Ваши шансы на создание онлайн-дружбы зависят в основном от количества групп и организаций, к которым вы присоединяетесь, а не от их типов, согласно новому анализу шести онлайн-социальных сетей.
«Если человек ищет друзей, он должен быть активен в как можно большем количестве сообществ», - говорит Аншумали Шривастава, доцент кафедры информатики в Университете Райса и соавтор книги. Исследование, который исследователи представили на Международной конференции IEEE / ACM 2018 года о достижениях в области анализа социальных сетей и майнинга. «И если они хотят подружиться с конкретным человеком, они должны попытаться стать частью всех групп, частью которых является этот человек».
Этот вывод основан на анализе шести онлайн-социальных сетей с миллионами членов. Шривастава говорит, что его простота может стать неожиданностью для тех, кто изучает формирование дружбы и роль, которую сообщества играют в дружбе.
'Одного поля ягода'
«Есть старая поговорка, что« птицы пернатые собираются вместе », - говорит Шривастава. «И эта идея о том, что люди, которые более похожи друг на друга, с большей вероятностью станут друзьями, воплощена в принципе, называемом гомофилией, который является широко изучаемой концепцией формирования дружбы».
Одна школа мысли считает, что из-за гомофилии шансы на то, что люди станут друзьями, увеличиваются в некоторых группах. Чтобы учесть это в вычислительных моделях сетей дружбы, исследователи часто присваивают каждой группе «сродство»; чем больше членов группы, тем выше их близость и тем больше шансов на создание дружеских отношений.
До социальных сетей было мало подробных данных о дружбе между людьми в крупных организациях. Это изменилось с появлением социальных сетей, в которых миллионы отдельных членов, которые часто связаны со многими сообществами и суб-сообществами внутри сети.
«Если в одном и том же сообществе одновременно действуют два человека, у них есть постоянная, как правило, небольшая вероятность формирования дружбы. Это оно."
«Сообщество, для наших целей, является любой дочерней группой людей в сети, - говорит Шривастава. «Сообщества могут быть очень большими, как и все, кто идентифицирует себя с определенной страной или государством, и они могут быть очень маленькими, как горстка старых друзей, которые встречаются один раз в год».
Поиск значимых сродств для сотен тысяч сообществ в онлайн-социальных сетях стал проблемой для аналитиков и модельеров. Вычисление шансов на формирование дружбы еще больше осложняется совпадением между сообществами и суб-сообществами. Например, если старые друзья в приведенном выше примере живут в трех разных состояниях, их небольшая подгруппа пересекается с большими сообществами людей из этих государств. Поскольку многие люди в социальных сетях принадлежат к десяткам сообществ и суб-общин, перекрывающиеся соединения могут стать плотными.
Контроль над перекрытием
В 2016, Шривастава и соавтор исследования Чэнь Ло, аспирант его исследовательской группы, поняли, что некоторые хорошо известные анализы развития онлайн-дружбы не учитывают каких-либо факторов, возникающих из-за перекрытия.
«Скажем, Адам, Боб и Чарли являются членами тех же четырех общин, но кроме того, Адам является членом других сообществ 16», - говорит Шривастава. «Существующая модель членства говорит, что вероятность того, что Адам и Чарли будут друзьями, зависит только от аффинажных мер четырех общин, которые у них есть общего. Не имеет значения, что каждый из них дружит с Бобом или что Адама тянет в 16 другие направления ».
Исследователям это показалось вопиющим упущением, но у них была идея, как это объяснить, основываясь на аналогии, которую они видели между перекрывающимися подсообществами и совпадающими сходствами между веб-страницами, которые поисковые системы Интернета должны учитывать. Одним из самых популярных способов поиска в Интернете является перекрытие Жаккара, впервые примененное учеными Google и другими специалистами в конце 1990-х годов.
Модель предлагает простое объяснение того, как формируются дружеские отношения: совпадение между сообществами.
«Мы использовали это, чтобы измерить совпадение между сообществами, а затем проверили, есть ли связь между совпадением и вероятностью дружбы, или принадлежностью дружбы, к шести хорошо изученным социальным сетям», - говорит Шривастава. «Мы обнаружили, что на всех шести отношениях более или менее похоже на прямую линию».
«Это означает, что формирование дружбы можно объяснить просто взглядом на совпадение между сообществами», - говорит Ло. «Другими словами, вам не нужно учитывать меры близости для конкретных сообществ. Вся эта дополнительная работа не нужна ».
Математика за друзьями
Как только исследователи увидели линейную взаимосвязь между перекрытием сообществ Жаккара и формированием дружбы, они также увидели возможность использовать метод индексации данных, называемый «хешированием», который позволяет упорядочивать веб-документы для эффективного поиска. Шривастава говорит, что они с Луо разработали модель формирования дружбы, которая «имитировала то, как работает математика, лежащая в основе хеширования». Модель предлагает простое объяснение того, как формируются дружеские отношения.
«В сообществах постоянно происходят события и действия, но некоторые из них - большая ничья, и предпочтение в их посещении выше», - говорит Шривастава. «Исходя из этого предпочтения, индивидуумы становятся активными в наиболее предпочтительных сообществах, к которым они принадлежат. Если в одном и том же сообществе одновременно действуют два человека, у них есть постоянная, как правило, небольшая вероятность формирования дружбы. Вот и все. Это математически восстанавливает нашу наблюдаемую эмпирическую модель ».
Он говорит, что результаты могут быть полезны для всех, кто хочет объединить общины и улучшить процесс формирования дружбы.
«Кажется, что наиболее эффективным способом является поощрение людей к формированию большего количества суб-общин», - говорит Шривастава. «Чем больше у вас суб-общин, тем больше они перекрываются, и чем скорее вероятность того, что у отдельных членов будет более тесная дружба во всей организации. Люди давно думали, что это будет один из факторов, но то, что мы показали, это, наверное, единственное, на что вы должны обратить внимание ».
Национальный научный фонд, Управление научных исследований ВВС и Управление военно-морских исследований поддержали эту работу.
Источник: университет Райс
{youtube}ZVRbSuY3h9w{/youtube}
Книги по этой теме
at Внутренний рынок самовыражения и Amazon
