Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Эмоции играют важную роль в создании «вирусного» контента. Люди, скорее всего, поделятся ссылкой на контент, если он вызовет у них эмоцию. Например, веб-компания Buzzsumo проанализировала популярность в Сети 100 миллионов статей и обнаружила интересные тенденции.8 Во-первых, как и следовало ожидать, наличие изображения увеличило вероятность того, что статьей поделятся (статьями с изображениями делились в два раза чаще). Были получены результаты анализа сообщений с эмоциональным содержанием: определенные эмоции, скорее всего, приведут к тому, что статьей поделятся. К ним относились: «благоговение», «развлечение», «смех», «радость», а также менее распространенные «гнев» и «печаль».
Благоговение – интересное чувство с точки зрения нейродизайна. Его часто игнорируют маркетологи, но изображения, которые вызывают благоговение, в интернете могут быть очень популярны. Благоговение обычно вызывается сочетанием красоты и большого масштаба. Например, природные ландшафты, обширные и красивые, как фотографии Большого каньона. Есть что-то в этом чувстве, что заставляет нас поделиться им с другими.
Исследователи также обнаружили, что пользователи весьма охотно делятся инфографикой. Это предсказуемо с точки зрения нейродизайна. Как упоминалось в главе 3, польза инфографики в том, что благодаря ей воспринимать информацию становится «проще, чем ожидалось». Она информативна, содержит новые данные и остается интуитивно понятной и простой в усвоении (если хорошо разработана).
В другом исследовании изучалась «потенциальная вирусность» около 7000 статей из издания New York Times с учетом их эмоционального содержания9. В целом исследователи пришли к выводу, что эмоциональное содержание было более «вирусным», чем неэмоциональное, а положительные эмоции воспринимались лучше, чем отрицательные. Опять же, очень доступным было признано чувство благоговения. Чтобы сделать статью «вирусной» и мотивировать людей поделиться контентом, недостаточно положительных, но слабых чувств, таких как удовлетворение или расслабление, здесь нужна более сильная эмоция. Исключениями среди негативных эмоций были гнев и беспокойство. Если новость заставит человека рассердиться, он, возможно, захочет поделиться ею с друзьями или единомышленниками со сходными политическими пристрастиями. Если мы беспокоимся, разделение этого чувства с другими может помочь почувствовать себя лучше. Однако статьи, вызывающие печаль, вряд ли станут «вирусными».
Архетипические изображения
Швейцарский психоаналитик Карл Густав Юнг считал, что определенные образы резонируют в нас повсеместно, глубоко и бессознательно, потому что проникают в инстинкты. Он назвал эти образы архетипами и описал их как «первичные образы, которые отражают основные закономерности, являющиеся общими для всех нас, существовавшие изначально и повсеместно»10. Эти образы не являются инстинктами, а выражают их и, следовательно, глубоко резонируют с нами. Точная форма изображений может меняться и эволюционировать с течением времени, но они все еще выражают один и тот же базовый архетип. Они универсальны и «встроены» в наш разум. Если изображение вызывает архетип, то он осознается быстро и легко. Архетипы могут быть индивидуальными или характерными, такими как «волшебник», «обманщик», «герой» или «воспитатель». Они также могут не иметь отношения к людям, например, «монстр» или «лес». Архетипы на самом деле не являются концепцией из сферы нейронауки (мы не знаем, как эти инстинктивные формы могли быть унаследованы и сохранены в мозге, не говоря уже об архетипах, вызванных изображениями), зато они представляют собой интересную модель для размышления об успехах и распространенности определенных типов изображений.
Если содержание изображения (а не только его актуальность или удачные перепосты) может влиять на то, станет ли оно «вирусным», должна быть возможность обучить компьютер определению потенциала изображения. Этим и занялась одна группа исследователей. Они составили базу данных, насчитывающую около 10 000 изображений, которые были размещены на Reddit, и собрали данные о популярности каждого из них (т. е. сколько зрителей «плюсовали», делились и как часто это делали).11 Эти данные позволили отсортировать изображения на «точно вирусные», «точно не вирусные» и «потенциально вирусные». Затем исследователи показали испытуемым выборку по различным типам изображений и попросили определить, насколько «вирусным» было каждое из них. Испытуемые оценивали изображения по 52 различным параметрам, таким как типы эмоций, которые вызывали изображения. Было выявлено, что в содержании «вирусных» изображений проявлялись четкие тенденции. Приведем первые 15 характеристик:
1. Синтетически сгенерированный (например, в Photoshop)
2. Мультяшный
3. Смешной
4. Животные
5. Явный
6. Динамичный
7. Искусственный
8. Милый
9. Сексуальный
10. Мужчина
11. Странный
12. Встревоженный
13. Страшный
14. Старый
15. Подозрительный
Содержание изображения, которое имело шансы стать «вирусным»:
1. Расслабленный
2. Открытые пространства
3. Красивый
4. Спокойный
5. Уставший
6. Безмятежный
7. Объекты
8. Сонный
9. Подавленный
10. Позитивная атмосфера
11. Центрированный
12. Довольный
13. Расстроенный
14. Сгруппированный
15. Красочный
Интересно, что симметричные изображения не становятся «вирусными», они могут быть красивыми или эстетически приятными, но не вызывают желания делиться. Список «не вирусного» содержимого показывает, что красивое изображение, передающее приятные эмоции (например, спокойствие или безмятежность) с низкой интенсивностью, может быть приятными, но не более. Успех изображений, созданных в Photoshop, или синтетических изображений показывает ценность адаптируемых образов: их можно сделать более актуальными (например, добавить текст, связанный с изображением, темой или новостями) или смешными (изображения с лицами, например, ребенок с выражением лица, как у взрослого, и наоборот). Успех этого типа изображения также может быть вызван тем, что они вызывают эффект «неожиданно знакомой информации» (см. главу 3). Другими словами, показывают нечто знакомое, но неожиданным образом. Картинки, у которых была более чем одна из положительных «вирусных» характеристик (например, ее создали в Photoshop, есть изображение животного), претендовали на то, чтобы стать «вирусными».
Но что если дизайнеру нужно создать красивое или не вызывающее особых эмоций изображение? Другими словами, может ли «не вирусное» изображение стать «вирусным»? Да! Исследователи обнаружили, что даже если у изображения нет «вирусного» содержимого, его можно сделать таковым путем добавления одного или нескольких элементов, присущих наиболее «вирусным» изображениям.
Конечно, некоторые типы контента, которые специально создавались для запуска «вирусных» изображений в Reddit, могут отличаться от аналогов в других социальных сетях или контекстах. Reddit сильно «перекошен» демографически в сторону молодых мужчин, а анонимность позволяет публиковать более резкий или анархический контент. Тем не менее результаты в целом совпадают с выводами, полученными в ходе других исследований. Юмор, симпатия, простота (например, в мультяшном стиле) и эмоции высокой интенсивности (например, тревога) являются более «вирусными», в то время как красивые и безмятежные изображения «вирусными» не становятся.
Исследователи также обнаружили, что люди могут с высокой долей вероятности (около 65 %) предсказать, станет ли изображение «вирусным», даже если они не видели его раньше. Точность прогнозов улучшалась, когда испытуемым показывали пары изображений, одно из которых было «вирусным», а другое – нет, и просили угадать «вирусное» (точность здесь составляла около 70 %). Прогнозы были менее точны, когда пары включали одно изображение, которое находилось между высокой и низкой степенью «вирусности» (угадали около 60 %). А когда по результатам анализа 52 признаков за дело взялся компьютер, то показал более точный результат (65 %!). Конечно, компьютер имел доступ к информации о том, что делает изображение «вирусным», но результат впечатляет.
Войти с помощью соц. сетей: