Распространение слухов в гиперграфах

Почему групповые чаты важны для слухов

Каждый день миллионы сообщений проносятся по групповым чатам в таких приложениях, как WhatsApp и Telegram. Одна ссылка или скриншот может перескочить из группы в группу и быстро превратиться в слух, формирующий взгляды людей на политику, здоровье или повседневные события. Тем не менее большинство научных моделей распространения информации по‑прежнему рассматривают общение как попарное — один человек говорит другому — а не как групповое. В этой статье задают вопрос: что меняется, если серьезно учитывать группы, и как это меняет наше понимание того, как слухи вспыхивают или затухают?

От простых связей к сложным групповым сетям

В мессенджерах люди общаются не только один на один — они состоят во множестве пересекающихся групп. Чтобы это уловить, авторы используют математическую структуру, называемую гиперграфом, где одно «ребро» может связывать сразу многих людей, представляя чат‑группу. В их модели каждый человек может находиться в одном из трех состояний: не знающий о слухе, активно распространяющий его или уже слышавший, но не пересылающий дальше. Слух распространяется внутри группы только тогда, когда достаточно членов уже его раздают, что отражает социальное давление, которое нарастает, когда многие контакты повторяют одну и ту же историю. В этот момент все в группе, кто был неосведомлен, могут внезапно стать распространителями, имитируя реальные всплески активности в популярных чатах.

Как слухи теряют инерцию

Слухи не распространяются бесконечно. Люди в конечном итоге утрачивают интерес или решают, что «все уже знают», и перестают пересылать сообщения. Ключевая новизна этой работы — способ описания такого замедления. Вместо предположения, что люди случайно прекращают распространение, авторы позволяют этому происходить через групповую насыщенность. Как только человек принадлежит к достаточному числу групп, где слух уже широко циркулировал, он становится «затухателем», который больше не передает его дальше. Это простое правило порождает два очень разных способа угасания слухов. В одних случаях число активных распространителей быстро падает в экспоненциальной манере, подобно многим стандартным эпидемическим моделям. В других – спад гораздо медленнее и следует степенному закону, что делает возможными редкие, но очень долго длящиеся каскады слухов.

Критические точки в каскадах слухов

Проводя масштабные компьютерные симуляции, исследователи картируют, когда слухи затухают, когда они взрываются и как они приближаются к порогам между этими режимами. Они показывают, что баланс между тем, как легко группы «зажигаются» (порог распространения), и тем, как быстро люди насыщаются (порог остановки), определяет, какой режим возникает. Интересно, что в широком диапазоне структур сетей — от довольно однородных собраний групп до сильно неравных, где много маленьких чатов и несколько огромных каналов — наблюдаемые переходы являются непрерывными. Нет резкого скачка от «почти никаких слухов» к «все знают», вместо этого происходит плавный сдвиг, при котором каскады слухов становятся постепенно больше и более стойкими вблизи критической точки.

Сопоставление теории с реальными данными Telegram

Чтобы проверить, ловит ли их абстрактная модель реальное поведение, авторы обращаются к большой базе публичных каналов Telegram, содержащей сотни миллионов сообщений. Они строят групповую сеть, где пользователи принадлежат одному или нескольким каналам, затем отслеживают каскады сообщений, которые распространяют одну и ту же веб‑ссылку, рассматривая каждую ссылку как отдельный слух. Для каждого каскада они измеряют, как долго слух выживает и как часто его пересылают. Когда они симулируют свою модель непосредственно на этой сети Telegram, они обнаруживают, что статистика смоделированных каскадов — их размер и продолжительность — наилучшим образом совпадает с реальными данными, когда система настроена близко к критической точке. Похожие результаты, полученные на наборе данных электронной переписки, подтверждают эту картину.

Что это значит для онлайн‑информации

В целом исследование показывает, что распространение слухов в реальных групповых онлайн‑системах имеет тенденцию работать вблизи хрупкой балансировочной точки: слухи не всегда взрываются бесконтрольно и не всегда быстро затухают, а находятся рядом с критическим режимом, где сосуществуют и маленькие, и большие каскады. Явно моделируя групповые разговоры вместо отдельных связей и связывая угасание слуха с тем, насколько насыщены группы человека, авторы предлагают более реалистичную рамку для понимания вирусного контента в мессенджерах. Для политиков и проектировщиков платформ это исследование намекает, что даже небольшие изменения в том, как формируются группы, как они пересекаются или пересылают сообщения, могут оттолкнуть динамику слухов от этого критического края и помочь сдержать распространение дезинформации без необходимости отслеживать каждое отдельное сообщение.

Цитирование: Oliveira, K.A., Traversa, P., Ferraz de Arruda, G. et al. Rumor propagation on hypergraphs. Nat Commun 17, 3253 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-70096-w

Ключевые слова: распространение слухов, группы в социальных сетях, сети-гиперграфы, информационные каскады, критичность