ネットワークは、情報の出現と拡散のための基本的な媒体です。たとえば、情報、うわさ、またはコンテンツの一部は、基礎となるソーシャルネットワークの端を通過すると考えられます。このようにして情報は流行のようにネットワークの端に広がります。ただし、新聞、テレビ局、オンラインニュースサイトなどのマスメディアの出現により、情報はソーシャルネットワークのリンクを通じてだけでなく、外因性のネットワーク外ソースの影響を通じても到達します。ニュースメディア、より一般的には情報の拡散に関する研究の初期段階から、マスメディアからのグローバルな効果と社会構造によってもたらされるローカルな効果との間に緊張がありました。

長い間、マスメディアとソーシャルネットワークの影響を追跡し研究することは困難でした。しかし、ウェブ、ブログやソーシャルメディアの普及は、ソーシャルネットワークのリンクやマスメディアからの世界的な影響によって運ばれる世界を解明することを力強く助けています。伝統的に、キャプチャし、同時にマスメディアとソーシャルネットワークの影響を研究することは困難でした。

しかし、ウェブ、ブログやソーシャルメディアは、ソーシャルネットワークのリンクやマスメディアからの世界的な影響によって運ばれる局所作用の間の二分法の伝統的な絵を変更しました。

今日、ソーシャルメディアだけでなくマスメディアも同じ「エコシステム」に存在します。つまり、大規模なオンラインソーシャルメディアデータを収集し、ソーシャルネットワークから生じる影響だけでなく、同時にマスメディアの影響をも研究することができます 。これは、私たちはこれまでよりもはるかに細かい詳細に情報拡散と出現のプロセスを研究することができることを意味します。

ユーザー生成コンテンツ（UGC）はインターネットメディアの特性を生かしたメディア消費のあり方です。ブログなどの個人的な出版様式が普及しています。例えば、ブログは、使いやすいソフトウェアパッケージによって管理される個人のオンライン日記で、毎日のエントリを公開できます。内容は、主流から驚くほど個人的なものまでの観察と議論です。今日、数百万のウェブログが存在しています。草の根レベルで情報を広めるための以前のメカニズムとは異なり、ブログは頻繁に広く観察されるため、個人レベルで大量の情報フローをキャプチャする安価な機会を提供します。ブログは通常、エントリ内と、同じ会話に参加する他のブログと重要な相互リンクを示すものです。

FacebookやTwitterに投じられるUGCはブログよりも更に大きな分析の機会を科学者に提供します。近年、FacebookやTwitterは、観察のための装置にとどまらず、深い影響を与えていることが認められています。たとえば、人々の相互関係を強化したり、あるいは分断したり、人々が触れるコンテンツを推薦する機械学習モデルが危ういフィードバックループをもたらしたりすることが、ソーシャルメディアを通じた情報拡散の喫緊の課題になっています。

参考文献

Seth Myers et.al. Information Diffusion and External Influence in Networks. 2012.

Daniel Gruhl et.al. Information Diffusion Through Blogspace.

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