在二月下旬的几天里，世界停止下来争论一张照片。 每个人都对一条裙子的真实颜色有强烈的看法，而这场辩论很快就变成了部落之争。 社交媒体上充斥着认为这条裙子是蓝色和黑色的人，以及认为它是白色和金色的人之间的争论。
但是，像 #TheDress 这样的现象告诉我们关于信息如何传播以及是什么使其具有病毒式传播力的什么？ 在一篇即将发表在管理科学杂志上的论文中，Sharad Goel 和他的合作者提出了病毒式传播的数学定义，该定义量化了一个概念在朋友之间传播的程度，而不是通过受欢迎的新闻媒体传播的程度。自然杂志询问了加利福尼亚州斯坦福大学的计算社会科学家 Goel，他的工作如何应用于 #TheDress。
您如何看待 #TheDress 照片的传播方式？
作为一名普通的观察者，这非常令人惊叹。 人们经常使用“病毒式传播”这个词，但并不真正了解某事物是如何传播的。 这条裙子以我们在论文中提出的方式是一种病毒式现象，但与此同时，它也有许多非病毒式传播的方面。
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“病毒式传播”是什么意思？
当人们说病毒式传播时，他们的意思可能有很多不同的东西。 它通常是流行的同义词。 人们会说，“看看这个病毒式传播的视频”，但实际上它是 Taylor Swift 或类似的人发布的东西。
稍微接近我认为的病毒式传播的东西，是那些不是由名人推广的东西，而且你通常不会认为它会变得非常流行。 更接近的——这也是我们在论文中提到的——是主要在人与人之间传播的东西，而不是通过诸如纽约时报或其他主流流行新闻媒体的广播传播。 我们称这种人与人之间的过程为结构性病毒式传播。
还有许多其他特征可能会纳入更广泛的病毒式传播概念——例如速度、不可预测性——这些特征未包含在此定义中。 我认为我们所做的定义概括了病毒式传播背后的大部分核心直觉，但它肯定没有捕捉到全部。
您如何确定某事物是否具有“结构性病毒式传播”？
我们不认为某事物是或不是病毒式传播，而是我们在一个连续的尺度上衡量病毒式传播，该尺度从一端的广播到另一端的完全人与人之间。 从技术上讲，人们共享特定内容的实例——例如，通过在推特上发布图片链接——形成了一棵树，该树追踪了内容的传播。 为了衡量病毒式传播的程度，我们计算树中共享事件对之间的平均距离。 在一个极端情况下，纯广播情况，所有事件都仅相隔两跳[因为它们都可以追溯到相同的广播]，因此平均值为二； 在另一个极端情况下，平均距离随着树的大小而增加。
根据经验，很难衡量这些事情。 在我们的论文中，我们查看了 Twitter 的“Firehose”[该公司所有推文原始数据的数据库] 上超过十亿个事件，并试图评估事物变得病毒式传播的频率。
#TheDress 在结构上是否具有病毒式传播性？
是的，但也进行了很多广播。 我最初是从纽约时报的一篇文章中了解到的。 我不花很多时间在 Facebook 或 Twitter 上，所以我不是通过某种病毒式传播方式听说的，而是通过传统的广播来源听说的。 广播与纯粹的点对点传播的相对贡献尚不清楚。
#TheDress 也成为线下、现实生活中讨论的话题。 面对面的互动是传播的关键组成部分吗？
他人的反应似乎确实是驱动因素。 但我不知道是否必须面对面。 有时您可能会分享一张照片，因为您正在寻找回应。
是什么让这张特殊的图片如此引人注目？
部分原因在于它并非旨在成为一种光学错觉。 如果您意识到某件事旨在欺骗您，我认为它会产生不同的效果。 这只是一个人偶然发现了这个。 我认为没有人可以合理地猜测它会多么受欢迎。
如果这在不同的日子发布，或者如果不同的人看到了它，那么很多事情可能会有所不同，并且不会有那么多人看到它。 在这些现象中，通常存在人们没有意识到的运气成分。 我们习惯于确定性地思考。
为什么要研究病毒式传播？
尽管我们集体、文化上对病毒式事件着迷，但我们对驱动它们的因素、它们发生的频率甚至“病毒式传播”一词的实际含义知之甚少。 我们现在拥有数据和计算工具来阐明这些基本问题，我对此感到兴奋。
本文经许可转载，并于 2015年3月5日首次发布。