Come si comportano le persone all’interno dei social network? Come vengono influenzate opinioni, decisioni e comportamenti dai network online? L’applicazione della matematica può aiutare a rispondere a queste domande? Il modo in cui informazioni, decisioni e comportamenti si diffondono in un network rappresenta un fenomeno sociale fondamentale, e gli ultimi decenni hanno dimostrato che si tratta di un fenomeno che è possibile studiare tramite modelli matematici complessi. A livello base, questi processi hanno elementi in comune con il contagio biologico, che si basa a sua volta su un meccanismo di diffusione attraverso una rete. Ma ad un altro livello, i processi sono diversi: la diffusione del comportamento si basa sul processo decisionale individuale e, pertanto, può mostrare un comportamento più complesso rispetto al contagio biologico.
Un gruppo di ricercatori studia il modo in cui le persone nei social network vengono spesso influenzate dalle decisioni di altri, determinando una serie di comportamenti nei quali le loro scelte divengono altamente correlate, causando una cascata decisionale. Spesso il comportamento a cascata nei social network è guidato da un’entità che desidera ottenere un certo esito. Ad esempio, un’azienda potrebbe tentare di guidare l’adozione di un prodotto tramite il passaparola, oppure un movimento politico potrebbe tentare di guidare il successo del proprio messaggio in una popolazione. Approfondendo questi meccanismi, è possibile ampliare la nostra comprensione di un’ampia gamma di fenomeni, fra cui la formazione di opinioni, l’adozione di nuovi prodotti e tecnologie e l’evoluzione di nuove norme culturali.
Ciò che si deve ancora comprendere del tutto è il modo in cui le proprietà locali di decisioni individuali si traducano nelle proprietà globali di una cascata completa, man mano che il comportamento si diffonde in tutta la rete. Le cascate di questo tipo sono sensibili all’ordine in cui le persone prendono le decisioni. Per esempio, le conseguenze di alcune decisioni precoci potrebbero essere ampliate in conseguenza dell’effetto che esse hanno sul resto della popolazione. Sorprendentemente, il successo della cascata può essere talvolta influenzato in modo importante dalla scelta della tempistica: con la tempistica giusta, la cascata potrebbe diffondersi molto rapidamente, mentre con la strategia temporale sbagliata potrebbe non arrivare molto lontano. (SIAM Journal on Computing, 2014; 43: 1906)
