Emergence of consensus as a modular-to-nested transition in communication dynamics

Abstract

Online social networks have transformed the way in which humans communicate and interact, leading to a new information ecosystem where people send and receive information through multiple channels, including traditional communication media. Despite many attempts to characterize the structure and dynamics of these techno-social systems, little is known about fundamental aspects such as how collective attention arises and what determines the information life-cycle. Current approaches to these problems either focus on human temporal dynamics or on semiotic dynamics. In addition, as recently shown, information ecosystems are highly competitive, with humans and memes striving for scarce resources-visibility and attention, respectively. Inspired by similar problems in ecology, here we develop a methodology that allows to cast all the previous aspects into a compact framework and to characterize, using microblogging data, information-driven systems as mutualistic networks. Our results show that collective attention around a topic is reached when the user-meme network self-adapts from a modular to a nested structure, which ultimately allows minimizing competition and attaining consensus. Beyond a sociological interpretation, we explore such resemblance to natural mutualistic communities via well-known dynamics of ecological systems.

Las redes sociales en línea han cambiado la forma en que los humanos se comunican e interactúan, lo que lleva a un nuevo ecosistema de información donde las personas envían y reciben información a través de múltiples canales, incluidos los medios de comunicación tradicionales. A pesar de muchos intentos de caracterizar la estructura y la dinámica de estos sistemas tecno-sociales, se sabe poco sobre aspectos fundamentales como la forma en que surge la atención colectiva y lo que determina el ciclo de vida de la información. Los enfoques actuales a estos problemas se centran en la dinámica temporal humana o en la dinámica semiótica. Además, como se demostró recientemente, los ecosistemas de información son altamente competitivos, y los seres humanos y los memes luchan por recursos escasos: visibilidad y atención, respectivamente. Inspirados en problemas similares de ecología, aquí desarrollamos una metodología que permite incluir todos los aspectos previos en un marco compacto y caracterizar, utilizando datos de microblogging, sistemas basados ¿¿en la información como redes mutualistas. Nuestros resultados muestran que la atención colectiva alrededor de un tema se alcanza cuando la red de usuario-meme se autoadapta de una estructura modular a una estructura anidada, lo que finalmente permite minimizar la competencia y lograr el consenso. Más allá de una interpretación sociológica, exploramos tal semejanza con las comunidades mutualistas naturales a través de dinámicas bien conocidas de los sistemas ecológicos.

Les xarxes socials en línia han canviat la manera com els humans es comuniquen i interactuen, la qual cosa porta a un nou ecosistema d'informació on les persones envien i reben informació a través de múltiples canals, inclosos els mitjans de comunicació tradicionals. Tot i molts intents de caracteritzar l'estructura i la dinàmica d'aquests sistemes tecno-socials, se sap poc sobre aspectes fonamentals com ara la forma en què sorgeix l'atenció col·lectiva i el que determina el cicle de vida de la informació. Els enfocaments actuals a aquests problemes se centren en la dinàmica temporal humana o en la dinàmica semiòtica. A més, com es va demostrar recentment, els ecosistemes d'informació són altament competitius, i els éssers humans i els memes lluiten per recursos escassos: visibilitat i atenció, respectivament. Inspirats en problemes similars d'ecologia, aquí vam desenvolupar una metodologia que permet incloure tots els aspectes previs en un marc compacte i caracteritzar, utilitzant dades de microblogging, sistemes basats en la informació com ara xarxes mutualistes. Els nostres resultats mostren que l'atenció col·lectiva al voltant d'un tema s'aconsegueix quan la xarxa d'usuari-meme s'autoadapta d'una estructura modular a una estructura imbricada, el que finalment permet minimitzar la competència i aconseguir el consens. Més enllà d'una interpretació sociològica, vam explorar tal semblança amb les comunitats mutualistes naturals a través de dinàmiques ben conegudes dels sistemes ecològics.