Математики нашли самых влиятельных пользователей социальных сетей

отметили
57
человек
в архиве
Математики нашли самых влиятельных пользователей социальных сетей
Ученые предложили новый метод определения самых влиятельных пользователей социальных сетей — оказалось, что количество связей конкретного индивидуума слабо сказывается на его способности распространять информацию. В качестве одного из модельных примеров выступала сеть, образованная дружественными аккаунтами в ЖЖ. Статья ученых пока нигде не опубликована, однако ее препринт доступен на сайте arXiv.org.

В рамках исследования сеть изучалась как граф, вершины которого представляют пользователей, а ребра — связи между ними. Традиционно считается, что наибольшим влиянием обладают пользователи, имеющие большое количество связей, — то есть вершины, из которых исходит много ребер. Например, в ЖЖ это пользователи, у которых больше всего друзей.

Оказалось, что это естественное предположение неверно. В случае распространения некоторой информации наибольшее влияние на скорость этого процесса оказывают пользователи, которые расположены "стратегически правильно". Для примера ученые приводят вершину в графе с большим количеством исходящих ребер, все "друзья" которой, за исключением, быть может, одного, не имеют связей с остальной частью графа (своего рода "изгои" с единственным другом). В этом случае подобная вершина оказывает слабое влияние на распространение информации.

Чтобы охарактеризовать местоположение вершины в графе, ученые использовали следующий алгоритм. Сначала удаляются все вершины, из которых исходит не более одного ребра. В оставшемся графе также удаляются все вершины, у которых не более одного ребра. Так делается до тех пор, пока удалять будет нечего. Все удаленные вершины получают индекс 1. Затем процесс повторяется для вершин, из которых исходит не более двух ребер. Такие вершины получают индекс 2. И так далее. Оказывается, чем больше индекс, тем влиятельнее вершина (в предыдущем примере вершина с друзьями-изгоями имела индекс 1).

Динамику распространения информации в социальной сети исследователи изучали на нескольких примерах. Помимо уже упоминавшегося ЖЖ ученые построили сеть из актеров фильмов д
Добавил privileg privileg 3 Февраля 2010
Комментарии участников:
rocknroll
0
rocknroll, 3 Февраля 2010 , url
очень интересное исследование!:) жаль только, что заработать на этом бабок вряд ли у кого получится, кроме ученых…
LevM
+9
LevM, 3 Февраля 2010 , url
:) Ну да "абстрактные математики". Хорошо хоть не британские.
Гляньте на оригинал. Может, кого знакомого увидите ;)
Хотя, честно, моя роль там была незначительна.
shuron
+1
shuron, 3 Февраля 2010 , url
Subjects: Physics and Society
Интересно...
P.S.
Вот делать вам нечего! лучше б научились хлеб в тайге растить, по возмозжности круглый год! :)))
LevM
+6
LevM, 3 Февраля 2010 , url
Все авторы кроме идного — физики.
На счет хлеба — не по зубам. Там нанотехнологии нужны.
V.I.Baranov
0
V.I.Baranov, 4 Февраля 2010 , url
лучше б научились хлеб в тайге растить, по возмозжности круглый год! :)))
и чтобы рос сразу круглым караваем. Тогда не надо будет печь и будет социальных экономия дров.
shuron
+2
shuron, 3 Февраля 2010 , url
По словам ученых, их модель позволяет изучать не только распространение информации, но и распространение инфекций.

Он так и назавается, вирусный маркетинг например ;)

Хотя, честно, моя роль там была незначительна.


Да ладно признайтесь уже! На н2 экперементировали! ;)))
ramelito
+1
ramelito, 3 Февраля 2010 , url
етить!
Max Folder
+3
Max Folder, 3 Февраля 2010 , url
Многобукв по-английски не осилил, но несколько лет назад (когда еще Апач был в ЖЖ) проводили исследование как раз ЖЖ, из которого получалось, что ЖЖ состоит из нескольких почти не пересекающихся множеств, а офигенные юзеры типа Апача офигенны тем, что помогают этим множествам пересекаться — это когда Апач в своем ЖЖ постит сообщение "Смотрите, какого феерического мне показали".
shuron
0
shuron, 3 Февраля 2010 , url
Действительно легко представимо. Особенно пару лет назад…
LevM
+7
LevM, 3 Февраля 2010 , url
Сегментация свойственна всем сетям. Это определяется демографией, сферой интересов и т.п. Даже на н2 это заметно: определенный граждане вступают в дискуссии на определенные темы. Дайте тему про Сталина — увидите одних, про загнивание Калифорнии — других, про Linux — третьих.

Вообше, определение 'важности' человека в сети имеет множество аспектов. Есть много определений центральности (centrality). Самое простое — количество связей. Но тут-же возникает вопрос: как можно игнорировать качество этих связей? к кому они ведут?
То что Вы описали называется betweenness centrality. Узел тем центральней чем больше путей через него проходит. Классический пример — соеденение между двумя изолироваными группами.
Такие люди невероятно важны в процессе распространения информации. Их оитсутствие автоматически изолирует участки сети (или, скажем, удаляет их друг от друга). Но вот вопрос: распространяя информацию по сети, стоит-ли с них начинать? Может быть все-таки стоит закинуть информацию тем людям которые связаны с наиболее связаными людьми?
Пример: все 'сильные мира сего' связаны между собой. Типя, Билл Гейтс знаком с Обамой, тот с Папой и т.п. Статья о том что если хотим быстрее всего достичь всех (ну или большинства) стоит начинать с этих людей а не, скажем, с тех кто служит мостом между NYTimes и Лентой.ру (скажем, я) но сами по себе ничего не значат. Это очень приблизительный пример, но дает некую интуицию…
steppentiger
0
steppentiger, 3 Февраля 2010 , url
оказалось, что количество связей конкретного индивидуума слабо сказывается на его способности распространять информацию
И количество мозгов тоже =]
sly2m
+2
sly2m, 3 Февраля 2010 , url
Черт, только успел к себе в жж с ленты утащить, хотел на ньюс2.ру выложить (тема лично мне весьма интересна), захожу, а тут за нее уже 42 человека проголосовали…


Войдите или станьте участником, чтобы комментировать