В какой-то момент тихая гавань Интернета, которую я воспринимал, была потрясена одной из моих лекций на TED. Описание лекции с сайта:
После составления карты сложных социальных сетей Николас Кристакис и его коллега Джеймс Фаулер исследовали, как эту информацию можно использовать во благо.Внимание.А теперь Николас Кристакис представит свое последнее открытие : Социальные сети можно использовать как самый быстрый способ обнаружить распространение любой эпидемии, от инновационных идей до социально опасного поведения или вирусов.
Для понимания дальнейшего текста необходим просмотр лекции.
Он длится всего 18 минут и имеет русские субтитры (спасибо Надежда Лебедева ).
Возможность прогнозировать поведение сетевых субъектов исключительно путем анализа распространения контента вскружила мне голову! Во что бы то ни стало я решил повторить эксперимент, хотя бы в кустарных условиях.
Остыв и поразмыслив, у меня возникли две претензии к профессорам: 1) Поведение биологических вирусов (гриппа, Т-вируса), если даже и можно предсказать по статистике распространения, то с огромной погрешностью, поскольку помимо контактов субъектов на распространение будут влиять многие третьи- партийные факторы, от физического здоровья участвующих персонажей до солнечных вспышек.
2) Концепция «Парадокса дружбы» (случайный человек называет имя своего друга и в большинстве случаев у него будет больше друзей) иногда кажется мне совершенно абсурдным.
Для проверки я попросил десять своих друзей наугад назвать имя друга, и выбор только двух из них соответствовал теории «Парадокса дружбы».
Для решения первого вопроса я выбрал просьбу о помощи в качестве информационного вируса.
У одного из участников выборки украли скутер.
Такая информационная лента была удобна тем, что жертва проводила обыски с помощью социальных сетей и регулярно сообщала им о результатах.
Для ответа на второй вопрос вместо теории парадокса дружбы, чтобы выявить самых популярных пользователей в выборке, я просто подсчитал количество связей каждого участника внутри выборки.
Также необходимо отметить, что в отличие от оригинального исследования в качестве среды была выбрана социальная сеть ВКонтакте.
Выборка была собрана из 100 студентов разных факультетов одного московского вуза.
Временная шкала разделена на 20 отметок, где одна отметка соответствует одному дню (период с 30 июля по 18 августа).
Под «Моментом заражения» понимается первый контакт пользователя с новостной лентой (репост, комментирование публикации и т.п.
).
Весь сбор и обработка данных производились вручную (я гуманитарий).
Результатом утомительных вычислений является таблица ниже.
(показаны три самых популярных и наименее популярных актера) 
Основываясь на данных о популярности актеров в выборке, я разделил их на две группы:
Группа А — 20 самых популярных пользователей
Группа Б – оставшиеся 80 пользователей
И конечным результатом работы стал график.
Несмотря на то, что данное мое исследование подтвердило исходную теорию, необходимо еще раз напомнить, что эксперимент проводился в кустарных условиях, а потому на его результаты нельзя слишком полагаться.
Но я сам свято верил в возможность прогнозирования информационных вирусов подобными методами.
Буду благодарен за советы и рекомендации.
Теги: #Социальные сети #социальные графики #вконтакте #Веб-аналитика
-
Автопроизводители Имитируют Звуки Двигателей
19 Oct, 24 -
Источник.
19 Oct, 24
