Programmatūra identificē sociālās kliķes, par kurām jūs pat nezinājāt

Microsoft pētniecības inženieru vadībā datorzinātnieku komanda ir izstrādājusi visprecīzāko metodi sociālo kliķu identificēšanai sociālajos tīklos.

Kopienas 64 delfīnu pākstīs

Viņu programmatūra (pdf) izmanto pilnīgi jaunu pieeju, kas balstīta uz spēļu teoriju, kurā katrs sociālā tīkla dalībnieks tiek uzskatīts par racionālu dalībnieku, kurš cenšas maksimāli palielināt savu lietderību, saskaroties ar ieguvumiem un izmaksām, kas rodas, saglabājot dalību sociālajās klikās. (Tiem no jums, kuriem šīs lietas patiešām interesē, viņi atrada Neša līdzsvars katras personas izmaksu/ieguvumu aprēķināšanai.)

Ir labi zināms, ka cilvēki gūst daudz labumu no piederības kopienai, taču šo saišu uzturēšana ir dārga laika vai citu resursu ziņā, piemēram, ja profesionālai kopienai ir iekasēta dalības maksa.

Šis darbs varētu palīdzēt pētīt pilsētu attīstību, noziedzīgos tīklus, mārketingu un daudzas citas pētniecības jomas, ko nodrošina tiešsaistes sociālajos tīklos, piemēram, Facebook un Twitter, viegli pieejamie dati.

Interesanti, ka divas no datu kopām, pie kurām pētnieki pārbaudīja savu darbu un kuras acīmredzot ir standarta šāda veida pētījumiem, bija antropologu savāktie dati par Karatē akadēmija , un jūras biologu apkopotie dati par a 64 delfīnu pāksts . Piemērojot savu spēļu teorētisko pieeju abiem tīkliem, viņi spēja atrisināt kliķes, kuras citas pieejas pilnībā palaida garām.

Cachary karatē kluba kopienas

Pasaulē, kurā kliķu robežas var būt tik izplūdušas, ka pat indivīdi tajās var neatzīt, ka pieder grupai, šis darbs kādu dienu varētu mums palīdzēt izcelt sociālās ainavas, kurās mēs piedalāmies. Ikviens, kuram ir bijusi pieredze, apzinoties, ka divi draugi, kurus jūs nezināt, arī draudzējās viens ar otru, ir piedzīvojuši šī kliķes atrisināšanas algoritma augļu ekvivalentu reālajā pasaulē.

Ar palīdzību no Dženmings Liu Hārvardas un Sjaorui Saule Šanhajas Jiao Tong universitātes, Vejs Čens un Jajuns Vans Microsoft arī veiksmīgi izmantoja algoritmu kopīgai problēmai akadēmisko citātu jomā: noskaidrot, kurš ir kurš no daudzajiem ķīniešu pētniekiem, kuru vārdi ir rakstīti vienādi, kad romanizēts . Piemēram, ir nosaukti vairāk nekā 20 cilvēki Vejs Čens iekš DBLP datorzinātņu bibliogrāfija . (Nav nejaušība, ka viens no viņiem ir šī raksta autors.)

Izmantojot bibliogrāfijas 20 000 mezglu karti, kur katrs mezgls ir persona, viņi atklāja visas kopienas, kurām piederēja autori ar šo vārdu. Zinot, cik maz ticams, ka kādi divi Vei Čeni piederēs tieši vienai un tai pašai kliķu kopai, viņi spēja atšķirt dažādus Vei Čenu DBLP.

Sekojiet Mimsam Twitter vai sazinieties ar viņu pa e-pastu .

paslēpties