虽然，简单的信息蔓延能从高度连通的“影响者”那里有效地传播，但近日刊登于《自然—人类行为学》的新研究揭示了另一种信息传播过程。研究发现普通用户也可以主导信息的扩散，且导致了不规则的长程扩散路径，为网络研究提供了新的视野。

　　人们普遍认为，朋友多的人能更好地传播信息，就像社交网络上，拥有大量粉丝的“博主”可以激发更多人转发信息。传统的传播模型，例如流行病模型，往往反映的是同伴之间的相互作用。但在实际情况中，大多数的转发来自中心节点，普通用户之间的交互很少，且信息被普通用户传播几步后就停止了。

　　北京邮电大学博士王笑尘、教授兰岳恒和肖井华，分析了新浪微博上1016条新闻的传播模式。通过追踪简单和复杂的信息在网络上的传播，研究人员揭示了在线信息蔓延的不同传播动态。

　　“由于新浪微博上信息内容和传播范围的差异很大，我们困惑于选择哪些信息作为研究对象，最终决定在每天发布热点新闻的新闻网站上收集新闻故事标题，观察其在网络社交媒体上的传播过程。”王笑尘告诉《中国科学报》。

　　研究人员利用符号传输熵测量了不同粉丝量级用户之间的信息流向，从而粗略地将用户划分为高影响力用户（粉丝量大于一定数量级的用户）和普通用户。随后作者发现大部分的信息传播是由高影响力用户主导的，普通用户的影响范围远远小于他们。然而，普通用户有时也可以主导消息的传播，且这类新闻的扩散网络直径明显比高影响力用户主导下的新闻扩散直径更长，扩散网络节点间的距离分布呈现非高斯分布，而在高影响力用户主导下，扩散网络节点间距离呈现高斯分布。

　　为了解释观察到的扩散特征，研究人员构建了具有异质影响力的传播阈值模型，作者发现，当普通用户的影响力较低时，高影响力的用户起到主要作用，此时扩散网络呈现中心集聚型，扩散路径较短，且扩散网络节点间距离的分布是高斯的。而当新闻具有争议性时，普通用户的影响力增加，他们则在扩散中起到了关键性作用，此时会导致扩散网络路径更长，扩散网络节点间距离呈现非高斯分布。该模型可以很好地复现数据中所观察到的扩散模式和扩散结构。