Dlaczego Akademicy Uciekają z Twittera na Bluesky? Naukowe Spojrzenie na Cyfrowy Exodus!

Dlaczego ten temat jest ważny?

Media społecznościowe stały się nieodłączną częścią życia wielu osób, w tym środowiska akademickiego. Platformy takie jak Twitter (obecnie X) służą naukowcom do dzielenia się badaniami, budowania sieci kontaktów i dyskusji na tematy publiczne. Jednak co się dzieje, gdy duża platforma przechodzi turbulentne zmiany, a użytkownicy zaczynają szukać alternatyw? Zrozumienie dynamiki takiej migracji, czynników ją napędzających i konsekwencji dla użytkowników i platform jest kluczowe nie tylko dla badaczy mediów społecznościowych, ale także dla samych platform i ich użytkowników. Praca naukowców z uniwersytetów w Zurychu, London School of Economics i Imperial College London rzuca nowe światło na te złożone procesy, analizując niedawną migrację akademików z Twittera/X na platformę Bluesky.

W burzliwym okresie między 2023 a początkiem 2025 roku, znacząca grupa naukowców postanowiła opuścić Twittera/X na rzecz nowszej platformy Bluesky. Badanie przeprowadzone przez międzynarodowy zespół naukowców analizuje tę migrację na próbie 300 000 użytkowników akademickich, łącząc dane bibliometryczne, aktywność w mediach społecznościowych oraz nowatorską metodę dopasowywania tożsamości między platformami. Wyniki rzucają nowe światło na to, dlaczego i jak ludzie decydują się na zmianę swoich cyfrowych „domów”.

Kluczowe Odkrycia Badania:

• Skala Migracji: Aż 18% naukowców z badanej próby przeszło z Twittera/X na Bluesky. Co ciekawe, wskaźniki przejścia znacznie różniły się w zależności od dyscypliny naukowej, poglądów politycznych i zaangażowania na Twitterze, ale nie od tradycyjnych wskaźników akademickich (np. liczby publikacji czy cytowań).

• Wpływ Otoczenia (Network Effects): Badanie potwierdza, że decyzje o migracji nie są podejmowane w próżni. Kluczową rolę odgrywa wpływ rówieśników.

• Asymetria Wpływu: Odkryto uderzającą asymetrię – źródła informacji (konta, które użytkownik obserwuje) mają znacznie silniejszy wpływ na decyzję o migracji niż publiczność (obserwujący użytkownika). Wpływ ten maleje wykładniczo w ciągu tygodnia.

• Mechanizmy Zarażania (Contagion):

  • Proste zarażanie (Simple Contagion): Okazało się, że ten mechanizm napędza aż dwie trzecie (66,7%) wszystkich przejść. Oznacza to, że często wystarczy, aby jeden obserwowany przez użytkownika kontakt przeniósł się na nową platformę, by skłonić go do podjęcia podobnej decyzji.

  • Wstrząsy zewnętrzne (Shock-driven bursts): Nagłe wydarzenia (np. zmiany polityki platformy, wybory w USA) odpowiadały za 16% migracji.

  • Złożone zarażanie (Complex Contagion): Wymagające wielokrotnego potwierdzenia ze strony otoczenia, odgrywało marginalną rolę (4,5%), pojawiając się głównie po publicznym otwarciu Bluesky, gdy na platformie była już obecna masa krytyczna użytkowników.

• Aktywność na Nowej Platformie: Naukowcy, którzy odbudowali większą część swojej dawnej sieci z Twittera na Bluesky, pozostawali znacznie bardziej aktywni i zaangażowani na nowej platformie.

Dlaczego Ludzie Opuszczają Ugruntowane Platformy?

Tradycyjnie uważa się, że duże platformy społecznościowe są trudne do opuszczenia ze względu na tzw. koszty przełączenia i efekty sieciowe – wartość platformy rośnie wraz z każdym nowym użytkownikiem, a opuszczenie jej oznacza zerwanie istniejących więzi i utratę zasięgu. Nawet jeśli użytkownicy są niezadowoleni z zarządzania platformą, jej funkcji czy polityki treści, obawa przed utratą kontaktów i widoczności może ich powstrzymywać.

Badanie pokazuje, że masowe odejścia są rzadkie, ale możliwe, zwłaszcza gdy pojawiają się silne czynniki „push” (wypychające z obecnej platformy, np. kontrowersyjne zmiany) i „pull” (przyciągające do nowej). W przypadku migracji akademików na Bluesky, zmiany w kierownictwie i polityce Twittera/X stworzyły podatny grunt do poszukiwania alternatyw.

Kto Migruje i Dlaczego? Heterogeniczność Decyzji

• Różnice Dyscyplinarne: Naukowcy z dziedzin takich jak nauki społeczne (26,8%) oraz sztuka i nauki humanistyczne (31,3%) wykazywali znacznie wyższą skłonność do przejścia na Bluesky w porównaniu do np. medycyny i zdrowia (13,3%) czy nauk ścisłych (14,6%).

• Ekspresja Polityczna: Publiczne wyrażanie progresywnych poglądów, zwłaszcza na tematy takie jak prawo do aborcji, nierówności ekonomiczne i zarządzanie samym Twitterem, było silnie skorelowane z wcześniejszą adopcją Bluesky.

• Zaangażowanie na Twitterze vs. Osiągnięcia Akademickie: Wskaźniki związane z aktywnością i pozycją na Twitterze (np. centralność w sieci, liczba obserwujących, częstotliwość publikowania) miały większe znaczenie dla decyzji o migracji niż tradycyjne metryki akademickie. Sugeruje to, że „zakorzenienie” w ekosystemie Twittera było ważniejszym predyktorem.

• „Early Adopters” na Bluesky: Użytkownicy, którzy dołączyli do Bluesky w okresie, gdy wymagane było zaproszenie (do 6 lutego 2024), byli znacznie bardziej aktywni i centralni na Twitterze. Mieli średnio o 8% wyższą centralność PageRank, o 20% więcej obserwowanych kont, o 59% więcej obserwujących i publikowali o 62% więcej postów. Wskazuje to, że istniejące sieci społeczne były kluczowe w uzyskiwaniu wczesnych zaproszeń. Co ciekawe, ci wcześni użytkownicy wykazywali niższą produktywność akademicką (niższe współczynniki wpływu, mniej prac i cytowań) niż ci, którzy dołączyli później.

Rola Wpływu Społecznego i Źródeł Informacji

Badacze precyzyjnie oddzielili rzeczywisty wpływ rówieśników od homofilii (tendencji do łączenia się z podobnymi osobami, które mogą podejmować podobne decyzje niezależnie od siebie). Potwierdzono, że obserwowane klastrowanie migracji wynika z autentycznego wpływu społecznego.

Najbardziej uderzającym odkryciem jest asymetria wpływu:

Decyzje o migracji są znacznie silniej napędzane przez zachowanie obserwowanych kont (źródeł informacji) niż przez zachowanie obserwujących (publiczności). Wpływ źródeł informacji jest ponad dziesięciokrotnie silniejszy.

Przykładowo, w okresie działania systemu zaproszeń na Bluesky, każde 10 punktów procentowych wzrostu w udziale obserwowanych kont, które przeniosły się tego samego dnia, zwiększało chwilowe ryzyko migracji użytkownika o około 3,9%. Natomiast taki sam wzrost wśród obserwujących użytkownika zwiększał to ryzyko jedynie o 0,37%.

Mechanizmy Zarażania w Działaniu

• Proste zarażanie (66,7% przypadków): Decyzja o migracji jest często podejmowana pod wpływem niewielkiej liczby (nawet jednego) obserwowanych kontaktów, które już się przeniosły.

• Wstrząsy zewnętrzne (16,2%): Wydarzenia takie jak awarie platformy, ogłoszenia zmian polityki (np. wprowadzenie opłat na X) czy wybory prezydenckie w USA (listopad 2024 – największy skok migracji) znacząco przyspieszały decyzje o przejściu.

• Zarażanie złożone (4,5%): Wymagało silniejszego potwierdzenia ze strony sieci (większej liczby znajomych już obecnych na nowej platformie) i stawało się bardziej istotne po publicznym otwarciu Bluesky.

• Adopcja spontaniczna (12,6%): Dotyczyła głównie „pierwszych odkrywców”, którzy nie mogli być jeszcze pod wpływem efektów sieciowych.

Co ciekawe, użytkownicy mniej zaangażowani politycznie byli o 83% bardziej podatni na migrację pod wpływem wstrząsów zewnętrznych, podczas gdy użytkownicy zaangażowani politycznie częściej podążali za mechanizmem prostego zarażania.

Utrzymanie Zaangażowania na Nowej Platformie

Migracja to jedno, ale utrzymanie aktywności na nowej platformie to drugie. Badanie wykazało silny związek między zachowaniem sieci a zaangażowaniem na Bluesky:

Akademicy, którzy z sukcesem odbudowali większą część swoich akademickich kontaktów z Twittera na Bluesky, wykazywali znacznie wyższy poziom trwałego zaangażowania na nowej platformie.

Każdy 10-punktowy wzrost w „pokryciu sieci” (odsetku dawnych kontaktów z Twittera odnalezionych na Bluesky) wiązał się ze znacznym wzrostem zaangażowania, np. około jednego dodatkowego aktywnego miesiąca, 15 dodatkowych aktywnych dni, czy 4 dodatkowych aktywnych tygodni.

Wnioski i Implikacje

Badanie to dostarcza szczegółowej mapy tego, jak sieci akademickie rozpadają się i rekonstruują podczas zawirowań na platformach społecznościowych. Główne wnioski to:

• Heterogeniczność migracji: Różne grupy akademików reagują odmiennie na zmiany platform.

• Dominacja wpływu źródeł informacji: To, kogo obserwujemy, ma znacznie większe znaczenie dla naszych decyzji migracyjnych niż to, kto nas obserwuje.

• Kluczowa rola prostego zarażania: Często niewielka liczba „zainfekowanych” kontaktów wystarczy, by skłonić do zmiany.

• Znaczenie zachowania sieci dla zaangażowania: Odbudowa relacji na nowej platformie jest kluczowa dla utrzymania aktywności.

Te odkrycia mają implikacje dla projektantów platform i decydentów politycznych dążących do wspierania zdrowych ekosystemów wieloplatformowych. Sugerują, że należy priorytetowo traktować narzędzia, które pomagają użytkownikom importować i zachowywać ich dotychczasowe strumienie informacji.

Metodologia w Skrócie

Naukowcy przeanalizowali dane 276 434 naukowców z Twittera, zbierając informacje o ich profilach, sieciach obserwujących i kompletnych archiwach tweetów. Dane te połączono z rekordami publikacji i przynależności instytucjonalnej. Kluczowym wyzwaniem było dopasowanie kont międzyplatformowe (Twitter vs. Bluesky), co wymagało zaawansowanych technik dopasowania leksykalnego (opartego na podobieństwie ciągów znaków, np. nazw użytkownika) i semantycznego (opartego na znaczeniu opisów profili). Do analizy dynamiki migracji wykorzystano modele proporcjonalnego hazardu Coxa zmieniające się w czasie, a do identyfikacji mechanizmów zarażania wytrenowano klasyfikator XGBoost na danych symulowanych.

Podsumowanie: Zrozumieć Cyfrową Migrację

Decyzja o opuszczeniu jednej platformy społecznościowej na rzecz drugiej jest złożonym procesem, w którym przeplatają się indywidualne preferencje, wpływ otoczenia i wydarzenia zewnętrzne. Badanie migracji akademików z Twittera na Bluesky dostarcza cennych informacji na temat tych dynamik, podkreślając kluczową rolę źródeł informacji i prostych mechanizmów zarażania. W świecie, gdzie cyfrowe platformy odgrywają coraz większą rolę, zrozumienie tych procesów jest ważniejsze niż kiedykolwiek.