Mathematical Modelling of the News Spreading Process in Social Networks
Authors: Khrapov P.V. , Stolbova V.A. 
Published: January 2025

In this paper, mathematical modelling of social interaction mechanisms is performed for Facebook social network. Mathematical description of the information spreading process allows us to perform a deeper study of social interaction mechanisms and make conclusions of sociological and analytical value. Short notes (known as ‘posts’) that are published in social networks and may represent some events in life or opinions of famous people, up-to-date news and related questions make up a prominent type of such information. Authors have modelled histograms for the number of comments to popular posts over a certain time interval on the basis of extended epidemiological SIR model. The approximation of system parameters that represent factors influencing the behaviour dynamics of the network agents and allowing the analysis of the number of users with certain types of interaction. Modelling of the information spreading process for time distribution of the number of comments allows identifying patterns characteristic to network audience behaviour. Analyzing the graphical plots for the case of information of social, political or cultural significance, allows establishing the most advantageous time for supporting or preventing the message spread. Moreover, using this model helps to track not the behaviour dynamics not only for the active part of the audience that leaves comments, but also for the passive one. The perspectives and perspectives of further use are outlined for similar modelling methods.

В статье проводится математическое моделирование механизмов социального взаимодействия в сети Facebook. Математическое описание процесса распространения информации в социальных сетях позволяет глубже изучить механизмы социального взаимодействия, делать выводы социологического и аналитического характера. Основной функцией социальных сетей является активный обмен информацией, то есть предоставление пользователям возможности откликаться на поступление новой информации, комментировать и обсуждать ее, ускоряя и расширяя тем самым процесс ее распространения. Примерами такой резонансной информации являются короткие записи в социальных сетях – «посты», отражающие, например, некоторые события из жизни или мнения известных людей, актуальные новости и связанные с ними вопросы. Авторы на основе системы дифференциальных уравнений, построенной по расширенной эпидемиологической модели SIR, провели моделирование гистограмм количества комментариев к популярным записям за определенный временной интервал. Проведена аппроксимация параметров системы, отражающих факторы, влияющие на динамику поведения агентов сети, и позволяющих анализировать число пользователей с определенным типом сетевого взаимодействия. Моделирование процесса распространения информации на примере временного распределения комментариев позволяет выявить закономерности, характерные для поведения сетевой аудитории. Анализ подобных кривых для случая информации, несущей существенную социальную, политическую или культурную значимость, позволит установить наиболее благоприятные периоды для противодействия или поддержки распространения сообщений. Кроме того, использование модели дает возможность отслеживать динамику поведения не только активно действующей части аудитории, пишущей комментарии, но также и пассивной. Намечены перспективы и возможности дальнейшего использования аналогичных методов моделирования.