Die Internet-Videoplattform YouTube ist ein Tummelplatz für Wissenschaftler, die dem feinen Mechanismus der Aufmerksamkeitsspirale in sozialen Systemen auf die Schliche kommen wollen. Wie ist es möglich, dass ein YouTube-Video eines vormals unbekannten Komikers aus Ohio innerhalb von zwei Wochen über zehn Millionen Mal – während dessen Gesamtlaufzeit von zwei Jahren sogar über 103 Millionen Mal – angeschaut wird? Das Video wurde auf den populärsten Fernsehsendern Amerikas gezeigt und der Komiker Judson Laipply ist mittlerweile ein YouTube-Star. Sozialwissenschaftler, Ökonomen, Mathematiker und selbst Physiker sind fasziniert vom „Herding“ auf YouTube, wie das herdenähnliche Verhalten in sozialen Verbünden oft genannt wird.

Epidemieartige Verbreitung

Riley Crane forschte bis vor zwei Jahren an der University of California, Los Angeles, an Supraleitern. Dabei beschäftige er sich mit kritischen Phänomenen in Quantensystemen, bei welchen geringe Störungen unter bestimmten Voraussetzungen das gesamte System verändern können. Ähnliche Phänomene sind auch in sozialen Systemen zu beobachten. Mit diesen setzt sich Crane heute als Postdoktorand am Chair of Entrepreneurial Risks am Departement Management, Technologie und Ökonomie (D-MTEC) der ETH Zürich auseinander.

In der neusten Ausgabe der Wissenschaftspublikation PNAS beschreiben er und sein Professor Didier Sornette, wie das „Herding“ von YouTube-Nutzern in einfachen mathematischen Modellen dargestellt werden kann. Crane hat dafür mit Hilfe von selbst programmierten Systemen während zwei Jahren die Zuschauerzahlen von fünf Millionen Videos auf YouTube beobachtet. Er interessierte sich dabei in erster Linie für diejenigen Filme, die am meisten Aufmerksamkeit auf sich zogen, also mindestens 100 Mal pro Tag angesehen wurden. Nur 10 Prozent gehörten in diese Kategorie.

Diese wiederum unterteilte Crane in drei Klassen: „Junk“-Videos generieren unverhofft sehr viel Aufmerksamkeit, dies jedoch nur für sehr kurze Zeit. Sie sind uninteressant, denn sie lösen keine selbstorganisierte Entwicklung, keinen „Herdentrieb“, innerhalb der YouTube-Gemeinschaft aus. Anders bei „viralen“ Videos, der zweiten Kategorie: Diese breiten sich epidemieartig über weite soziale Netzwerke aus, zum Beispiel über Empfehlungen per E-Mail, Blogs und Internet-Links. Als Beispiel dafür führt Crane in der Publikation ein Werbe-Video für einen Harry Potter-Kinofilm an, das alleine durch Mund-zu-Mund-Werbung im Internet zu enormer Aufmerksamkeit kam. Die dritte Kategorie, die „Qualität“-Videos, sind den viralen ähnlich. Anstelle eines langsamen Popularitätsanstiegs verursachen sie aufgrund ihrer „Qualität“ jedoch einen plötzlichen Knall an Aufmerksamkeit, deren Popularität verbreitet sich rasch und ebbt danach langsam ab. So zum Beispiel bei den Videos zum Tsunami in Südostasien im Jahre 2004.

Soziale Vorgänge nach physikalischen Gesetzen

Crane brachte die Zuschauerzahlen von „Qualiät“-Videos und „viralen“ Videos auf dem Höhepunkt der öffentlichen Aufmerksamkeit in Beziehung mit der Gesamtmenge an Zuschauern über den beobachteten Zeitraum. „Wir stellten die Zahlen in Diagrammen dar und entdeckten, dass die Kurven der Zuschauerzunahme und -abnahme bei beiden Arten von Videos eine sehr charakteristische Form haben. Die Kapazität eines Videos zu einem Massenphänomen innerhalb der YouTube-Community zu werden, kann somit an der Form der Kurve abgelesen werden“, sagt Crane. Zum Beispiel hat er herausgefunden, dass sich das Abebben der Aufmerksamkeit bei viralen Videos mit der Mathematik zur Modellierung von Nachbeben bei Erdbeben beschreiben lässt, so genannten „Epidemics Type Aftershock“-Modellen. „Ich finde es faszinierend, dass ein soziales System anscheinend ebenso nach bestimmten Regeln funktioniert, wie ein physikalisches System und dadurch mathematisch fassbar wird“, beschreibt Crane sein Interesse an der „Soziophysik“.

Zum mathematischen Abbilden der auf YouTube beobachteten Phänomene nutzte Crane deterministische Potenzgesetze. Diese sind skalenunabhängig, so dass die wesentlichen Eigenschaften der Funktion auch bei Veränderung der Betrachtungsgrösse (Skalierung) unverändert bleiben. Mit seinem Modell lassen sich deshalb einzig anhand von Tendenzen im System – im Falle von YouTube dem Zuschauerzuwachs für ein bestimmtes Video – Entwicklungen erkennen, die zu einem Massenphänomen führen könnten. Dies noch bevor diese Entwicklung überhaupt von einer kritischen Masse an Individuen vollzogen wurde.

Potenzielle „Blockbuster“ frühzeitig erkennen

Cranes Ergebnisse sind besonders für Anwendungen im Marketing interessant. Sein Modell könnte zum Beispiel für die Überwachung von Online-Buchverkäufen in Echtzeit genutzt werden. Durch stetigen Vergleich von Daten könnten Marketing-Fachleute frühzeitig erkennen, welches Buch aufgrund der Verkaufskurve das Zeug zum „Blockbuster“ hat. Der kritische Punkt, der sogenannte „Tipping Point“, an welchem ein viraler Effekt im sozialen System einsetzt und das Potenzial eines Buches tatsächlich in einem Blockbuster mündet, könnte danach mit den nötigen Werbemassnahmen bewusst provoziert werden.

Tatsächlich stehen Crane und Didier Sornette, Professor für Entrepreneurial Risks am D-MTEC, zurzeit in Verhandlungen mit dem Internet-Buchverkäufer „Amazon“, um das eigene System in deren Internet-Plattform zu integrieren. In einem nächsten Schritt möchten die beiden Wissenschaftler das eigene Modell mit bestehenden mathematischen Modellen aus der Epidemiologie koppeln und die Aussagekraft dadurch weiter verfeinern und erweitern. Mittelfristig schwebt den beiden Wissenschaftlern ein Art Trend-Überwachungszentrum für das Internet vor. Mit diesem könnten Phänomene in sozialen Systemen auf verschiedenen Web-Plattformen frühzeitig erkannt werden. „Natürlich möchten wir irgendwann auch mathematisch beschreiben können, warum es bestimmte Produkte zum 'Tipping Point' in einem sozialen System schaffen und andere nicht. Davon sind wir aber noch weit entfernt“, gesteht Crane.

Literaturhinweis

Crane R, Sornette D. Robust dynamic classes revealed by studying the response function of a social system, Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 105, No. 41. (October 2008), pp. 15649-15653. doi:10.1073/pnas.0803685105