„Es ist faszinierend“, sagt Tobias Friedrich vom Exzellenzcluster „Multimodal Computing and Interaction“. Bisher habe man immer vermutet, dass das unkontrollierte Wachsen in einem sozialen Netzwerk eine Struktur fördere, über die sich Informationen sehr schnell verbreiten lassen. „Wir können das nun mathematisch nachweisen“, erklärt Friedrich, der im Exzellenzcluster die Nachwuchsgruppe „Random Structures and Algorithms“ leitet.
Schneller als jedes andere Netzwerk
Zusammen mit seinen Forscher-Kollegen Benjamin Doerr, Honorarprofessor für Algorithmen und Komplexität an der Saar-Uni, und dessen Doktoranden Mahmoud Fouz wies er nach, dass sich die Informationen in sozialen Netzwerken noch schneller verbreiten, als in Netzwerken, in denen jeder mit jedem kommuniziert, oder deren Struktur völlig zufällig gewachsen ist.
Zusammenspiel der gering, und viel vernetzten
Grund dafür, so die Forscher, sei das Zusammenspiel zwischen sehr gut und gering vernetzten Personen. „Eine gering vernetzte Person hat natürlich viel schneller ihre wenigen Kontakte informiert“, so Friedrich. Es sei jedoch auch nachweisbar, dass sich unter solchen Kontakten immer sehr gut vernetzte Personen befinden, die wiederum von sehr vielen Personen angefragt würden. Auf diese Weise werde in rasender Geschwindigkeit jeder über die Neuigkeit informiert, so Friedrich. Um das Beziehungsgeflecht in einem realen sozialen Netzwerk zu abstrahieren, nutzten die Forscher sogenannte „Preferential Attachment Graphs“ als Netzwerk-Modell. Es beruht auf der Annahme, dass sich neue Mitglieder eher mit bereits bekannten Personen vernetzten als mit unbekannten. Der Kommunikation legten sie ein Modell zugrunde, nach dem jede Person in gleichen Zeitabständen Informationen abfragt und angefragt wird, niemals aber erneut bei dem zuvor genutzten Kontakt.
Der mathematische Beweis, so Friedrich, umfasse rund 12 Seiten. Verständlicher erklären die Saarbrücker Informatiker ihre Beweisidee im Artikel „Why Rumors Spread Fast in Social Networks“, der im kommenden Juni in der Fachzeitschrift „Communications of ACM“ erscheint. Die dort veröffentlichten Artikel werden vorab von unabhängigen wissenschaftlichen Gutachtern überprüft.
Schneller als jedes andere Netzwerk
Zusammen mit seinen Forscher-Kollegen Benjamin Doerr, Honorarprofessor für Algorithmen und Komplexität an der Saar-Uni, und dessen Doktoranden Mahmoud Fouz wies er nach, dass sich die Informationen in sozialen Netzwerken noch schneller verbreiten, als in Netzwerken, in denen jeder mit jedem kommuniziert, oder deren Struktur völlig zufällig gewachsen ist.
Zusammenspiel der gering, und viel vernetzten
Grund dafür, so die Forscher, sei das Zusammenspiel zwischen sehr gut und gering vernetzten Personen. „Eine gering vernetzte Person hat natürlich viel schneller ihre wenigen Kontakte informiert“, so Friedrich. Es sei jedoch auch nachweisbar, dass sich unter solchen Kontakten immer sehr gut vernetzte Personen befinden, die wiederum von sehr vielen Personen angefragt würden. Auf diese Weise werde in rasender Geschwindigkeit jeder über die Neuigkeit informiert, so Friedrich. Um das Beziehungsgeflecht in einem realen sozialen Netzwerk zu abstrahieren, nutzten die Forscher sogenannte „Preferential Attachment Graphs“ als Netzwerk-Modell. Es beruht auf der Annahme, dass sich neue Mitglieder eher mit bereits bekannten Personen vernetzten als mit unbekannten. Der Kommunikation legten sie ein Modell zugrunde, nach dem jede Person in gleichen Zeitabständen Informationen abfragt und angefragt wird, niemals aber erneut bei dem zuvor genutzten Kontakt.
Der mathematische Beweis, so Friedrich, umfasse rund 12 Seiten. Verständlicher erklären die Saarbrücker Informatiker ihre Beweisidee im Artikel „Why Rumors Spread Fast in Social Networks“, der im kommenden Juni in der Fachzeitschrift „Communications of ACM“ erscheint. Die dort veröffentlichten Artikel werden vorab von unabhängigen wissenschaftlichen Gutachtern überprüft.
