Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей

в 7:43, , рубрики: data mining, Facebook, жизнь, математика, Социальные сети и сообщества, социальный граф, метки: , ,

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей
Изменение места жительства пользователей Facebook

Математик и программист Стивен Вольфрам известен как автор программы Mathematica и научного поисковика Wolfram Alpha. Несмотря на большой объём текущей работы, Стивена всегда интересовал вопрос: можно ли математическими методами проанализировать траекторию жизни человека. В прошлом году он сделал первую попытку и опубликовал результаты анализа своих личных цифровых данных: визуализация 300 тыс. отправленных электронных писем с 1989 года, 100 миллионов нажатий клавиш с 2002 года, телефонные звонки, встречи, время редактирования файлов разного типа с 1980 года и т.д. Подобный личностный анализ доступен для всех подписчиков на платную версию Wolfram Alpha Pro.

Теперь пришло время перейти расширить концепцию личностного анализа на обработку данных с социальных сетей. Недавно на поисковике Wolfram Alpha был открыт раздел Personal Analytics for Facebook (персональная аналитика для Facebook), а в программный пакет Mathematica добавили функцию SocialMediaData. Уже есть первые результаты.

Для начала, Стивен Вольфрам провёл основные статистические расчёты: проанализировал возраст пользователей Personal Analytics for Facebook, среднее количество френдов. На графике показана зависимость количества френдов от возраста.

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей
Зависимость количества френдов от возраста

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей
Зависимость количества френдов от семейного статуса и возраста

Более подробный анализ позволяет понять, в каком возрасте человек завязывает знакомства. На следующем графике показана положительная корреляция возраста пользователя и среднего возраста его друзей: почти всегда на протяжении жизни человека у него больше всего знакомых точно такого же возраста, как он сам. Этот закон нарушается только в 15 лет (когда большинство знакомых — старше 15-ти) и после 55 лет (большинство друзей — младше 30-ти).

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей
Корреляция возраста пользователя и среднего возраста его друзей

Друзья человека обычно распределяются по нескольким чётко сформированным кластерам. Например, вот кластеры 15-летней дочки Стивена Вольфрама.

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей

Интересно, что каждый кластер отражает какое-то событие в жизни. Обычно у человека 3-4 таких кластера, которые имеют разную форму, в зависимости от специфики события, личных качеств человека и других уникальных обстоятельств. Так что запустив функцию FindGraphCommunities можно составить уникальный «отпечаток» пользователя, который довольно точно будет коррелировать с событиями в его жизни и с его личностью. На иллюстрации ниже показаны социальные графы некоторых пользователей.

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей

Траектория жизни пользователей прослеживается на графике с изменением семейного положения.

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей
Изменение семейного положения с возрастом

Информация довольно точно совпадает с данными официальной переписи населения, если не считать типичных погрешностей, когда тинейджеры по ошибке указывают в профиле женатый/замужний статус.

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей

Но вот что касается распределения по возрасту — аудитория социальных сетей кардинально отличается от данных переписи населения.

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей

Интересно также проследить, как меняются жизненные интересы людей с возрастом. В частности, резко растёт интерес к погоде, политике и здоровью, и стабильно снижается интерес к моде и видеоиграм.

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей

Ещё один аспект персональной аналитики — миграционные потоки. Разные города в графе «Место рождения» и «Место жительства» помогают составить картину актуальных миграционных процессов. Например, можно легко увидеть, что США — самая привлекательная страна для российских эмигрантов.

Стивен Вольфрам провёл математический анализ социальных сетей

Автор: alizar

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля