Prisijungimas prie daugiau socialinės žiniasklaidos grupių gali padėti laimėti draugus internete

Naujas tyrimas rodo, kad jūsų tikimybė užmegzti internetinę draugystę priklauso nuo grupių ir organizacijų, prie kurių prisijungiate, skaičiaus, o ne nuo jų tipų.

"Jei žmogus ieško draugų, jis iš esmės turėtų būti aktyvus kuo daugiau bendruomenių", - sakė dr. Anshumali Shrivastava, kompiuterių mokslo docentė iš Ryžių universiteto Hiustone. „Ir jei jie nori susidraugauti su konkrečiu asmeniu, jie turėtų stengtis būti visų grupių, kuriose yra tas asmuo, dalimi.“

Tyrimo išvados pagrįstos šešių internetinių socialinių tinklų, kuriuose dalyvauja milijonai narių, analize. Šrivastava pažymėjo, kad jos paprastumas gali nustebinti tuos, kurie studijuoja draugystės kūrimą ir bendruomenės vaidmenį draugystėje.

"Yra senas posakis, kad" plunksnos paukščiai buriasi kartu ", - sakė Shrivastava. „Ir ta mintis, kad panašesni žmonės dažniau susidraugauja, įkūnijama homofilija vadinamame principe, kuris yra plačiai išnagrinėta draugystės formavimo koncepcija.“

Vienoje minties mokykloje teigiama, kad dėl homofilijos kai kuriose grupėse padidėja tikimybė, kad žmonės taps draugais, paaiškino jis. Norėdami tai atsiskaityti skaičiavimo draugystės tinkluose modeliuose, tyrėjai kiekvienai grupei dažnai priskiria „giminingumo“ balą. Kuo panašesni grupės nariai, tuo didesnis jų afinitetas ir didesnė tikimybė užmegzti draugystę, pažymėjo jis.

Iki socialinių tinklų nebuvo daug išsamių įrašų apie asmenų draugystę didelėse organizacijose. Pasak mokslininkų, tai pasikeitė atsiradus socialiniams tinklams, kuriuose yra milijonai narių, kurie dažnai yra susiję su daugeliu tinklo bendruomenių ir subkomunikacijų.

„Mūsų tikslams bendruomenė yra bet kuri susijusi žmonių grupė tinkle“, - sakė Shrivastava. "Bendruomenės gali būti labai didelės, kaip ir visi, kurie susitapatina su tam tikra šalimi ar valstybe, ir jos gali būti labai mažos, pavyzdžiui, sauja senų draugų, kurie susitinka kartą per metus."

Tyrėjų teigimu, iššūkis analitikams buvo surasti reikšmingų bendrų balų šimtams tūkstančių bendruomenių internetiniuose socialiniuose tinkluose. Skaičiuojant draugystės užmezgimo tikimybę dar labiau apsunkina bendruomenių ir pakomitečių sutapimas.

Pvz., Jei aukščiau pateiktame pavyzdyje seni draugai gyvena trijose skirtingose ​​valstybėse, jų mažoji subkomanda sutampa su didelėmis tų valstybių žmonių bendruomenėmis. Kadangi daugelis socialiniuose tinkluose esančių asmenų priklauso dešimtims bendruomenių ir pakomitečių, sutampantys ryšiai gali tapti tankūs.

2016 m. Shrivastava ir tyrimo bendraautorius Chenas Luo, savo mokslinių tyrimų grupės magistrantas, suprato, kad kai kuriose gerai žinomose internetinės draugystės formavimosi analizėse nebuvo atsižvelgta į jokius veiksnius, atsirandančius dėl sutapimo.

"Tarkime, Adomas, Bobas ir Čarlis yra tų pačių keturių bendruomenių nariai, bet be to, Adamas yra 16 kitų bendruomenių narys", - sakė Shrivastava.

„Esamas priklausomybės modelis sako, kad tikimybė, jog Adomas ir Charlie bus draugais, priklauso tik nuo keturių jų bendro bendrystės matų. Nesvarbu, kad kiekvienas iš jų yra draugas su Bobu ar Adomas yra traukiamas dar 16 krypčių “.

Tai atrodė kaip akivaizdi Luo ir Šrivastavos aplaidumas. Tačiau jie turėjo idėją, kaip už tai atsiskaityti, remiantis analogija, kurią jie matė tarp sutampančių pakomunių ir sutampančių tinklalapių panašumų, į kuriuos interneto paieškos sistemos turi atsižvelgti.

Tyrėjai sugebėjo išmatuoti bendruomenių sutapimą. Tada jie patikrino, ar yra ryšys tarp sutapimo ir draugystės tikimybės, ar priklausymo draugystei, šešiuose gerai ištirtuose socialiniuose tinkluose.

Jie nustatė, kad visų šešių santykiai daugmaž atrodė tiesūs.

"Tai reiškia, kad draugystės užmezgimą galima paaiškinti vien žiūrint į bendruomenių sutapimą", - pridūrė Luo. „Kitaip tariant, jums nereikia atsiskaityti už giminystės matus konkrečioms bendruomenėms. Visas tas papildomas darbas yra nereikalingas “.

Kai Luo ir Shrivastava pamatė linijinį ryšį tarp bendruomenių sutapimo ir draugystės užmezgimo, jie taip pat pamatė galimybę naudoti duomenų indeksavimo metodą, vadinamą „maišos“, kuris naudojamas organizuojant žiniatinklio dokumentus efektyviai paieškai.

Shrivastava ir jo kolegos pritaikė maišos, kad išspręstų įvairiausias skaičiavimo problemas, pvz., Vietos aptikimą patalpose, gilaus mokymosi tinklų mokymą ir tiksliai įvertino nustatytų aukų, žuvusių per Sirijos pilietinį karą, skaičių.

Shrivastava sakė, kad jis ir Luo sukūrė draugystės užmezgimo modelį, kuris „imitavo maišymo darbo matematiką“.

Modelis siūlo paprastą paaiškinimą, kaip formuojasi draugystės, pranešė jis.

„Bendruomenės visą laiką rengia renginius ir veiklą, tačiau kai kurios iš jų yra didesnės, todėl pirmenybė joms dalyvauti yra didesnė“, - sakė Shrivastava.

„Remdamiesi šia nuostata, asmenys aktyviai dalyvauja labiausiai pageidaujamose bendruomenėse, kurioms jie priklauso. Jei toje pačioje bendruomenėje vienu metu veikia du žmonės, jie turi pastovią, paprastai nedidelę, tikimybę užmegzti draugystę. Viskas."

Tyrimas buvo pristatytas 2018 m. IEEE / ACM tarptautinėje konferencijoje dėl socialinių tinklų analizės ir kasybos pažangos Barselonoje, Ispanijoje.

Šaltinis: Ryžių universitetas

Nuotrauka: