Az online barátság kialakításának esélye főleg a csoportok és szervezetek számától függ, ahová csatlakozik, nem pedig azok típusaitól - derül ki hat online közösségi hálózat új elemzéséből.

"Ha egy ember barátokat keres, akkor a lehető legtöbb közösségben aktívnak kell lennie" - mondja Anshumali Shrivastava, a Rice Egyetem informatikai adjunktusa és a a tanulmány, amelyet a kutatók a 2018. évi IEEE / ACM nemzetközi konferencián ismertettek a társadalmi hálózatok elemzésének és bányászatának fejlődéséről. "És ha egy adott emberrel akarnak barátkozni, akkor meg kell próbálnia, hogy részesei lehessenek annak a csoportnak, amelynek az adott személy része."

A megállapítás hat online közösségi hálózat elemzésén alapul, több millió taggal. Shrivastava szerint egyszerűsége meglepetést okozhat azoknak, akik a barátság kialakulását és a közösségek baráti kapcsolatok kialakításában játszott szerepét tanulmányozzák.

„Tollmadarak”

"Van egy régi mondás, miszerint" a madarak egy tollat ​​özönlenek össze "- mondja Shrivastava. "És ez az elképzelés - hogy a hasonlóbb emberek nagyobb valószínűséggel válnak barátokká - egy homofíliának nevezett igazgatóban testesül meg, amely a barátság kialakításában széles körben tanulmányozott fogalom."

Az egyik gondolatmenet szerint a homofília miatt egyes csoportokban megnő az esély arra, hogy az emberek barátokká váljanak. Ennek figyelembevételére a baráti hálózatok számítási modelljeiben a kutatók gyakran mindegyik csoportot „affinitás” pontszámmal látják el; minél hasonlóbbak a csoport tagjai, annál nagyobb az affinitásuk és annál nagyobb az esélyük a barátság kialakítására.

A közösségi média előtt kevés részletes feljegyzés készült a nagy szervezetek egyének közötti barátságokról. Ez megváltozott a szociális hálózatok megjelenésével, amelyek millió olyan egyedi tagot számlálnak, akik gyakran kapcsolódnak a hálózat sok közösségéhez és alközösségéhez.

„Ha két ember egyszerre aktív ugyanabban a közösségben, akkor állandó, általában kicsi a valószínűsége annak, hogy barátságot kössenek. Ez az."

"A közösség a mi céljaink szempontjából a hálózaton belüli bármely kapcsolódó embercsoport" - mondja Shrivastava. "A közösségek nagyon nagyok lehetnek, mint mindenki, aki azonosul egy adott országgal vagy állammal, és nagyon kicsiek lehetnek, mint egy maroknyi régi barát, akik évente egyszer találkoznak."

Jelentős affinitási pontszámok megtalálása több százezer közösség számára az online közösségi hálózatokban kihívást jelentett az elemzők és a modellezők számára. A barátság kialakulásának esélyeinek kiszámítását tovább bonyolítja a közösségek és az alközösségek közötti átfedés. Például, ha a fenti példában szereplő régi barátok három különböző államban élnek, akkor kis alközösségük átfedésben van az ezekből az államokból származó emberek nagy közösségével. Mivel a közösségi hálózatokban sok egyén több tucat közösséghez és alközösséghez tartozik, az egymást átfedő kapcsolatok sűrűvé válhatnak.

Átfedéses felügyelet

2016-ban Shrivastava és a kutatócsoport munkatársa, Chen Luo, kutatócsoportjának végzős hallgatója rájött, hogy az online barátság kialakulásának néhány jól ismert elemzése nem vette figyelembe az átfedésből fakadó tényezőket.

"Tegyük fel, hogy Adam, Bob és Charlie ugyanannak a négy közösségnek a tagjai, de ezen kívül Adam még 16 közösség tagja" - mondja Shrivastava. „A meglévő hovatartozási modell szerint annak valószínűsége, hogy Adam és Charlie barátok lesznek, csak a négy közös affinitásmérőtől függ. Nem számít, hogy mindegyikük barátja Bobnak, vagy Adam 16 másik irányba húzódik.

Ez kirívó figyelmen kívül hagyásnak tűnt a kutatók számára, de volt egy elképzelésük arról, hogyan lehet ezt elszámolni az analógia alapján, amelyet az átfedő alközösségek és az internetes oldalak közötti átfedések között láttak, amelyeket az internetes keresőmotoroknak figyelembe kell venniük. Az internetes keresés egyik legnépszerűbb intézkedése a Jaccard-átfedés, amelyet a Google tudósai és mások úttörő szerepet játszottak az 1990-es évek végén.

A modell egyszerű magyarázatot nyújt arra, hogyan alakulnak ki a barátságok: átfedés a közösségek között.

"Ezt használtuk a közösségek közötti átfedések mérésére, majd hat jól tanulmányozott közösségi hálózaton ellenőriztük, van-e összefüggés az átfedés és a barátság valószínűsége, vagy a baráti hovatartozás között" - mondja Shrivastava. "Megállapítottuk, hogy mind a hatban a kapcsolat nagyjából egyenes vonalúnak tűnt."

"Ez azt jelenti, hogy a barátság kialakulása pusztán a közösségek közötti átfedések vizsgálatával magyarázható" - mondja Luo. Más szóval, nem kell elszámolnia az egyes közösségek affinitási mutatóit. Minden felesleges munka felesleges. ”

A barátkozás mögött álló matematika

Miután a kutatók meglátták a Jaccard közösségének átfedése és a barátság kialakulása közötti lineáris összefüggést, lehetőséget láttak a hash-nak nevezett adatindexelési módszer alkalmazására is, amely a hatékony keresés érdekében webes dokumentumokat szervez. Shrivastava elmondta, hogy Luo-val együtt kifejlesztettek egy olyan modellt a barátság kialakításához, amely „utánozta a hasítási munka mögött álló matematikát”. A modell egyszerű magyarázatot nyújt arra, hogy miként alakulnak a barátságok.

"A közösségek folyamatosan eseményeket és tevékenységeket tartanak, de ezek némelyike ​​nagyobb sorsot jelent, és ezeken való részvétel előnyben részesítendő" - mondja Shrivastava. „Ezen preferencia alapján az egyének a legelőnyösebb közösségekben válnak aktívvá, amelyekhez tartoznak. Ha két ember egyszerre aktív ugyanabban a közösségben, akkor állandó, általában kicsi a valószínűsége, hogy barátságot kössön. Ez az. Ez matematikailag helyreállítja megfigyelt empirikus modellünket. "

Szerinte az eredmények hasznosak lehetnek mindazok számára, akik szeretnék összefogni a közösségeket és fokozni a barátság kialakulásának folyamatát.

"Úgy tűnik, hogy a leghatékonyabb módszer arra ösztönözni az embereket, hogy több alközösséget alakítsanak ki" - mondja Shrivastava. „Minél több alközösséged van, annál inkább átfedik egymást, és annál valószínűbb, hogy az egyes tagok szorosabb barátságot ápolnak az egész szervezetben. Az emberek már régóta gondolták, hogy ez az egyik tényező, de amit megmutattunk, valószínűleg csak erre kell figyelned. ”

A Nemzeti Tudományos Alapítvány, a Légierő Tudományos Kutatási Irodája és a Tengerészeti Kutatási Iroda támogatta ezt a munkát.

Forrás: Rice University

{youtube}ZVRbSuY3h9w{/youtube}

Kapcsolódó könyvek

at InnerSelf Market és Amazon