네트워크 구조 :Twitter의 사용자 기반과 연결은 뇌의 신경망과 유사한 복잡한 네트워크를 형성합니다. 사용자는 다른 사용자를 따르고 정보가 흐르는 정보를 위해 링크 및 경로를 만듭니다.
정보 처리 :뇌가 감각 입력을 받고 처리하는 것처럼 트위터 사용자는 정보를 소비하고 공유합니다. 그들은 게시물, 리트 윗 내용을 읽고 토론에 참여하며, 모두 플랫폼의 정보 흐름에 기여합니다.
내용 중재 :뇌에는 감각 입력을 필터링하고 검열하는 메커니즘이 있으며, 트위터에는 정보 흐름을 조절하고 유해한 내용을 제거하기위한 내용 중재 정책 및 알고리즘이 있습니다.
밈과 바이러스 성 :트위터에서 특정 콘텐츠가 바이러스 성이되는 방식은 네트워크를 가로 질러 빠르게 퍼져 밈의 밈과 바이러스 성 아이디어와 비슷합니다.
에코 챔버 :인간의 두뇌와 트위터 모두 에코 챔버를 전시 할 수 있으며, 여기서 개인은 기존의 신념과 가치를 강화하는 정보를 만나는 경향이 있습니다. 이로 인해 인식과 의사 결정에 편견이 생길 수 있습니다.
데이터 분석 :연구자들은 사용자 상호 작용 및 컨텐츠 분석과 같은 트위터의 데이터를 사용하여 뇌 스캔이 뇌 활동을 연구하는 데 사용되는 방식과 유사하게 인간의 행동과 사회적 역학을 이해합니다.
이러한 비교는 은유 적이며 트위터의 기능은 뉴런 및 시냅스와 같은 생물학적 메커니즘보다는 알고리즘과 계산 프로세스를 기반으로합니다.
