アメリカン航空587便。ジャーマンウィングス9525便、フランス航空447便。これらすべての飛行機が墜落し、乗員全員が死亡したことを覚えていますか。
歴史が何らかのガイドであるならば、約45年。
新しい研究では、少なくともこれらの災害に関するウィキペディアの検索に基づいて、飛行機事故の集合的記憶が約45年間続くことがわかりました。ウィキペディアは、人々の集合的な記憶をのぞくことが可能になると、オックスフォード大学の計算社会科学者である研究リーダーのタハ・ヤセリ氏は述べた。そして、飛行機の墜落は他の飛行機の墜落の記憶を引き起こします-互いに何の関係もない遠方の出来事でさえ判明しますたとえば、2015年のジャーマンウィングスの墜落事故では、自殺したパイロットがエアバスを山腹に飛ばし、2001年のアメリカン航空はニューヨーク市のロックアウェイ地区で墜落しました。別のジェットからの乱流に。
「ジャーマンウィングの墜落事故が発生したとき、アメリカン航空の記事の閲覧数は3倍に増加した」とYasseriはLive Scienceに語った。ジャーマンウィングスのウィキペディアの記事からアメリカン航空の災害記事へのハイパーリンクがなかったにもかかわらず、関心が高まりました。
メモリの外部化
ヤッセリは、ジャーマンウイングス飛行後の2001年のアメリカン航空の災害への関心の急増に気づいたとき、飛行機墜落の公衆の記憶を研究することに興味を持ちました。ヤセリの作品は、人々が考えていることを理解する方法として、ウィキペディアやその他のインターネット検索行動に焦点を当てています。ウィキペディアのページビューのデータにより、研究者は、以前は単純に定量化できなかった考えや記憶を定量化できます。
人々の精神をデジタルで捉えることで、矛盾する真実が明らかになったとヤッセリ氏は語った。一方で、人々は注目の幅が短い-ニュースイベントへの注目は、約1週間ほどで低下する傾向があります。一方、ウィキペディアのようなサイトは過去のイベントに関する詳細をアーカイブしています。インターネット時代の前に、人々はこれらの出来事を思い出すために古い新聞の切り抜きを掘り下げる必要があったかもしれません。
「ソーシャルメディアとデジタルテクノロジーにより、注意力が低下する可能性がありますが、同じテクノロジーによって、過去の出来事を記憶したり、思い出したり、自分自身を教育したりできるようになります」とYasseri氏は述べています。
メモリ接続
ジャーナルサイエンスアドバンスで本日(4月5日)に発表された新しい研究では、Yasseriと彼の同僚は、2008年から2016年の間にWikipediaの英語ページにリストされた航空機事故に焦点を当てました。古い事故。
彼らはいくつかの興味深いパターンを見つけました。まず、いくつかの古いクラッシュは他のクラッシュよりも記憶に残るとヤッセリは言った。航空事故が発生すると、人々はウィキペディアのウサギの穴を下り、9/11に墜落した飛行機につながる可能性があります。
「人々は戻って9/11便について何度も何度も読んだ」とヤセリ氏は語った。
おそらく驚くことではないが、人々は最近の災害を古い災害よりも容易に覚えている、と研究者たちは発見した。約45年後、少なくともWikipediaに関する限り、クラッシュの記憶はめったにトリガーされません。事故が45年以上前に過去の災害の調査を促すことはめったにありません。
死者数も重要です。人々は記憶レーンを下りるとき最大の死者数で航空事故に引き寄せられる傾向があると研究者達は発見しました。おそらく驚くべきことに、死亡者数がゼロの過去の事故は、少数の死亡者がいる過去の事故よりも注目される傾向があります。おそらく、奇妙なことが起こった場合にのみ、致命的でない事故がウィキペディアのページを取得する可能性があるためだと、Yasseri氏とその同僚は、1940年にオーストラリアのブロックレスビーでパイロットが安全に2機を着陸させることができた空中衝突の例を引用して書いています。 -一緒にアブロ・アンソンズ。
全体として、ごく最近の飛行機の墜落によって引き起こされた記憶は、かなりの量の人々の脳空間を満たします。新しい航空事故後の最初の1週間で、災害のWikipediaページは平均で740万回表示されています。新しい事故によって引き起こされた古い航空会社の墜落のビューの急上昇は、平均で10.5百万ビューです。
同様の結果はおそらく地震のような他の種類の災害でも見られるだろうとヤセリは言った。記憶をトリガーする効果はおそらくポジティブなイベントにもあると彼は言った-現在のスポーツイベントは過去のスポーツイベントなどの迅速な検索を行う。
ウィキペディアのビューはグーグルの検索と相関することが示されているため、巨大なオンライン百科事典はインターネットユーザーの行動の良いプロキシです。しかし、彼は研究をさらに進めたいと考えています。
「ソーシャルメディア、ニュースアウトレット、より伝統的なメディアのデータも欲しい」とYasseri氏は語った。