“Paradoks przyjaźni” nie zawsze wyjaśnia prawdziwe przyjaźnie mówią matematycy

Twoi przyjaciele są średnio bardziej popularni niż Ty, zgodnie ze zjawiskiem znanym jako „paradoks przyjaźni”. Teraz grupa matematyków opracowała nową teorię, która przenosi paradoks przyjaźni poza przeciętne i odkryli, że ich równania opisują różnice w popularności w świecie rzeczywistym wśród przyjaciół.

Socjolog Scott Feld po raz pierwszy wyjaśnił ideę „paradoksu przyjaźni” w 1991 roku w artykule zatytułowanym „Dlaczego Twoi przyjaciele mają więcej przyjaciół niż Ty” [ang. Why Your Friends Have More Friends Than You Do]. Ogólna idea — oparta na prostej kalkulacji — jest taka, że ​​liczba przyjaciół danej osoby jest średnio większa niż liczba przyjaciół tej osoby.

Ale „średnie często są bardzo mylące, a przynajmniej nie opisują ludzkich doświadczeń” – powiedział główny autor George Cantwell, doktor habilitowany w Instytucie Santa Fe w Nowym Meksyku. „Niektórzy ludzie są mniej popularni niż ich przyjaciele, inni są bardziej.”

Aby zrozumieć dlaczego, pomyśl o osobie, która ma tylko dwóch przyjaciół, w przeciwieństwie do osoby, która ma setki przyjaciół. A teraz wyobraź sobie, że wchodzisz do tej bańki społecznościowej: Bardziej prawdopodobne jest, że zaprzyjaźnisz się z duszą towarzystwa niż z osobą podpierającą ściany, po prostu dlatego, że istnieje więcej „szans”, że jesteś jednym z setek znajomych duszy towarzystwa niż jednym z dwóch najlepszych kumpli samotnika. Ale nadal możesz zaprzyjaźnić się z samotnikiem i koncentrując się na średnich może przesłonić, kiedy to może się zdarzyć.

Teraz Cantwell i jego koledzy opracowali nowe równania matematyczne, aby paradoks przyjaźni lepiej pasował do sytuacji występujących w prawdziwych sieciach społecznościowych. Swoje równania oparli na dwóch założeniach z badań rzeczywistych: istnieje znaczny stopień różnic w liczbie przyjaciół, w zależności od analizowanej sieci społecznościowej; a popularni ludzie częściej mają popularnych przyjaciół, podczas gdy niepopularni częściej mają niepopularnych przyjaciół.

Naukowcy opracowali również nową teorię matematyczną, aby wyjaśnić inną odmianę paradoksu przyjaźni, znanego jako „uogólniony paradoks przyjaźni”, który stwierdza, że ​​przeciętnie Twoi przyjaciele są nie tylko bardziej popularni niż Ty, ale także bogatsi i lepiej wyglądają. Opiera się to na założeniu, że popularni ludzie są bardziej bogaci i przystojni niż ludzie niepopularni.

Ich nowe równania, które uwzględniały te założenia, mogą wyjaśnić 95% wariancji w rzeczywistych sytuacjach, Cantwell powiedział dla Live Science w e-mailu.

Ich równania pokazują, że paradoks przyjaźni jest silniejszy w sieciach społecznościowych, które składają się z ludzi o bardzo różnej popularności. Jeśli na przykład osoba mająca tylko dwóch znajomych jest w tej samej sieci społecznościowej co osoba mająca 100 znajomych, paradoks przyjaźni będzie silniejszy w tej sieci niż ta, w której najbardziej społecznościowa osoba w sieci ma 10 znajomych, a najmniej „przyjacielski” ma trzy.

Wniosek jest taki, że „nasze kręgi społeczne są stronniczymi próbkami populacji”. Nie jest do końca jasne, jak to nastawienie może się rozgrywać w konkretnych przypadkach, ale w większości przypadków „prawdopodobnie nie jest właściwe porównywanie się z naszymi przyjaciółmi” – powiedział Cantwell.

Takie równania matematyczne mogą pomóc w wyjaśnieniu innych aspektów społecznych, takich jak sondaże wyborcze i rozprzestrzenianie się chorób zakaźnych. „Następnie jest kilka interesujących rzeczy do zbadania” – powiedział Cantwell. Niektóre badania wykazały, że sondaże wyborcze można poprawić, pytając ludzi o „kręgi towarzyskie”, ale wyniki są obserwowane i nie zostały matematycznie obliczone – powiedział.

Ponadto osoby, z którymi jesteś w bliskim kontakcie fizycznym, statystycznie częściej będą w takim bliskim kontakcie fizycznym z wieloma innymi ludźmi. Tak więc równania paradoksu przyjaźni mogą również pomóc rzucić światło na rozprzestrzenianie się choroby zakaźnej. Na przykład paradoks przyjaźni został wykorzystany w nadzorze nad grypą do wykrywania epidemii średnio dwa tygodnie wcześniej niż tradycyjne metody nadzoru, jak wynika z badania z 2010 r. opublikowanego w czasopiśmie PLOS One.

„Jak dokładnie to wpływa na dynamikę choroby?” on zapytał.

Źródło: Yasemin Saplakoglu

Social Network Sensors for Early Detection of Contagious Outbreaks

The friendship paradox in real and model networks

Zdjęcie: Shutterstock

Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments
0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x