������

Tutkimus auttaa ymmärtämään muotitrendien tai poliittisten henkilöiden suosiota.

Tuoreen tutkimuksen mukaan todellinen sosiaalisen omaksumisen malli näyttää täysin erilaiselta kuin aiemmat tutkimukset ovat tähän saakka antaneet ymmärtää. Tutkimus auttaa ymmärtämään maailmanlaajuisen sosiaalisen omaksumisen mallin taustalla olevia rakenteellisia eroja: miksi jotkut ilmiöt leviävät nopeasti, kuten netin meemit, ja miksi toiset leviävät hitaasti, esimerkiksi uudet tuotteet ja palvelut. Yhden naapurin vanavedessä mielipidettään muuttavat ja heitä seuraavat nopeat omaksujat vaikuttavat olevan tärkeitä ainoastaan paikallisesti. Heidän sijastaan hitaammat mukautujat, jotka alun perin vastustavat uutta asiaa, ovat paljon tärkeämpiä maailmanlaajuisen sosiaalisen omaksumisen näkökulmasta.

Tutkimuksen mukaan ihmiset voidaan luokitella neljään ryhmään sen mukaan, miten he mukautuvat uusiin ideoihin tai ajatuksiin. Innovaattorit ovat spontaaneita ja heillä on omia ideoita, jonka lisäksi heillä on riittävästi sosiaalisia verkostoja pystyäkseen tehokkaasti vaikuttamaan toisiin. Sosiaalisen vuorovaikutuksen kautta mukautuviin kuuluvat paitsi omaksumiselle alttiit, myös vakaat mukautujat, jotka vaativat enemmän vaikuttamista omaksuakseen uusia asioita. Lisäksi on olemassa immuunit, omaksumista vastustavat henkilöt, jotka eivät koskaan tule omaksumaan uutta asiaa tai ilmiötä, tapahtuipa heidän ympärillään mitä tahansa.

– Havaitsimme, että sosiaaliseen mukautumiseen tarpeellinen sosiaalisen vaikuttamisen kynnys vaihtelee suuresti yksilöiden välillä. Tasaiseen tahtiin omaksuvat innovaattorit auttavat kasvattamaan sirpaleisia, pieniä ja paikallisia alttiiden omaksujien ryhmittymiä verkoston laitamilla. Innovaattorit ja alttiit omaksujat puolestaan vakuuttavat laajasti vakaita mukautujia, ja tämä taas yhdistää paikallisia sosiaalisen omaksumisen verkostoja maailmanlaajuiseksi ilmiöksi. Sosiaaliselle omaksumiselle immuunit taas estävät ilmiön leviämistä. Jos heitä on verkostossa paljon, omaksuminen heikkenee, hidastuu tai jopa estyy, kertoo Márton Karsai, Lyonin Ecole Normale Supérieuren apulaisprofessori ja AScI vieraileva professori tietotekniikan laitoksella Aalto-yliopistossa.

– Tutkimuksesta voi olla hyötyä esimerkiksi muotitrendien tai poliittisten henkilöiden suosion ymmärtämisessä. On mahdollista nähdä heikkoja ja varhaisia merkkejä leviämisestä, ja siten pystyä ennustamaan eteneekö ilmiö hitaasti vai nopeasti, paikallisesti vai maailmanlaajuisesti, kertoo Gerardo Iñiguez, joka vierailee parhaillaan tietotekniikan laitoksella ja on myös CIDE-keskuksen apulaisprofessorina Meksikossa.

Alussa verkostossa on aina pieni määrä ihmisiä, jotka ovat omaksuneet tietyn mielipiteen. Jos nämä varhaiset omaksujat pystytään asemoimaan strategisella tavalla yhteiskunnassa, mukaan liittyy isompi määrä ihmisiä. Viestien kohdentaminen oikeille ihmisille, varhaisille omaksujille, on hyvin tärkeää. Markkinointikampanjoita voidaan kehittää myös kun tiedetään keitä ihmisiä ei koskaan tulla saamaan vakuutettua.

– Havaintomme perustuu tutkimukseen, joka koskee vain yhtä isoimmista sosiaalisista verkostoista. Tulevaisuudessa tutkimusta tarvitaan, jotta tiedetään kuinka leviäminen etenee muissa sosiaalisissa yhteyksissä, kuten erilaisten tuotteiden ja palveluiden kohdalla, sekä ideoiden, poliittisten liikkeiden ja vastaavien leviämisessä, kertovat artikkelin kirjoittajat lopuksi.

Tutkimuksen tietokanta käsitti kaiken kaikkiaan 500 miljoonan ihmisen käyttäjätiedot, jotka oli kerätty maksullisesta Skype-palvelusta ympäri maailmaan kahdeksan vuoden ajan. Dataa tutkittiin uusien analytiikan metodien avulla: tutkimuksessa käytettiin matemaattista mallintamista ja tilastollisia menetelmiä. Sosiologiasta peräisin olevaa käyttäytymistieteellistä kynnysteoriaa käytettiin luokittelemaan ihmisiä sen mukaan, kuinka herkästi tai immuunisti he suhtautuvat toisten ihmisten päätöksiin.

Márton Karsai ENS Lyonista ja Riivo Riikas Tarun yliopistosta ja STACC:sta työskentelivät data-analyysin parissa. Gerardo Iñiguez ja Márton Karsai kehittivät ja analysoivat kynnysmallia. Professorit Kimmo Kaski Aalto-yliopiston tietotekniikan laitokselta ja János Kertész Keski-Euroopan yliopistosta toimivat ohjaajina.

Lumipallomalli näyttää moninkertaiset innovaattorit vihreinä pisteinä, alttiit omaksujat punaisina pisteinä ja linkkeinä, sekä muutoksen kannalta kriittiset vakaat mukautujat sinisinä pisteinä ja linkkeinä.  

������ä�پ���ٴ��Ჹ:

Kimmo Kaski
Professori
Tietotekniikan laitos
Aalto-yliopisto
puh. 050 560 4825
kimmo.kaski@aalto.fi

M. Karsai et al., Scientific Reports 6, 27178 (2016). doi:10.1038/srep27178

Kuva: Nature Publishing Group