閱讀筆記《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》

2022/07/14閱讀時間約 1 分鐘
★說到「感染」,浮上我們心頭的,固然往往是傳染疾病或電腦病毒,但有傳染力的擴散現象實則百百種,其中造成傷害者有之,但也不乏好的流行,前者如惡意軟體、暴力或金融危機,後者如創新發明和文化傳播。
●英格蘭銀行首席經濟學家安迪.霍爾丹指出,SARS疫情可堪比擬2008年金融危機的不良影響。他指出,大眾通常會以兩種方式面對疫情:逃或藏。金融界的「逃跑」之舉比如:為了停損而出清所有資產,導致資產價格崩跌;銀行的「藏身」方式則可能是囤積資金。霍爾丹早在2004年便指出,我們已經進入「超系統性風險」的時代。金融網絡在某些情況下可能很健全,而在另一些情況下卻非常脆弱。這在生態學已經是個成熟的概念,不幸的是,等到大型崩潰發生時,大家才終於聽進這樣的概念。雷曼兄弟垮台後,銀行業上上下下都開始思考傳染病學的概念。霍爾丹指出,「如果不從感染傳播的角度切入,你很難講清楚為何雷曼兄弟會拖垮金融體系。」
●從健康、生活風格選擇,一路到政治觀點與財富,我們往往和熟人之間有共同特徵。整體來說,其共同處有三種可能原因:一是社會傳染:你會做某項行為,或許來自於朋友對你長期的耳濡目染;又或者正好相反:因為有某種相同特徵,你才選擇和對方交朋友,即所謂同質性(homophily) 也就是「物以類聚」。當然,你的行為也可能和人際連結八 竿子打不著關係:你可能只是因緣際會,與他人共有相同環境,因此行為受到環境影響。社會學家馬斯·韋伯(Max Weber)以開始下雨時,群眾開傘為例。開傘並非是因為旁邊的人,而是頭上的天氣。
●疫情擴散與暴力現象擴散有幾個相似之處:其中之一是接觸與出現症狀之間的時間差。暴力就像感染,也有潛伏期;我們可能無法立刻看到症狀。有時候,一個暴力事件沒多久就招來另一暴力事件。暴力集團可能很快就對另一個暴力集團展開報復;而其他場合若要形成連鎖反應,可能要花更久時間。
●行銷界愈來愈關注「高影響力人士」這個概念,即能引發社會傳染現象的一般人。在這個年頭,原文「influencer」已演變為泛稱,指的是有影響力的一般民眾、名流和媒體名人,但原概念形容的是名不見經傳的人,能引起一傳十、十傳百的擴散現象。影響力行銷的理念,是由企業鎖定一些意料之外擁有緊密連結的民眾,藉此以較少的成本,加大想法傳播的範圍。
●要在人際間傳播想法,為何如此困難?原因之一在於很少有人既有影響力,又容易受到影響。如果有人將一項想法傳給許多容易受到影響的人,後者不見得會持續將想法傳遞給位處更遠的他人。互動結構也是一個原因。金融網絡屬於「異配」結構,即大型銀行連結至許多小型銀行,而人脈網絡則有相反傾向。村落社區也好,Facebook好友也罷,證據顯示受歡迎的人所形成的人脈關係,往往也會是其他受歡迎的人。這表示如果鎖定若干高人氣對象,或許可形成口碑式擴散現象,使想法快速流傳,但可能無法影響到人脈網絡中的多數群眾。因此,相較於在一個社群中找出高知名度的影響力人士,若能橫跨單一人脈網絡,引發多起有傳染力的擴散現象,則傳播效果會更好。
●在社群媒體上,有三大因素會影響我們的閱讀內容:聯絡人是否有分享文章?該文章是否出現在動態消息上?我們有沒有點閱?根據Facebook數據,這三大因素都會影響我們吸收資訊。Facebook數據科學團隊曾針對2014至2015年間的美國使用者,探討他們的政治觀點,研究發現使用者傾向於接觸相近的觀點,程度會遠高過隨機挑選朋友時的情況。
●Facebook演算法會決定使用者動態新聞的內容,在好友張貼的內容中,演算法又會過濾掉5%至8%相左的政治觀點。同時,使用者看到呈現內容時,又較不會點選與本身政治立場相左的貼文。使用者極為偏好點選顯示於動態新聞頂端的文章,這證明為了搶占關注,內容競爭會有多激烈,也表示如果Facebook存在著同溫層,則同溫層會先從好友圈開始形成,但隨後可能因動態新聞演算法受到誇大。
●來自其他管道的資訊又如何呢?會同樣兩極化呈現嗎?2016年,牛津大學、史丹佛大學和微軟公司研發單位Microsoft Research以5萬名美國人為對象,檢視他們的網路瀏覽習慣。研究結果發現,相較於在自己偏好的新聞網站上看到的文章,使用者在社群媒體和搜索引擎上看到的文章大體上更兩極化。不過,社群媒體和搜索引擎也會讓使用者接觸範圍更廣的觀點。新聞可能有更強的意識形態內容,但民眾也必須多加接觸對立的想法。
●說穿了,許多人樂在分享,而不是閱讀文章。曾於Facebook擔任數據科學家的迪恩.艾克斯指出,想要讓人與社交媒體簡單互動,不用太傷腦筋。他說:「那是相對容易產生的行為。我們這邊在談的行為,是在說你的朋友會不會對貼文按讚或留言。」一旦做起來不用太費事,實際行動就容易得多。這對行銷人員形成挑戰。行銷活動或許帶來高按讚與點閱次數,但行銷人員希望的終究是消費者掏錢購買產品,或是相信行銷內容,而非只是和活動本身互動。就好比追隨者多,不見得就能大量帶動分享潮,行銷內容的點閱或分享次數再多,也無法自動轉換成獲利或支持度。
●分析擴散現象時,重中之重並非做對了什麼,而是發現哪裡搞錯。認知到有東西看起來不對勁,像是注意到發展曲線很特別,或是原以為是法則,卻發生例外。希望創新想法擴散也好,期盼疫情減緩也罷,都有某些條件是我們必須盡早達到的。我們要對傳播鏈抽絲剝繭,找到各種環節—有的證據薄弱,有的曾一路失落,有的則屬罕見。在這些重大階段中,我們瞻前—回首過往,釐清擴散現象在過去的真實樣貌;我們也顧後—展望未來,改變日後的發展態勢。
~倫敦衛生與熱帶醫學學院助理教授/亞當‧庫查司基(Adam Kucharski)
~《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》
~《The Rules of Contagion: Why Things Spread--And Why They Stop》
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