互联网给我们的生活带来了变化。 特别是，我们获取知识的方式已经发生了很大的变化，部分原因在于维基百科等在线知识库。 事实上，它甚至改变了科学的方式。 越来越多的社会科学家正在使用在线数据来研究我们的个人或集体行为的规模和准确性，通常只在自然科学中看到。 
当然，我们还没有像欧洲核子研究中心那样产生大量的实验性社会科学数据集，但至少我们拥有类似于观测天体物理学收集和分析的数字观测数据。 数以百万计的人每天都使用在线工具 - 例如维基百科每天读500,000次。
理解社会行为的关键之一就是科学家所说的“集体记忆“：一个社会团体的成员将如何集体记住一个事件。 尽管集体记忆是社会学的一个基本概念，但是关于这个问题的实证研究却很少，主要是因为缺乏数据。 传统上，研究公众回忆过去事件的科学家们不得不花费大量的时间和精力通过访谈和调查收集数据。
飞机坠毁
我们对双塔袭击的记忆得到了很久以后发生的事件的加强。 Michael Foran / Flickr， 创用CC BY-SA
在最近的一项研究中， 发表在Science Advances上我们由一名社会学家，一名计算机工程师和两名物理学家组成的团队利用维基百科的数据，通过公开提供的百科全书中所有文章的页面浏览量的日常统计数据来研究集体记忆。
我们专门研究了整个航空历史上的飞机事件（只要维基百科涵盖）。 这是因为这样的事件是有据可查的，但也是因为不幸的是，这样的事故数量相当多 - 使得统计分析更加稳健。
我们将事件分为最近（2008-2016）和过去（2008之前的任何事件）。 最近的航班的例子是 马来西亚航空公司航班370, 马来西亚航空公司航班17, 法航航班447 和 德国之翼的航班9525。 过去的崩溃包括 美国航空587航空公司 和 伊朗空中飞行655.
然后，我们使用统计方法来衡量在最近一次事件发生一周后，过去事件文章的页面浏览量增加。 我们称这增加了“注意力流”。 我们很想知道，对过去事件的关注增加是否与近期事件和过去事件的相似性或时间有任何关系。 我们也想知道一个新事件发生时，我们是否能够预测每个过去事件的关注流量。
我们发现，当 德国之翼的飞行 在2015上坠毁，人们从维基百科获取有关该信息的信息 美国航空公司的一架飞机坠毁 纽约市外11月2001。 事实上，在德国之翼的一周之后，这一页的观点增加了三倍。
这似乎是一个模式。 由于最近的事件，我们一贯观察到过去事件的意见有了显着的增加。 平均而言，过去的事件被视为1.4次数比发生后一周内的最近事件多。 这表明，事件的记忆会随着时间的推移变得更大 - 获得比原来更多的关注。 然后，我们尝试对这种模式进行建模 - 考虑到最近和过去事件的影响，事件之间的相似性以及维基百科中是否有超链接将两篇文章直接相互连接。
什么塑造我们的记忆
例如，就德国之翼和美国航空的航班而言，这两起事件都与飞行员的角色有关，这可能是一个重要的耦合因素。 美国航空公司的飞机由于飞行员失误而坠毁，德国飞行员故意撞毁飞机。 当我们观察到在维基百科中没有连接这两篇文章的超链接时，这变得更有趣。 事实上，即使我们删除了所有通过超链接直接相互连接的对，我们的一般结果也是稳健的。
记忆触发模式中最重要的因素是过去事件的原始影响，以最近事件发生前的平均每日浏览量来衡量。 这意味着一些过去的事件本质上更加令人难忘，我们对它们的记忆更容易被触发。 这样的事件的例子是有关的崩溃 9 / 11恐怖袭击.
最近三次航班（2015）及其对过去事件的页面浏览量的影响。 最近的事件导致对过去一些事件的看法增加。
两个事件之间的时间分隔也起着重要的作用。 两个事件越接近，它们之间的耦合就越强。 当时间间隔超过45年时，最近的事件触发过去事件的任何记忆变得不太可能。
这两个事件之间的相似性成为另一个重要的因素。 伊朗航空公司的655号航母的记忆就是一个例证，1988号是由美国海军在17号导弹击落的。 其实这并不是人们想起来的东西。 但是，当马航2014航班在500上被一枚导弹击中乌克兰时，突然得到了很多关注。 伊朗航空事故在马来西亚航空公司事件之前平均每天收到120,000的观看次数，但是之后这种事件每天都增加到XNUMX观看次数
重要的是要指出，我们并不真正了解这些观察背后的基本机制。 媒体的角色，个人记忆或者维基百科文章的结构和分类都可以起到一定的作用，并且将会受到未来的研究。
更传统的理论表明媒体 在塑造我们的集体记忆方面发挥着核心作用。 但是，现在要问的一个大问题是，向网络媒体，特别是社交媒体的转变是否会改变这种机制。 这些日子里，我们经常通过Facebook的朋友收到消息，这样可以解释为什么多年来没有消息的事件突然变得如此明显？
了解这些问题的答案，理解集体记忆如何塑造，不仅从科学的角度而言是有趣的，而且还可以在新闻，媒体发展，政策制定甚至广告中得到应用。
关于作者
牛津互联网研究所计算社会科学研究员Taha Yasseri， 牛津大学
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