V novém modelu šíření fám rozhoduje i to, jak dlouho trvá ověření informace
Mezinárodní tým, ve kterém jsou tři výzkumníci z ostravského centra IT4Innovations, popsal v časopise Scientific Reports model šíření fám na sociálních sítích. Dělí uživatele na čtyři skupiny, počítá pro fámu reprodukční číslo jako epidemiologie pro nákazu a spojuje tři vlivy, které se dřív zkoumaly odděleně: paměť, zpoždění reakce a náhodnost chování. Model stojí na rovnicích, ne na datech z konkrétní sítě.
Studii Rumor and counter-rumor dynamics in a stochastic delay-fractional framework vydal časopis Scientific Reports 13. května 2026 v otevřeném přístupu. Šest autorů v ní staví model toho, jak se na sociálních sítích šíří fáma a vedle ní i informace, které ji vyvracejí. Tři z nich – Ali Raza, Marek Lampart a Umar Shafique – pracují v Laboratoři kvantových výpočtů v IT4Innovations při VŠB-TUO v Ostravě. Zbylí tři jsou z Bejrútu, Rijádu a Al-Ahsá; první a korespondující autor Ali Raza uvádí kromě Ostravy ještě univerzitu v jordánském Irbidu. Tiskovou zprávu vydalo IT4Innovations 18. srpna, tedy tři měsíce po vyjití studie.
Čtyři skupiny a jedno číslo
Model dělí uživatele na čtyři skupiny: ty, kdo se s informací teprve setkají, její šiřitele, uživatele a organizace, které ji vyvracejí, a ty, kdo o další šíření ztratili zájem. Autoři pro tu čtveřici používají zkratku SICR a popisují rovnicemi, jak lidé mezi skupinami přecházejí.
Klíčová veličina se jmenuje R₁ a funguje jako reprodukční číslo u nákazy: pod jedničkou šíření vyhasne, nad ní může fáma přetrvat. Citlivostní analýza pak říká, které parametry ji tlačí nahoru a které dolů. Nahoru intenzita šíření, podíl lidí, kteří fámě uvěří a pošlou ji dál, a přísun nových uživatelů. Dolů blokování a nahlašování šiřitelů a odchod uživatelů ze systému. Samostatné simulace k tomu přidávají čas: čím déle trvá ověření informace nebo zásah proti ní, tím hůř se šíření brzdí.
„Nejde přitom o nástroj, který by předpovídal osud konkrétního příspěvku na sociální síti,“ upozorňuje v tiskové zprávě Marek Lampart. „Jde o matematický model, který pomáhá oddělit jednotlivé vlivy, testovat jejich kombinace a lépe pochopit mechanismy.“
V čem je studie nová
Nápad popsat fámu jako nákazu je starý přes šedesát let. David Kendall a Daryl Daley ho v prosinci 1964 shrnuli na jedné stránce v Nature pod titulkem Epidemics and Rumours a o rok později rozvedli v IMA Journal of Applied Mathematics. Jejich model měl tři skupiny; ostravská studie přidává čtvrtou, totiž ty, kdo fámu vyvracejí.
Že je téma živé, je vidět v úvodu samotné studie: autoři tam vyjmenovávají dvacet dalších modelů šíření fám a devatenáct z nich má vročení 2024. Novost své práce proto nestaví na rozdělení do skupin, ale na tom, že v jednom rámci spojuje tři věci, které se do té doby zkoumaly každá zvlášť: dlouhodobou paměť, tedy že reakce závisí i na dřívějších setkáních s informací, zpoždění mezi příčinou a následkem a náhodné výkyvy v chování. K tomu přidávají numerickou metodu GL-NSFD, která má u takové soustavy udržet výsledky v mezích, ve kterých dávají smysl.
Co model nedělá
V oddílu o dostupnosti dat studie neuvádí žádnou datovou sadu, jen kód, který autoři poskytnou na vyžádání. Model tedy neběží na příspěvcích z Facebooku ani ze sítě X; hodnoty parametrů jsou zvolené tak, aby šlo simulace spustit, ne odměřené na konkrétní platformě. Sedí to s tím, co říká Lampart, a taky s tím, kam práci zařadila redakce Nature: pod výpočetní biologii, matematiku a fyziku, ne pod společenské vědy.
Prakticky to znamená, že z modelu nevyjde, kolika lidem se rozešle konkrétní řetězový e-mail. Vyjde z něj, který parametr má na výsledek největší páku – a právě tenhle rozdíl se v přejatých zprávách ztrácí snadno. Jestli páka platí i mimo rovnice, ukáže teprve srovnání s naměřenými daty, které studie nedělá. Sledovat, jak se rozjíždí koordinovaná kampaň, jde zatím spíš postupy, které jsme popsali u opakování a načasování příspěvků v předvolebních diskuzích.
Kdo to zaplatil
Českou část hradilo ministerstvo školství přes e-INFRA CZ, Evropská unie v projektu REFRESH z Operačního programu Spravedlivá transformace a grant SGS na VŠB-TUO. Vedle toho práci podpořily tři zahraniční zdroje: Lebanese American University v Bejrútu, Princess Nourah bint Abdulrahman University v Rijádu a King Faisal University v Al-Ahsá. České tiskové zprávy uvádějí jen tu první trojici.
Zdroje
- Rumor and counter-rumor dynamics in a stochastic delay-fractional framework: a GL-NSFD approach, Scientific Reports 16, článek 19362, 13. května 2026
- Matematický model ukazuje, co rozhoduje o tom, zda se fáma na sociálních sítích udrží, nebo zanikne, tisková zpráva IT4Innovations, 18. srpna 2026
- Čeští vědci vytvořili matematický model, jak se šíří fámy na sociálních sítích, Lupa.cz
- Epidemics and Rumours, D. J. Daley a D. G. Kendall, Nature 204, s. 1118, 12. prosince 1964
