Wer ist ursprünglicher Auslöser für die Weitergabe einer viralen Botschaft? Ausgerechnet eine Forschergruppe an der United States Military Academy in West Point hat sich mit der viralen Informationsweitergabe in einem Netzwerk auseinandergesetzt. Ergebnis ist ein Algorithmus, der stufenweise die Gesamtmenge herunterbricht und zuletzt die Auslösergruppe, die sogenannte Seed Group, herausfiltern kann. Erste Tests seien schon in Sozialen Netzwerken gelaufen, berichtet das Wissenschaftsmagazin Technology Review. Die Rechenzeiten seien gering. Ob und wie die Forscher ihre Erkenntnisse kommerziell vermarkten oder für andere Zwecke einsetzen wollen, ist unklar.
Die Methode basiert auf der Annahme, dass ein Individuum von einer Nachricht erreicht wird, sobald dieselbe Nachricht eine gewisse Anzahl seiner Freunde erreicht hat. Dieser Grenzwert oder Schwellenwert ist der Schlüssel des Lösungsmodells. Ist dieser erst einmal ermittelt, wird das gesamte Netzwerk nach Nutzern durchsucht, die mehr Freunde haben als der bereits ermittelte Grenzwert.
Die geschieht in mehreren Stufen, bis eine kleine Gruppe übrigbleibt. Diese Gruppe ist dann eine mögliche Seed Group. Eine Nachricht die an jeden Knoten in der Gruppe gesendet wird, sollte sich über das gesamte Netzwerk verbreiten können.
Die Forschergruppe hat ihre Methode bereits mit Erfolg auf soziale Netzwerken wie Flickr, Foursquare, Friendster, Last.fm, Yelp und Youtube, sowie eine Datensatz vom Social Bookmarkdienst Digg angewandt. Bei einem Test an Friendster mit 5,6 Millionen Knoten soll die Auswertung unter vier Stunden gedauert haben.
Das Paper von Paulo Shakarian, Sean Eyre und Damon Paulo finden sie hier: "A Scalable Heuristic for Viral Marketing Under the Tipping Model" (37 Seiten). Den auslösenden Artikel von Technology Review finden sie hier.
