Propagación compleja

El contagio complejo o propagación compleja es el fenómeno en las redes sociales en el que se requieren múltiples fuentes de exposición a una innovación antes de que un individuo adopte el cambio de comportamiento. Se diferencia del simple contagio en que, a diferencia de una enfermedad, es posible que la innovación no se propague después de un solo incidente de contacto con un vecino infectado. La propagación de un contagio complejo a través de una red de personas puede depender de muchos factores sociales y económicos; por ejemplo, cuántos de los amigos de uno adoptan la nueva idea y cuántos de ellos no pueden influir en el individuo, así como su propia disposición para aceptar el cambio.

Mecanismos

Complex Contagion and the Weakness of Long Ties de Damon Centola de la Universidad de Pensilvania y Michael Macy de la Universidad de Cornell descubrieron que la información y la enfermedad se propagan como "simples contagios", que requieren solo un contacto para la transmisión, mientras que los comportamientos generalmente se propagan como "complejos contagios". requiere múltiples fuentes de refuerzo para inducir la adopción. El trabajo de Centola se basa en el trabajo de Granovetter sobre la fuerza de los lazos débiles y los modelos de umbral de comportamiento colectivo, así como en el trabajo de Duncan Watts y Steve Strogatz sobre las redes de mundos pequeños. Centola y Macy muestran que los lazos débiles y las redes de mundos pequeños son muy buenos para propagar contagios simples. Sin embargo, para contagios complejos, lazos débiles y mundos pequeños pueden ralentizar la difusión.

Centola y Macy sugieren cuatro mecanismos de contagio complejo. Estas propiedades explican la necesidad de múltiples exposiciones en la propagación del contagio:

1. Complementariedad estratégica. Muchas innovaciones son costosas, especialmente para los primeros en adoptarlas, pero menos para quienes esperan. Lo mismo vale para la participación en la acción colectiva.
2. Credibilidad. Las innovaciones a menudo carecen de credibilidad hasta que los vecinos las adoptan. Escuchar la misma historia de diferentes personas hace que parezca menos probable que la información sorprendente no sea más que una invención fantasiosa del informante.
3. Legitimidad. Saber que existe un movimiento o que se llevará a cabo una acción colectiva rara vez es suficiente para inducir a los transeúntes a unirse. Tener varios amigos cercanos participando en un evento a menudo aumenta en gran medida la probabilidad de que un individuo también se una, especialmente en el caso de movimientos sociales de alto riesgo. Los innovadores corren el riesgo de ser rechazados como desviados hasta que haya una masa crítica de primeros adoptantes, y es probable que los no adoptantes cuestionen la legitimidad de la innovación.
4. Contagio emocional. La mayoría de los modelos teóricos del comportamiento colectivo, desde la teoría de la acción hasta los modelos de umbral y la cibernética, comparten el supuesto básico de que existen impulsos expresivos y simbólicos en el comportamiento humano que pueden comunicarse y amplificarse en reuniones espacial y socialmente concentradas.

Impugnado vs no impugnado

IncontestadoLa propagación del contagio depende únicamente de la cantidad de personas con las que está conectado que son diferentes de su propio estado. No se ve obstaculizado en absoluto por la cantidad de personas en el mismo estado que usted. En general, cuantos más vecinos tiene un individuo, mayores son las posibilidades de que el individuo adopte la innovación si la difusión no se cuestiona.impugnadoLa propagación del contagio depende tanto de la firmeza de aquellos que se encuentran en un estado diferente al suyo como de la influencia compensatoria de aquellos que comparten su estado actual. En este caso, cuantos más vecinos tenga un individuo, menor será la posibilidad de que el individuo adopte la innovación.

Comportamientos de difusión y cascada en redes

Considere una gráfica de cualquier tamaño razonable. Los vecinos del nodo v se pueden dividir en dos conjuntos: el conjunto A contiene los vecinos de v que han adoptado un nuevo comportamiento y B es el conjunto de los que se comportan de forma conservadora. El nodo v solo adoptará el comportamiento de los de A si al menos una fracción q de vecinos sigue el comportamiento A.

• si q es pequeño, el comportamiento se adopta fácilmente y se propaga fácilmente
• si q es grande, B es un comportamiento atractivo y se necesitan más amigos para participar en A antes de que v cambie.

Cascada: difusión en toda la redConsidere un conjunto de adoptantes iniciales que comienzan con un nuevo comportamiento A, mientras que todos los demás nodos comienzan con el comportamiento B. Luego, los nodos evalúan repetidamente la decisión de cambiar de B a A usando un umbral de q. Si la cascada resultante de adopciones de A eventualmente hace que cada nodo cambie de B a A, entonces decimos que el conjunto de adoptantes iniciales provoca una cascada completa en el umbral q. Los grupos de densidad d > 1 − q son obstáculos para las cascadas en toda la red.

Aplicación y ejemplos

Muchas interacciones ocurren a nivel local, en lugar de global; a menudo no nos importan tanto las decisiones de la población como las decisiones que toman amigos y colegas. Por ejemplo, en un entorno de trabajo podemos elegir la tecnología para que sea compatible con las personas con las que colaboramos directamente, en lugar de la tecnología universalmente más popular. Del mismo modo, podemos adoptar puntos de vista políticos que estén alineados con los de nuestros amigos, incluso si pertenecen a minorías.

Ejemplos

• La credibilidad de una leyenda urbana
• Voluntad de participar en la migración – (participar en una acción colectiva)
• Incentivos para salir de reuniones formales
• Tendencias de estilo de vida: qué ropa usar, peinado adoptar y qué parte del cuerpo perforar.
• La adopción de hashtags políticos en Twitter.

Ejemplos de contagio simple

• La propagación de la enfermedad
• difusión de información