科学玩“梗”：模因（meme）如何在社交网络中传播？

科学玩“梗”：模因（meme）如何在社交网络中传播？

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模因（meme）是文化的基本单位，通过模仿而传递，类似于基因在生物进化中的作用。近年来，随着社交媒体的普及，模因传播已成为网络社会学研究的重要课题。本文将介绍一篇2019年发表在arxiv上的研究论文，该研究构建了一个基于生物学原理和人类兴趣动力学的模因传播模型，并在豆瓣、微博等数据集上验证了模型的准确性。

1. 传统疾病传播的模型概述

疾病传播模型为研究模因传播提供了重要参考。图1展示了四种基本的疾病传播模型：

• SIR模型：易感人群（Susceptible）→感染人群（Infectious）→恢复人群（Recovered）
• SIS模型：易感人群（Susceptible）→感染人群（Infectious）→易感人群（Susceptible）
• SIRS模型：易感人群（Susceptible）→感染人群（Infectious）→恢复人群（Recovered）→易感人群（Susceptible）
• SEIR模型：易感人群（Susceptible）→暴露人群（Exposed）→感染人群（Infectious）→恢复人群（Recovered）

图2展示了SIS和SIR模型中感染个体随时间变化的趋势。在SIS模型中，由于疾病可以反复感染，最终大部分人都会感染；而在SIR模型中，随着越来越多的人获得抗体，感染率最终会降至零。

2. 模因是怎样传播的

模因的传播机制与基因进化存在显著差异：

1. 任何一个模因的“父辈”可能有多个来源
2. 模因的变异是持续的大规模改变
3. 模因的传播可以跨越中间层，直接从第一代传播到第三代

这些特点使得模因的进化更类似于微生物的进化过程。

3. 模因传播的基础模型

研究者借鉴微生物进化过程，构建了一个基础的模因传播模型。图4展示了细胞生活周期与模因生活周期的对比：

图5和图6进一步解释了模因在社交网络中的传播过程：

4. 模因传播的混合通用模型

为了更准确地描述模因在社交网络中的传播，研究者提出了三个关键假设：

1. 用户被模因激活的概率遵循Sigmoid函数分布
2. 用户活跃时间间隔呈幂律分布
3. 用户在传播模因时有一定概率传播旧模因

其中，改进的Sigmoid函数如公式1所示：

5. 用于验证数据集概述

研究使用了三个不同类型的数据集：

• 美食推荐网站Delicious
• 豆瓣读书、电影和音乐
• 微博转发数据

表1总结了这些数据集的基本特征：

6. 参数拟合

通过拟合不同数据集，研究者获得了模型的关键参数。表2展示了拟合结果：

7. 预测模因的流行

图8展示了模型对模因流行度的预测结果：

8. 与疾病模型的对比

模因传播模型与疾病传播模型的主要区别在于：

• 模因传播需要考虑人的行为和社会互动
• 模因传播遵循幂律分布
• 模型需要结合微生物群落繁衍机制和社交网络特征

这项研究不仅揭示了模因传播的规律，还为社交媒体的内容管理、网络鲁棒性设计提供了理论依据。