在Twitter上的产品信息传播的过程是类似Facebook，但是，而Facebook的区分朋友与产品网络成员（即“朋友”（一个人）与那些谁“喜欢”（产品）），微博没有这种正式的区别。相反，下列一个朋友的过程是相同的处理产品的。此外，在基于文本的帖子在Twitter上用户的个人资料页上显示的被称为“推特”，而不是“状态更新”（推特被限制在140个字符），而订阅到另一个用户的鸣叫被提及，而不是更通用的”喜欢“的产品信息源（在Facebook上）。知识的不断积累的特定的鸣叫源的观看页面。

我们的调查要求参与者回应关于在Facebook或Twitter，他们最近收到的产品页面的建议（涉及不熟悉的产品）。这些参加者被随机分配这两个网站的用户跨平台的调查。虽然这样的调查，它依赖于追溯数据是错误的回忆和可能的事后聪明偏见，我们没有理由期望，这种偏见会影响我们的假设的方向或意义。

四、提出措施

调查版本创建的。在第一个版本中，参与者被要求回忆起某一特定产品或服务相关的Facebook页面上，最近有人提出了他们，并回应我们的问题，特别是。我们依赖的措施是：“你有没有查看建议的页面”（知识）和“你确认/加入建议的页面”（喜欢）是/否可能的反应。在第二个版本中，参与者被要求调出一个特定的Twitter的成员，最近有人提出“遵循”（即一个产品信息源），并回应我们的问题，特别是建议。我们依赖的措施是：“你有没有查看建议的Twitter信息源的页面”（知识）和“你决定了吗遵循推荐的Twitter信息源”（喜欢）是/否可能的反应。

产品展示销售网络的信誉（H2）进行了评估与分类变量（大约有多少人会你估计已经加入的产品页面？“（第1版）或”大约有多少人你估计是建议Twitter的追随者信息源“（第2版）），等级从”小于10“，”超过一千名“（表二）。产品展示销售网络的程度（H3）进行了评估与调查第1版（“你认不认识其他成员的产品页面，你的朋友网络的成员？”）在一个单一的分类变量，有两个分类变量的统计调查第2版（ “你有没有认识到，其他追随者的产品，你的追随者吗？”和“你认不认识其他的追随者的产品，还有那些你所遵循的吗？”）。在后一种情况下，我们结合了这两个项目的反应在测试我们的假设[13]。所有项目“是/否/不知道”可能的反应。

五、总结

共502名学生，教师和工作人员（以及朋友的学生/教师/工作人员）从一个主要的东北大学参加我们的调查。因为不是所有的受访者分别为这两个网站的成员，版本分配不可能是完全随机的。因此，我们首先比较样本人口统计数据，以确保一致性。

对于第1版，58％（42％）的参与者是女性（男性）。约76％的受访者每天至少一次登录到Facebook，82％的记录，至少每三天一次。约46％的人在18-23岁年龄段中，42.7％下降到24-29类别。3.5％，超过一半的样本（55.1％）之间76-99％的朋友请求确认;确认所有的朋友请求。大部分的参与者（62.6％）每周少于3个产品页的建议。约49％的参与者表示，他们认为不到25％建议的网页，79％的人表示，他们证实了不到25％的产品页面建议。

在版本2中，62％（38％）的参与者是女性（男性）。约74％的受访者每天至少一次登录到Twitter，绝大多数（89％）至少每三天一次登录。第1版，下跌超过40％的受访者年龄在18-23岁类别，其他类别如下：<18（0.7％），24〜29（37.3％）,30-40（12.4％ ）和40（9.3％）。同样，我们的样本中，一半以上（52％）证实介于76和99之间的跟随请求％，和2％，确认所有跟随的要求。大多数参与者（59％）小于3的鸣叫源产品页建议每星期，52％的人表示，他们认为不到25％的建议页。因为没有这些人口变量的显着性差异（p > 0.10），整个调查的版本中，我们假设相当于样品。