Главная » Справочник » Социологический анализ социальных сетей в интернете » Модели и методы анализа компьютерных социальных сетей

Модели и методы анализа компьютерных социальных сетей

Итак, чтобы определить сеть, нужно в первую очередь определить, что представляют собой узлы, которые в нее включены. В социологической ветви анализа социальных сетей для обозначения узлов традиционно используется слово «актор», однако нам не удалось найти ясного определения данного понятия.

Попытка определить понятие «актор», проследив смыслы употребления данного понятия разными авторами, производится Г. Градосельской, где она пишет, что обычно определенному атрибуту актора ставится в соответствие определенная связь.

Для того, чтобы дать определение сети она предлагает использовать последовательность определений:

В общем случае сеть характеризуется как особый тип связей между позициями индивидов, объектов или событий, которые отбираются в зависимости от целей построения сети.
Местоположение индивидов или объектов называется узлами сети, или акторами.
Акторы описываются (характеризуются) атрибутами.
Определенный рисунок связей между акторами образует сетевую структуру. (Связи между акторами могут и отсутствовать.)
Некоторые акторы могут быть связаны друг с другом сильнее, чем с другими.
Такое «сгущение» можно объявить узлом на следующем уровне анализа
Наиболее важными, с точки зрения изучения, как отдельных элементов, так и системы в целом, являются структура отношений между акторами и местоположение отдельных акторов в сети». Однако здесь рассматриваются авторы, не имевшие прямого отношения к сетевому подходу.

Можно было бы предположить, что это некий действующий субъект, но, например, у С. Вассермана мы находим следующую характеристику актора: «Целью анализа социальных сетей является изучение связей между социальными сущностями и понимание смысла (implications) этих связей.

Интересно

Эти социальные сущности называются акторами. Акторы – это отдельные индивиды, корпоративные или коллективные социальные единицы (units). … Наше использование термина “актор” не предполагает, что эти сущности обязательно имеют стремление или способность действовать (“act”)». Методы обнаружения сообществ и анализ связанных подгрупп. Связанные подгруппы (сообщества) в сети характеризуются наличием большого числа связей между входящими в них участниками и существенно меньшим числом связей с остальными участниками.

Анализ сообществ позволяет изучать устойчивость социальных структур. Простейший случай связанной группы – это сообщество, где каждый участник связан с каждым, и в данную группу не могут быть включены другие участники сети, поскольку они не имеют связей со всеми членами сообщества (клики).

Таким образом, клика – это максимальный полный подграф данного графа. Если анализировать процессы распространения информации в графах, то можно дать другое определение сообщества, как множества участников, где путь между двумя любыми участниками не содержит более одной промежуточной вершины.

В результате информация от одного участника к другому в связанной группе передается с минимальными искажениями. Связанные группы также могут быть выделены с помощью многомерного шкалирования или факторного анализа матрицы связей графа.

Есть модели прогнозирования возникновения связей, основанные на машинном обучении, использующие личную информацию о пользователях сети для повышения точности предсказания. Иногда применяют иерархические, вероятностные (марковские) и реляционные модели для обнаружения связей между пользователями.

В других моделях за основу предлагается брать сами свойства пользователей, и, например, наличие большого количества связей (в блогосфере) может быть объяснено путем сопоставления демографических групп, общих интересов или географической близостью. Методы на основе онтологий. Исследования показали, что оценить параметры социальных сетей (диаметр, количество участников, среднюю длину пути и др.) можно при помощи онтологий.

Сначала производится анализ видов элементов сети: люди, объекты (музыка, фото, видео, сообщение), взаимодействия (знает, сообщает, комментирует и т. д.). Затем авторы использовали существующие ресурсы онтологий и добавили варианты всевозможных связей, включая «папа», «мама», «друг», применили онтологию FOAF для определения участников социальной сети и контента, который они добавляют в сеть. Для описания тегов использовали новую версию SCOT.

Была создана онтология SemSNI (Semantic Social Network Interactions) взаимодействий в социальной сети (посещений страниц, комментариев, личных сообщений) и онтология для анализа социальных сетей SemSNA.

При помощи этих онтологий в рамках семантического анализа социальной сети удалось вычислить параметры подграфов социальной сети по разным типам семантических связей («семья»/«family», «мне нравится»/«favorite», «дружба»/«isFriendOf») и типам взаимодействий («комментирует», «создает сообщение» и др.).

Предыдущая статья Методы сбора и обработки данных Следующая статья Молодёжь как активный член социума

Статьи по теме