Згідно з новим аналізом шести соціальних мереж в Інтернеті, ваші шанси на створення дружби в Інтернеті залежать головним чином від кількості груп та організацій, до яких ви приєднуєтесь, а не від їх типів.

"Якщо людина шукає друзів, вона повинна бути активною в якомога більшій кількості спільнот", - говорить Аншумалі Шрівастава, доцент кафедри інформатики в Університеті Райса та співавтор Дослідження, яку дослідники презентували на Міжнародній конференції IEEE / ACM 2018 року з питань прогресу в аналізі та видобутку соціальних мереж. "І якщо вони хочуть подружитися з конкретною людиною, вони повинні намагатися бути частиною всіх груп, до якої ця людина входить".

Висновок заснований на аналізі шести соціальних мереж з мільйонами учасників. Шрівастава каже, що його простота може стати несподіванкою для тих, хто вивчає формування дружби та роль, яку спільноти відіграють у встановленні дружби.

'Птахи з пір'я'

"Існує стара приказка, що" пташині пір'я злітаються разом ", - говорить Шрівастава. "І ця ідея - що люди, які більш схожі, частіше стають друзями, - втілена в принципі, який називається гомофілія, що є широко вивченою концепцією формування дружби".

Одна школа думок стверджує, що через однорідність у деяких групах шанси на те, що люди стануть друзями, зростають. Щоб врахувати це в обчислювальних моделях мереж дружби, дослідники часто призначають кожній групі оцінку “спорідненості”; чим більше схожих членів групи, тим вища їх спорідненість і більше шансів на дружбу.

До соціальних мереж було небагато детальних записів про дружбу між людьми у великих організаціях. Це змінилося з появою соціальних мереж, у яких є мільйони окремих членів, які часто є членами багатьох спільнот та підгруп у мережі.

«Якщо двоє людей працюють одночасно в одній спільноті, вони мають постійну, як правило, невелику ймовірність скласти дружбу. Це воно."

"Спільнота для наших цілей - це будь-яка пов'язана група людей у ​​мережі", - говорить Шрівастава. "Громади можуть бути дуже великими, як і всі, хто ідентифікує себе з певною країною чи державою, і вони можуть бути дуже малими, як купка старих друзів, які збираються раз на рік".

Пошук значущих балів спорідненості для сотень тисяч спільнот в соціальних мережах в Інтернеті став викликом для аналітиків та моделей. Розрахунок шансів на формування дружби ускладнюється ще й накладанням між громадами та підгрупами. Наприклад, якщо старі друзі у наведеному вище прикладі живуть у трьох різних штатах, їхня невелика громада перекривається з великими спільнотами людей з цих штатів. Оскільки багато людей у ​​соціальних мережах належать до десятків спільнот та підгруп, спільні зв’язки можуть стати щільними.

Нагляд за перекриттям

У 2016 році Шрівастава та співавтор дослідження Чень Лоо, аспірант своєї дослідницької групи, зрозуміли, що деякі відомі аналізи становлення дружби в Інтернеті не врахували жодних факторів, що виникають внаслідок перекриття.

"Скажімо, Адам, Боб і Чарлі є членами одних і тих самих чотирьох громад, але крім того, Адам є членом 16 інших громад", - говорить Шрівастава. “Існуюча модель приналежності говорить, що ймовірність того, що Адам і Чарлі будуть друзями, залежить лише від показників спорідненості чотирьох спільних спільнот. Не має значення, що кожен з них дружить з Бобом або що Адама тягнуть у 16 ​​інших напрямках ».

Це здавалося кричущим недоглядом для дослідників, але вони мали уявлення про те, як це пояснити, базуючись на аналогії, яку вони бачили між перекриваючимися спільнотами та подібністю між веб-сторінками, які повинні враховувати пошукові системи Інтернету. Одним з найпопулярніших заходів для пошуку в Інтернеті є перекриття Jaccard, яке вчені Google та інші запровадили наприкінці 1990-х.

Модель пропонує просте пояснення того, як складаються дружні стосунки: перекриття між громадами.

"Ми використовували це для вимірювання перекриття між громадами, а потім перевіряли, чи існує зв'язок між перекриттям та ймовірністю дружби, або приналежністю до дружби, у шести добре вивчених соціальних мережах", - говорить Шрівастава. "Ми виявили, що на всіх шести стосунки більш-менш виглядали як пряма лінія".

"Це означає, що формування дружби можна пояснити лише переглядом дублювання між громадами", - говорить Ло. «Іншими словами, вам не потрібно враховувати заходи спорідненості з конкретними громадами. Вся така зайва робота непотрібна ".

Математика, за якою складаються друзі

Після того, як дослідники побачили лінійний взаємозв'язок між перекриттям спільнот Жаккардом та формуванням дружби, вони також побачили можливість використовувати метод індексації даних під назвою "хешування", який організовує веб-документи для ефективного пошуку. Шрівастава каже, що вони з Лоо розробили модель формування дружби, яка "імітувала те, як математика стоїть за хешуванням". Модель пропонує просте пояснення того, як складаються дружні стосунки.

"Громади постійно проводять заходи та заходи, але деякі з них мають більший розіграш, і перевага відвідувати їх вища", - говорить Шрівастава. “Виходячи з цієї переваги, люди стають активними в найбільш бажаних громадах, до яких вони належать. Якщо двоє людей працюють одночасно в одній громаді, у них є постійна, як правило, невелика ймовірність скласти дружбу. Це воно. Це математично відновлює нашу спостережену емпіричну модель ".

За його словами, висновки можуть бути корисними кожному, хто хоче об’єднати громади та покращити процес формування дружби.

"Здається, що найефективнішим способом є заохочення людей до створення більшої кількості спільнот", - говорить Шрівастава. «Чим більше у вас спільнот, тим більше вони збігаються, і тим більше ймовірність того, що окремі члени будуть мати більше тісних дружніх стосунків по всій організації. Люди давно думали, що це буде одним із факторів, але те, що ми показали, це, мабуть, єдине, на що вам слід звернути увагу ».

Національний науковий фонд, Управління наукових досліджень ВПС та Управління морських досліджень підтримали цю роботу.

джерело: університет Райс

{youtube}ZVRbSuY3h9w{/youtube}

Суміжні книги

at InnerSelf Market і Amazon