Le nombre de membres n'est pas proportionnel à l'activité totale d'un site collaboratif. Au contraire, une augmentation des inscriptions pousserait chacun des membres à utiliser les fonctions de celui-ci de manière accrue.

Sur les réseaux, l'affluence encourage l'activité

 

Sur un réseau social, le nombre de tags rédigés par les internautes pour qualifier une photo, un article ou tout autre contenu, ne croît pas à la même vitesse que le nombre d'utilisateurs total de ce même réseau social. Lingfei Wu, chercheur à l'université de Hong-Kong, a mis en évidence ce phénomène en s'intéressant à deux réseaux bien particuliers: Delicious et Flickr. Il apparaît ainsi que, contrairement à ce que l'on pourrait imaginer, le nombre de tags recensés augmente bien plus rapidement que le nombre d'utilisateurs (39% plus vite pour Flickr, et 18% dans le cas de Delicious).

Plus de membres induit une activité accrue de chacun d'entre eux

Pour Lingfei Wu, ce phénomène s'explique de la manière suivante : lorsque le nombre d'utilisateurs augmente sur un site communautaire, ces derniers vont avoir tendance, en réaction à cette augmentation, à user de manière plus importante des fonctions de ce même réseau. Dans le cas présent, c'est le nombre de tags qui a crû de manière exponentielle. Signalons que le nombre moyen de tags par personne a augmenté de manière assez hétérogène. C’est-à-dire que la croissance constatée s'est faite pour la communauté toute entière, et non au sein d'une classe d'utilisateurs particuliers.

Analyser le phénomène pour prévoir l'activité d'un réseau social

Pour le chercheur, ce phénomène de croissance non-proportionnelle pourrait ne pas se limiter aux seuls systèmes de tag, et être présent également dans le cadre d'autres réseaux sociaux, voire au sein de la vie réelle.  Sur le web, et d'un point de vue pratique, l'analyse de cet accroissement pourra permettre aux webmaster de prédire efficacement la demande de la part des internautes, et ainsi de planifier les capacités de leurs serveurs en conséquence. A terme, Lingfei Wu souhaite généraliser son modèle, et l'appliquer effacement à Internet comme à la vie réelle.