מה זו השפעה ברשתות חברתיות

את סינאן אראל לא הכרתי לפני כנס Digital Pharma, הוא אמנם כלכלן בעל שם, מרצה בפקולטה בבית הספר לעסקים ע"ש סטרן באונ' NYU, שהרצה בכמה אירועי טד, מייעץ לחברות אינטרנט ענקיות ופיתח מודלים מרתקים, אבל לא הכרתי.. הרצאתו בכנס היתה מרתקת, מעוררת השראה על השאלה המאוד מעניינת של השפעה ברשת האינטרנט וברשתות החברתיות באופן ספציפי. שיווק באמצעות "משפיענים" הוא כלי מאוד חשוב בקרב משווקים ברשת, ולדעתי זהו כלי קריטי. השאלה היא מהי השפעה ברשתף ואת זה אראל חקר.

הרבה אנשים עושים אותו דבר

ובכן סינאן הוא איש מדע הרשתות החברתיות, הוא רוצה להבין לעומק מה גורם להשפעה של אנשים על חבריהם ברשתות החברתיות ומניע אותם לבצע פעולה. זהו תחום חשוב מעין כמותו כי אם נוכל להבין מתוך המידע הקיים על הקשרים והמעברים של התנהגויות מה זו השפעה, ומי משפיעה וכיצד יש לנתב השפעה, הרי שנוכל לשנות התנהגויות של אנשים רבים ולהשיג תוצאות מעניינות – לא רק ברמת שיווק, אלא גם ברמת קידום בריאות, הפחתת התנהגויות בלתי רצויות ועוד..

הדבר המעניין בהשפעה, שהיא אינה כה ברורה כפי שניתן לחשוב. אחד המחקרים המעניינים שגם אני מאוד נדבתי בקסמו היה של קריסטקיס שבדק אוכלוסיה בעיר ספציפית לאורך שנים ומצא קורלציה בין המשקל של אנשים קרובים – קרי אם החברים שלך שמנים, גם אתה תשמין. המחקר פורסם בניו אינגלנד והפך את עניין ההשמנה לכותרת – חבריך גורמים לך להשמין. ומכאן נוצרו מגוון מחקרים שמצאו שכל מיני התנהגויות מדבקות… אראל שבדק את הנתונים, וגם אחרים, מצאו כי זו לא הדבקה, וגם לא השפעה, זוהי פשוט תכונה אנושית ידועה – אנשים חברים של אנשים שדומים להם, דומות ( Homophily) וכן שלהתנהגות אנושית יש נטיה להפוך לצבר (Cluster) ולכן אם אתה שמן אתה נוטה יותר להיות בחברת אנשים יותר מלאים וכאלה שנהנים יותר לאכלו וכו'.. בקיצור אנחנו אוהבים אנשים כמונו…. וזה נכון גם ברשתות חברתיות.

עוד דבר שנמצא, ש"כמות" זה לא העניין, ופה משתמש אראל בדוגמה של אשטון קוצ'ר שהוא איש עם המון עוקבים, והמון חשיפה אבל לא בטוח שאם הוא אומר לעשות משהו ההשפעה שלו כזו גדולה. כלומר השפעה אינה נגזרת של כמות. (זכרו זאת שאתם בוחרים משפיענים).

השפעה "איז אובר רייטד"

אראל מגדיר השפעה ברשתות חברתיות כ-הדרך שבה התנהגות של אחד מושפעת מחבריו לכדי שינוי התנהגותו. כלומר כיצד חברי משפיעים עלי לעשן או להפסיק לעשן. בהמשך פיתח אראל יחד עם חוקרים נוספים מודל סטטיסטי שמאפשר לו לנטרל את הגורמים והקורלציות שיכולות להיות מוספברות באמצעות דומות ולבודד מה באמת היה בגדר השפעה. את המודל הם יישמו במחקר על אנשים שהשתמשו בתוכנת המסרים המיידיים של יאהו, וביקשו לראות כיצד מתפשטת אפליקציית הסלולר של אותה תוכנה באמצעות המשתמשים. המחקר מצא כי המודלים הישנים של השפעה ברשת (כמו זה קירסטאקיס) העריכו ביתר של 300-700 אחוז את ההשפעה של אנשים על חבריהם, וכן ש-50% ממה שההדבקה ניתן להסביר באמצעות תופעת הדומות בין חברים ולא השפעה.

זה נתון מרתק, בעצם העובדה שהרבה אנשים עושים פעולה מסוימת, אינה השפעה דווקא, אלא דומות בתנאים סוציודמוגרפיים, תחומי התעניינות ועוד.. ויש לו השפעה אדירה על דרכי שיווק – שכן אם זה דומות, הרי שניתוח הסוציודמוגרפי הרגיל ופרסום רחב היקף יציג נתונים הרבה יותר יעילים בקידום ההתנהגות… בעוד שאם רוב ההתפשטות נובעת מהשפעת חברים, הרי שרצוי לבצע פעילות של משפיענים וקידום אימוץ מחבר לחבר..

סתם אנקדוטה מהרצאתו בכנס – הוא בדק את מדרג  הרגישות להשפעה על פי מצב זוגיות – ההשפעה הגבוה ביותר היא אצל אנשים שהמצב הזוגי של מוגדר "זה מורכב", לאחריהם הרגישות הגבוהה ביותר היא אצל המאורסים, לאחריהם אלו שמוגדרים "במערכת יחסים", נמוך מעט במדרג הם הרווקים, והכי פחות רגישים להשפעה… כן אלו הנשואים.

סינאן החל חוקר מגוון תופעות, למשל כיום הם בודקים מודל של השפעה בקידום סקס בטוח ובדיקות HIV בדרום אפריקה שם הסטיגמה בנושא היא אדירה וקמפיין משפיענים נבדק. ברור שיש כאן השלכות משמעותיות בנושא של קידום בריאות, קידום מהפכות, קידום ממוצרים ועוד… ומציעת הגורמים המשפיעים, והתנהגויות זה שינוי מהותי, אבל למה לי להמשיך ולהציק בבלבולי מוח, הנה הרצאתו מ- TEDxNYU מומלץ להקדיש 17 דקות לעניין.

[youtube=http://www.youtube.com/watch?v=9FxNs1WjwQM]