意见领袖不吃香了？专家表示：搞营销还得”随机“玩...

于企业而言，了解信息的传播过程，并且找到合理的方式来加强信息传播，是一件至关重要的事。

举个例子，当一家企业推出新产品或新服务，市场中的消费者会如何给出回应？他们的口口相传的评价，会如何影响这家企业的品牌形象传播？当然，除了企业，各国政府政策制定者以及各个非政府组织，都需要仔细斟酌快速高效的信息传播这个问题。比如，对于发展中国家小城镇中的创业者来说，如何才能有效参与小额信贷？再比如，如何才能最大程度上针对无家可归的年轻人普及艾滋病预防知识？

或许有人说，凭借直觉和经验，最好是要能找到社交网络中最具影响力的人，来完成高效新信息传播这项工作，通过积极正面的口口相传来扩大新信息源的受众群体。

但事实上，想要准确找到那些影响力较大的人，不仅费时而且费钱。打个比方，想要从200人的网络中挑出5位最佳信息传播者，需要考虑25亿种可能性。那么，可以想象，如果要从1000人甚至100万人的网络中挑选，工程量就更为巨大。

因此，我们便需要另辟蹊径，找到更为简单但同样高效的方式来完成信息传播。

针对这个问题，一支来自斯坦福大学的研究团队发现：与其通过复杂分析来寻找具有影响力人士进行信息传播，不如基于一些简单共性直接随机挑选。或许，随机寻找7位目标人士，与费心寻找5位人士，收获的信息传播效果相差不多。

该团队成员之一，同时也是斯坦福商学院经济学副教授的Mohammad Akbarpour表示：“网络信息收集起来成本高昂，而且想要准确找到某位合适人选来实现高效信息传播有着非常大的不确定性。所以，不妨先不考虑发挥社交网络核心人物的传播作用，直接随机挑选几位潜在的信息传播者。”

勇于质疑传统

最开始筹划设立这一项目的，除了Akbarpour还有斯坦福商学院的经济学博士生Suraj Malladi以及斯坦福管理科学和工程学的副教授Amin Saberi。他们依据随机图理论、运用相关模型分析之后发现，想要完成信息的高效传播，除了采取定向方式还可以随机挑选，而且得到的效果并一定就会差。

Akbarpour介绍说：“根据早期数据统计显示，处于网络中心位置的流量个体，虽然确实能够帮助传播信息，但他们不一定就能告诉你，那种传播方式是否真的具有成本经济效益。不仅如此，他们还会想当然，认为你可以完全掌握社交网络中的所有信息流向。但其实，但凡是数据，总归会存在缺失及虚假问题。”

在详细对比随机传播和定向传播效果时，研究团队发现，从传播速度和传播范围上来看，三位随机传播者与一位定向传播者带来的效果几乎差不多。而且，在某些情况下，随机传播者带来的效果甚至还要优于定向传播者。

为何随机信息传播效果更佳？

其实，说到底，定向信息传播的效果好坏，完全取决于传播者在社交网络中所处的位置。也就是说，传播者的社交网络定位越中心、越重要，起到的传播效果就越好。可这样一来，就在所难免会出现过剩问题。有时候，传播效果呈现越快，消散也会越快。

Saberi介绍说：“如果用算法对好友数最多者进行目标计算，那你或许能从中挑出社交网络‘王者’。可一旦你挑出来几位之后，剩下那些人价值也就不大了，因为存在所谓的饱和问题。”

而且，在定向信息传播过程中，你很可能已经忽略了那些规模不太大的网络，比如稍微脱离主流网络的边缘网络。当然，用Saberi的话说：“我们并不是一定推荐大家都采用随机信息传播方式，只是想说明，刻意选用‘流量王者’也无法完全保证最佳信息传播效果。”

随机传播的核心机理：例外规则？

其实，随机信息传播效果好坏，还是取决于社交网络性质。信息如何传播，取决于网络受众相互之间如何交流讨论。举个例子，即便主体是同一个人，但针对不同的信息内容，他也会选择与不同人分享。Malladi举例说：“对于农场主而言，只有当身边诸位朋友都推荐了某种新兴种植技术之后，他自己才会选择尝试。” 所以，在整个信息传播过程中，准确掌握社交网络性质结构，以及其中较有影响力的成员，才是最为重要的事。

也就是说，在信息传播这个问题上，各家企业和各国政府政策制定者最关注的，其实还是效果和成本的问题。简单说来，他们需要判断随机传播和定向传播两种方式的成本高低，如果后者成本实在过高，那倒不妨尝试前者。