒體與理論物理中的相變聯系起來。然而，由于完整的實證數據的缺乏和大規模數據處理的困難，學術界一直未能在任何社交媒體上觀察到滲流相變。從這個假設提出到現在，近20年內未得到證實或證偽。
為證實這一假設，胡延慶團隊連續三年觀察了中國主流社交媒體微博，分析了由1億用戶形成的網絡結構以及至少18萬用戶的傳播行為數據，同時還分析了大量的Twitter數據。終于在真實的社交媒體上第一次觀測到滲流相變、臨界指數和臨界點。研究發現，臨界點的值遠小于之前理論預測的值，僅為理論預測值的1/10，同時實際觀測到的爆發開的信息，有98.4%被之前的滲流模型錯誤地預測為非爆發態。這表明社交媒體傳播信息的能力比以往的理論預測值要高出一到兩個數量級，傳播過程必然是一種新的滲流。
為了解析這種現象，該團隊發現用戶使用社交媒體上癮行為與網絡結構之間存在的正反饋協同演化。并基于此提出了一個新的以實證數據驅動的滲流模型，該模型與真實信息傳播的數據非常吻合。通過對1.1萬用戶數據的抽樣，該團隊進一步發現排名前0.7%的用戶擁有99.3%的話語權。需要特別指出的是，理論結果和3年的經驗數據同時表明，隨著社交媒體的自然演化，用戶影響力兩極分化現象不斷加劇。
這一成果是胡延慶副教授團隊繼前期成果，2017、2018年發表PNAS兩篇滲流理論工作，2019年在Physics Reports上發表的關于復雜網絡上傳播行為的大型綜述，以及2020年在Nature Communications發表的網絡結構研究方面工作之后，取得的又一重要進展。
該研究受國家自然科學基金No. 61903385, 61773412等項目支持。
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