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Social Contagion in COVID-19 Discussions within the Belgian Reddit Community: A Statistical and Modeling Study

यह अध्ययन 650,000 से अधिक रेडिट पोस्ट का विश्लेषण करता है जिससे यह स्पष्ट होता है कि जबकि r/Belgium पर कोविड-19 चर्चा के विषय आंतरिक सामाजिक संसर्ग के बजाय बाहरी घटनाओं द्वारा संचालित होते हैं, व्यक्त भावना महत्वपूर्ण होमोफिली (homophily) प्रदर्शित करती है और इसे स्मूथ लेटेंट-एक्सप्रेस्ड बाउंडेड कॉन्फिडेंस (SLEBC) ढांचे द्वारा सर्वोत्तम रूप से मॉडल किया जा सकता है, जो शोर युक्त सार्वजनिक अभिव्यक्तियों और अंतर्निहित लेटेंट विचारों के बीच अंतर करता है।

मूल लेखक: Tim Van Wesemael, Luis E. C. Rocha, Tijs W. Alleman, Jan M. Baetens

प्रकाशित 2026-06-19

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Tim Van Wesemael, Luis E. C. Rocha, Tijs W. Alleman, Jan M. Baetens

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि बेल्जियम के रेडिट समुदाय (r/Belgium) को एक विशाल, हलचल भरे शहर के चौक की तरह है जहाँ महामारी के दौरान हजारों लोग तीन विशिष्ट चीजों के बारे में चिल्ला रहे हैं: लॉकडाउन (Lockdowns), मास्क (Masks), और वैक्सीन (Vaccines)।

यह अध्ययन एक जासूसी जांच की तरह है कि कैसे इस चौक में लोग एक-दूसरे से बात करते हैं। शोधकर्ता दो मुख्य बातें जानना चाहते थे:

क्या लोग इन विषयों के बारे में इसलिए बात करना शुरू करते हैं क्योंकि उन्होंने किसी दोस्त को इनके बारे में बात करते सुना था (सामाजिक संक्रामक/social contagion)?
क्या लोग उस व्यक्ति के लहजे (खुश, गुस्से में, या तटस्थ) से मेल खाने के लिए अपना लहजा बदलते हैं जिससे वे चिल्लाकर बात कर रहे हैं?

यहाँ उन्हें क्या मिला, जिसे सरल भाषा में समझाया गया है:

1. विषय "जुकाम की तरह" नहीं फैले

आप सोच सकते हैं कि यदि कोई व्यक्ति "लॉकडाउन" के बारे में एक थ्रेड शुरू करता है, तो उसके दोस्त उसे देखेंगे और अपने स्वयं के थ्रेड शुरू करेंगे, जिससे एक चेन रिएक्शन पैदा होगा।

निष्कर्ष: ऐसा नहीं हुआ।
उपमा: एक शहर के चौक की कल्पना करें जहाँ एक लाउडस्पीकर (सरकार या समाचार) अचानक एक नया नियम घोषित करता है। चौक में मौजूद हर कोई अचानक उस नियम के बारे में एक ही समय में चिल्लाने लगता है। लेकिन, यदि आप ध्यान से देखें, तो कोई भी अपने पड़ोसी के कान में यह नहीं फुसफुसा रहा है, "हे, चलो एक नया ग्रुप चैट शुरू करते हैं!"
अध्ययन में पाया गया कि लोगों ने लॉकडाउन, मास्क या वैक्सीन के बारे में नई चर्चाएँ तभी शुरू कीं जब बाहरी घटनाएँ हुईं (जैसे कोई नया कानून पारित होना या कोई समाचार रिपोर्ट)। विषय एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति तक नहीं फैले; वे बाहरी दुनिया से "बीज" (seeded) के रूप में आए थे।

2. "इको चैंबर" प्रभाव (सेंटिमेंट होमोफिली/Sentiment Homophily)

हालाँकि लोग एक-दूसरे की नकल करके नए विषय शुरू नहीं कर रहे थे, लेकिन वे निश्चित रूप से जवाब देते समय अपना भाव बदल रहे थे।

निष्कर्ष: यदि आप एक गुस्से वाली टिप्पणी का उत्तर देते हैं, तो आपकी टिप्पणी भी गुस्से वाली होने की संभावना है। यदि आप एक खुश टिप्पणी का उत्तर देते हैं, तो आप भी खुश होंगे।
उपमा: बातचीत के धागों (threads) को "टेलीफोन" के खेल की तरह समझें, लेकिन यहाँ संदेश बिगड़ता नहीं है, बल्कि मिजाज (mood) बढ़ जाता है। यदि आप गुस्से में चिल्लाने वाले लोगों के समूह के पास जाते हैं, तो आप भी उनके साथ तालमेल बिठाने के लिए अपनी आवाज ऊँची करने की संभावना रखते हैं। शोधकर्ताओं ने इसे होमोफिली (समानता पसंद करना) कहा। उन्होंने पाया कि रेडिट थ्रेड्स में लोग उस व्यक्ति के भावनात्मक लहजे को "दर्पण की तरह दिखाने" (mirroring) की प्रवृत्ति रखते थे जिसे वे सीधे जवाब दे रहे थे।

3. "दो-चेहरे" वाला सिद्धांत (SLEBC मॉडल)

यह सबसे दिलचस्प हिस्सा है। शोधकर्ताओं ने यह समझने के लिए एक कंप्यूटर मॉडल बनाया कि लोग एक-दूसरे की नकल क्यों करते हैं। उन्होंने महसूस किया कि इन बातचीतों में लोगों के दो अलग-अलग "स्व" (selves) होते हैं:

आंतरिक स्व (अंतर्निहित भावना/Latent Sentiment): यह वह है जो आप वास्तव में गहराई में मानते हैं। यह एक ग्लेशियर की तरह धीरे-धीरे बदलता है। यह जीवन के अनुभवों और लंबे समय की खबरों से बनता है।
बाहरी स्व (अभिव्यक्त भावना/Expressed Sentiment): यह वह है जो आप वास्तव में कमेंट बॉक्स में टाइप करते हैं। यह हवा में घूमते हुए 'वेन' (weather vane) की तरह तेजी से बदलता है।

निष्कर्ष: अध्ययन में पाया गया कि लोगों का "बाहरी स्व" (जो उन्होंने टाइप किया) उनके "आंतरिक स्व" के बदलने की तुलना में, उस व्यक्ति से मेल खाने के लिए कहीं अधिक तेजी से बदलता था जिसे वे जवाब दे रहे थे।
उपमा: कल्पना करें कि आप एक शांत, स्थिर लाइटहाउस (आपका आंतरिक स्व) हैं। लेकिन जब एक तूफानी जहाज (पैरेंट कमेंट) पास से गुजरता है और आप पर चिल्लाता है, तो आप केवल एक सेकंड के लिए उसके पैटर्न से मेल खाता हुआ प्रकाश चमकाते हैं (आपका बाहरी स्व)। एक बार जब जहाज गुजर जाता है, तो आप वापस अपनी स्थिर किरण पर लौट आते हैं।
शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि लोग कमेंट में जो टाइप करते हैं, वह उनके वास्तविक विश्वासों का एक शोर भरा, अविश्वसनीय संकेत है। वे अक्सर वही कहते हैं जो तात्कालिक बातचीत में फिट बैठता है ताकि वे विनम्र दिख सकें या घुल-मिल सकें, भले ही वह उनकी वास्तविक भावनाओं से मेल न खाता हो।

4. "बाउंडेड कॉन्फिडेंस" (Bounded Confidence) का नियम

अध्ययन ने यह देखने के लिए विभिन्न गणितीय नियमों का परीक्षण किया कि लोग अपना मन कैसे बदलते हैं। उन्होंने पाया कि लोग आँख बंद करके हर किसी से सहमत नहीं होते (एक लीनियर नियम)। इसके बजाय, वे अपना लहजा तभी बदलते हैं जब दूसरे व्यक्ति की राय उनकी अपनी राय के "काफी करीब" होती है।

उपमा: कल्पना करें कि आपने शोर रद्द करने वाले (noise-canceling) हेडफ़ोन पहने हुए हैं। आप लोगों को बात करते हुए सुन सकते हैं, लेकिन यदि उनकी आवाज़ आपसे बहुत अलग है (राय में बहुत दूर), तो आपके हेडफ़ोन उन्हें ब्लॉक कर देते हैं, और आप अपना स्वर नहीं बदलते। आप केवल तभी सुनते हैं और तालमेल बिठाते हैं जब वे समान आवृत्ति (frequency) में बोल रहे हों। इसे बाउंडेड कॉन्फिडेंस कहा जाता है।

"जासूसी कार्य" का सारांश

विषय: बाहरी समाचारों द्वारा शुरू किए गए, न कि दोस्तों द्वारा दोस्तों की नकल करने से।
भावनाएँ: लोग उस व्यक्ति के मिजाज की नकल करते हैं जिससे वे सीधे बात कर रहे होते हैं।
सच्चाई बनाम टाइपिंग: लोग जो टाइप करते हैं वह अक्सर उस व्यक्ति के प्रति एक त्वरित प्रतिक्रिया होती है जिसे वे जवाब दे रहे हैं, न कि उनके गहरे, लंबे समय से चले आ रहे विश्वासों का प्रतिबिंब।
मॉडल: इस व्यवहार की भविष्यवाणी करने का सबसे अच्छा तरीका यह मानना है कि लोगों का एक "वास्तविक स्व" होता है जो स्थिर रहता है, लेकिन एक "टाइपिंग स्व" होता है जो उस व्यक्ति की नकल करने के लिए तेजी से बदलता है जिससे वे बात कर रहे हैं, लेकिन केवल तभी जब वह व्यक्ति उनसे बहुत अलग न हो।

शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि यदि हम संकट के दौरान जनमत को समझना चाहते हैं, तो हमें केवल कमेंट्स के "शोर" (बाहरी स्व) को नहीं देखना चाहिए। हमें उसके नीचे स्थित स्थिर "ग्लेशियर" (आंतरिक स्व) को खोजने की आवश्यकता है ताकि वास्तविक तस्वीर मिल सके।

तकनीकी सारांश: बेल्जियम के रेडिट समुदाय के भीतर COVID-19 चर्चाओं में सामाजिक संसर्ग (Social Contagion)

समस्या विवरण

COVID-19 शमन उपायों (mitigation measures) के प्रति सार्वजनिक भावना के विकास को समझना महामारी विज्ञान के मॉडलों और सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति को सूचित करने के लिए महत्वपूर्ण है। जबकि सोशल मीडिया "इन्फोडेमियोलॉजी" (infodemiology) के लिए एक महत्वपूर्ण डेटा स्रोत के रूप में कार्य करता है, मौजूदा शोध मुख्य रूप से भावना पैटर्न का वर्णन करने पर केंद्रित रहा है, न कि भावना संसर्ग (sentiment contagion) और ध्रुवीकरण की अंतर्निहित गतिशीलता को मॉडल करने पर। विशेष रूप से, उन विषयों के बीच अंतर करने की आवश्यकता है जो बाहरी सूचना (जैसे, नीति घोषणाएं) द्वारा संचालित होते हैं बनाम वे जो आंतरिक सामाजिक संसर्ग द्वारा संचालित होते हैं, और यह समझना कि व्यक्त की गई भावना थ्रेडेड बातचीत के भीतर अंतर्निहित उपयोगकर्ता विचारों से कैसे संबंधित है। यह अध्ययन लॉकडाउन, मास्क और टीकाकरण पर बेल्जियम के रेडिट समुदाय (r/Belgium) की चर्चाओं का विश्लेषण करके इन कमियों को दूर करता है।

कार्यप्रणाली

डेटा संग्रह और प्रीप्रोसेसिंग

इस अध्ययन में 1 जनवरी, 2020 और 30 जून, 2022 के बीच r/Belgium के 28,559 अद्वितीय उपयोगकर्ताओं के 655,642 पोस्ट (टिप्पणियाँ और सबमिशन) का विश्लेषण किया गया।

विषय वर्गीकरण (Topic Classification): बेल्जियम के संदर्भ के लिए विशेष रूप से प्रशिक्षित एक बहुभाषी BERT-आधारित टॉपिक मॉडल (mbert-ctbt) का उपयोग करके पोस्ट को तीन शमन विषयों (लॉकडाउन, मास्क, टीकाकरण) में वर्गीकृत किया गया।
भावना विश्लेषण (Sentiment Analysis): अंग्रेजी भाषा के पोस्ट (लगभग 75% डेटासेट) को एक RoBERTa-आधारित क्लासिफायर (roberta-tbsl) का उपयोग करके भावना के लिए स्कोर किया गया। भावना को एक निरंतर मान ( $s_k \in [-1, 1]$ ) में परिवर्तित किया गया, जिसमें सकारात्मक स्कोर में से नकारात्मक स्कोर को घटाया गया।
अस्थायी संरेखण (Temporal Alignment): पोस्टिंग वॉल्यूम को इंटरप्टेड टाइम सीरीज़ विश्लेषण का उपयोग करके बाहरी घटनाओं (नीति घोषणाएं, अस्पताल में भर्ती होने की संख्या, टीकाकरण खुराक) के साथ सह-संबंधित किया गया।

विश्लेषणात्मक ढांचे (Analytical Frameworks)

विषय संसर्ग परीक्षण (Topic Contagion Testing): लेखकों ने यह परीक्षण किया कि क्या किसी विषय में पूर्व भागीदारी से उसी विषय पर एक नई चर्चा शुरू करने की संभावना बढ़ जाती है। इसका मूल्यांकन एक 'नल मॉडल' (null model) की तुलना करके किया गया, जहाँ विषय की शुरुआत और भागीदारी को यादृच्छिक रूप से मिश्रित किया गया था।
भावना समरूपता मात्रा निर्धारण (Sentiment Homophily Quantification): कमेंट की भावना और पैरेंट (parent) पोस्ट की भावना के बीच संबंध का विश्लेषण 2D जॉइंट हिस्टोग्राम का उपयोग करके किया गया। एक समरूपता माप ( $h$ ) की गणना की गई, जो डायगोनल से उनकी दूरी के आधार पर देखे गए भावना युग्मों के विचलन को भारित करती है। संदर्भों में "एन्सेस्ट्रल" (हाल ही में पढ़ी गई पोस्ट) और "यूजर" (समान लेखक की पोस्ट) शामिल थे।
मैकेनिस्टिक मॉडलिंग (SLEBC): भावना के विकास को कैप्चर करने के लिए एक नया स्मूथ लेटेंट-एक्सप्रेस्ड बाउंडेड कॉन्फिडेंस (SLEBC) मॉडल विकसित किया गया।
- लेटेंट स्टेट ( $u_i[t]$ ): एक अदृश्य चर जो उपयोगकर्ता के अंतर्निहित भावना प्रक्षेपवक्र (trajectory) का प्रतिनिधित्व करता है, जिसे इंटरेक्शन इतिहास के आधार पर स्टोकेस्टिक रूप से अपडेट किया जाता है।
- एक्सप्रेस्ड स्टेट ( $e_i[t]$ ): एक विशिष्ट टिप्पणी की दृश्यमान भावना, जो उपयोगकर्ता के लेटेंट स्टेट और तत्काल पैरेंट कमेंट की व्यक्त भावना के आधार पर अपडेट होती है।
- अपडेट तंत्र (Update Mechanism): मॉडल एक स्मूथ बाउंडेड कॉन्फिडेंस कर्नेल ( $B_{\alpha, \epsilon}}$ ) का उपयोग करता है, जहाँ भावना संरेखण केवल तभी होता है जब एजेंटों के बीच का अंतर एक थ्रेशोल्ड $\epsilon$ से कम हो। यह रैखिक अपडेट नियमों के विपरीत है।
- मॉडल तुलना: SLEBC मॉडल का मूल्यांकन दो विकल्पों के विरुद्ध किया गया: एक रैखिक अपडेट वाला मॉडल ( $L_\alpha$ ) और एक स्टेटलेस मॉडल ( $\bar{e}$ ) जिसमें लेटेंट स्टेट का अभाव है। मॉडल फिट का मूल्यांकन वेटानाबी-आकेके सूचना मानदंड (WAIC) का उपयोग करके किया गया।

मुख्य परिणाम

1. विषय उद्भव और बाहरी चालक

कोई आंतरिक सामाजिक संसर्ग नहीं: पोस्टिंग अनुक्रमों के विश्लेषण ने विषय की शुरुआत में सामाजिक संसर्ग का कोई प्रमाण नहीं दिखाया। चर्चा में भाग लेने वाले उपयोगकर्ता उसी विषय पर एक नई चर्चा शुरू करने के लिए अधिक संभावित नहीं थे।
बाहरी सीडिंग (External Seeding): तीनों विषयों (लॉकडाउन, मास्क, टीकाकरण) के लिए पोस्टिंग वॉल्यूम के शिखर (peaks) सरकारी नीति घोषणाओं और मीडिया रिपोर्टों जैसे बाहरी आयोजनों के साथ सटीक रूप से संरेखित थे। विषय की शुरुआत प्लेटफॉर्म-आंतरिक प्रसार के बजाय बाहरी सूचना द्वारा बीजित (seeded) प्रतीत होती है।

2. भावना समरूपता (Sentiment Homophily)

महत्वपूर्ण समरूपता: विषय संसर्ग की कमी के बावजूद, भावना ने महत्वपूर्ण समरूपता प्रदर्शित की। कमेंट की भावना पैरेंट पोस्ट की भावना के साथ मजबूती से सह-संबंधित थी।
संदर्भ निर्भरता: समरूपता "एन्सेस्ट्रल" संदर्भ (तत्काल पोस्टिंग वातावरण) में "यूजर" संदर्भ (उपयोगकर्ता के अपने इंटरैक्शन का इतिहास) की तुलना में अधिक मजबूत थी, जिससे पता चलता है कि उपयोगकर्ता समय के साथ समान विचारधारा वाले उपयोगकर्ताओं के साथ चुनिंदा रूप से बातचीत करने के बजाय तत्काल थ्रेड के अनुकूल होते हैं।
विषय भिन्नता: लॉकडाउन चर्चाओं में उच्चतम ध्रुवीकरण (विशिष्ट सकारात्मक और नकारात्मक क्लस्टर) देखा गया, जबकि मास्क और टीकाकरण चर्चाएँ मुख्य रूप से नकारात्मक थीं और उनमें कमजोर समरूपता थी।

3. मॉडल प्रदर्शन और गतिशीलता

SLEBC की श्रेष्ठता: SLEBC मॉडल ने सभी तीन विषयों के लिए रैखिक और स्टेटलेस विकल्पों की तुलना में सबसे अच्छा फिट (सबसे कम WAIC) प्रदान किया।
व्यक्त बनाम लेटेंट अनुकूलन: मॉडल ने निष्कर्ष निकाला कि व्यक्त भावना, उपयोगकर्ता के इंटरेक्शन इतिहास के आधार पर अपडेट होने वाले लेटेंट स्टेट की तुलना में तत्काल पैरेंट कमेंट के प्रति अधिक मजबूती से अनुकूलित होती है।
- अनुपात: लॉकडाउन के 74% उपयोगकर्ताओं के लिए, मास्क के 70% उपयोगकर्ताओं के लिए और टीकाकरण के 51% उपयोगकर्ताओं के लिए, पैरेंट के प्रति अनुकूलन शक्ति ( $\alpha_e$ ), लेटेंट अपडेट शक्ति ( $\alpha_u$ ) से अधिक थी।
बाउंडेड कॉन्फिडेंस: बाउंडेड कॉन्फिडेंस तंत्र आवश्यक था; रैखिक मॉडल ने समरूपता को काफी कम करके आंका, जबकि स्टेटलेस मॉडल समय के साथ भावना वितरण को पकड़ने में विफल रहा।

महत्व और दावे

यह पेपर दावा करता है कि रेडिट जैसे प्लेटफार्मों के लिए इन्फोडेमिक मॉडल को पारंपरिक संसर्ग मॉडलों की तुलना में अलग तरह से संरचित किया जाना चाहिए:

विषय सीडिंग (Topic Seeding): मॉडलों को विषय के उद्भव को आंतरिक सामाजिक संसर्ग के रूप में मानने के बजाय बाहरी सूचना स्रोतों (आधिकारिक संचार, मीडिया) द्वारा संचालित माना जाना चाहिए।
भावना तंत्र: भावना के प्रसार को रैखिक संसर्ग के बजाय बाउंडेड कॉन्फिडेंस तंत्र (जहाँ प्रभाव समानता द्वारा सीमित होता है) के माध्यम से बेहतर ढंग से मॉडल किया जा सकता है।
लेटेंट बनाम एक्सप्रेसड: एक उपयोगकर्ता के अंतर्निहित लेटेंट सेंटिमेंट और उसकी व्यक्त भावना के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर है। व्यक्त भावना एक "नॉइजी" (noisy) सिग्नल है जो तेजी से तात्कालिक संवादात्मक संदर्भ (पैरेंट पोस्ट) के अनुकूल होती है और शायद उपयोगकर्ता की वास्तविक अंतर्निहित राय को सही ढंग से नहीं दर्शाती है।
विषय विशिष्टता: शमन उपाय (लॉकडाउन, मास्क, टीके) विशिष्ट अस्थायी और भावना पैटर्न प्रदर्शित करते हैं और उन्हें एक एकल "COVID-19 सेंटिमेंट" वेरिएबल में एकत्रित नहीं किया जाना चाहिए।

अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि सोशल मीडिया चर्चाएं आंतरिक विषय संसर्ग द्वारा संचालित नहीं होती हैं, लेकिन थ्रेड के भीतर भावना की गतिशीलता स्थानीय बातचीत और बाउंडेड कॉन्फिडेंस द्वारा आकार लेती है, जिसके लिए ऐसे मॉडलों की आवश्यकता है जो वॉल्यूम के लिए बाहरी चालकों और भावना के विकास के लिए बाउंडेड कॉन्फिडेंस तंत्र को शामिल करते हों।