1948年，美国传播学者哈罗德•拉斯韦尔(Harold Lasswell)将媒体传播学研究的目标定义为：“谁(who)对谁(to whom)通过何种渠道(in what channel)说了什么(say what)，并取得了何种效果(with what effect)”。可研究人员碰到的难题在于，在拉斯韦尔提出该理论五六十年后，这一目标仍然基本上不可能实现。

眼下，这种情况或许正在改变。在线社交网络产生了大量有关“谁对谁说了什么”的信息。目前，经济学家、计算机科学家和社会学家正试图从这些社交网络中，为一些由来已久的问题寻找出答案——而最令人翘首以待的答案，莫过于如何生成必然能成功散播的信息。

因此，你该怎样制作一部完美的影片、或是写一本完美的书、又或是在Twitter上发一条完美的帖子，以求它能最大限度地流行开呢？哥伦比亚大学 (Columbia University)和雅虎研究院(Yahoo! Research)的数理社会学家邓肯•沃茨(Duncan Watts)给出了答案——但这些答案听起来恐怕会让人有些泄气。他说：“我一直利用社交媒体推广我的书。但这纯粹是在浪费时间，几乎没造成任何影响。”

（我愿在这帮他一点小忙。他的这本书名字叫作《一切显而易见：一旦你知道答案》(Everything is Obvious (Once You Know the Answer))。

这与病毒性媒体的情况类似：我们之所以关注那些成功事件，仅仅是因为它们是成功的，并因此过高估计了成功的可能性。此外，还存在一种“幸存者偏差” (survivor bias)：我们分析有效的事例时，会忽略那些失败的事例。“人们以为，只要是猫咪或可爱孩子的视频就都能传播开，”沃茨表示。“但事实上，有数百万此类 视频从未传播开。”

沃茨和同事们在一份名为《人人都有影响力》(Everyone’s An Influencer)的研究报告中，对一种被称为“Twitter瀑布”(Twitter cascade)的媒体传播方式进行了量化。当一个人在Twitter上发布的帖子被其他用户一级级转发下去时，就形成了Twitter瀑布。任何不熟悉 Twitter的人都会以为，一条特别有趣的笑话或八卦会这样无限传播下去。

可第一个出人意料的事实是，典型的Twitter瀑布极为少见，规模也小之又小。Twitter上90%的帖子都从未被转发过，在剩下的那10%中，大部分也仅仅是被直接关注者转发一次，而不会被关注者的关注者再转发。

第二个出人意料的事实是，除了那些极为明显的例子，人们是不可能预测出哪条帖子会引发瀑布的。沃茨和同事们只需知道某个用户以前是否引发过瀑布，就 几乎可以预测该用户未来引发瀑布的可能性——这个可能性并不是很大。（如果你知道某个用户以前曾成功引发过瀑布，那么知道他有多少关注者就没什么用了，因 为这两方面的数据是重叠的。）

沃茨希望一些市场营销公司能进行一些精心操作的实验，以观察哪些信息可以通过Facebook之类的社交网络传播。但他不确定这些公司愿意这样做。 “要想得出正确的实验结果，就要把所有数字都记录下来。”沃茨认为，这些实验可能得出的结果将会证明，通过社交网络营销来产生影响有多么困难。

现在，我对恳请你们在Twitter上关注我已经没什么兴趣了（我的用户名是：@timharford）。不过，这就是现实——大多数事情都会以失败告终。正如沃茨所言，“能够衡量每件事成败的痛苦之处就在于，你总是会被这一现实羞辱。”