Предопределение развития информационных волн

в 22:10, , рубрики: gephi, аналитика, безмасштабные сети, веб-аналитика, Веб-разработка, социальные графы, социальные сети, Социальные сети и сообщества, метки: , , , ,

Привет!

Я уже писал о возможности предугадывать развитие информационных волн и общественных трендов путём анализа диффузии инновации для конкретной выборки. Прошло какое-то время, я посоветовался с корифеями медиа-аналитики и статистики, приобрёл новые знания по теме и сформулировал новые идеи.

Начну по порядку.

Существует теория диффузии инноваций. Это теория, призванная своим существованием объяснить как, почему и с какой скоростью новые идеи и технологии распространяются в обществе. Главную суть теории, пожалуй, можно выразить одним графиком.

Предопределение развития информационных волн
Само собой разумеется что процентное соотношение на графике приведено среднее, и в зависимости от выборки и тематики оно будет меняться вместе со всеми переменными. Куда важнее то, что форма графика функции всегда будет однообразной. Это в принципе понятно любому и означает лишь что всякому тренду, как и всему живому на земле, когда-то приходит начало и когда-то конец.

Николас Кристакис и Джеймс Фаулер (учёные мужи из Гарварда), с помощью теории диффузии инноваций и построения социальных графов в какой-то момент сделали потрясающее открытие, открытие очевиднейшее до гениальной степени.
Взяв связанную меж собой выборку людей и определившись с единицей распространяемой информации, они делили выборку в соотношении 10/90, где группа А — 10% людей с наибольшим количеством социальных связей внутри выборки, а группа B — все остальные. По каждой группе, для одной и той же темы составляли графики диффузии инноваций.
Результат всегда получался такой:

Предопределение развития информационных волн
То что группа А, обладающая большим количеством социальных связей и располагающаяся ближе к центру социального графа воспринимает все информационные волны раньше группы B очевидно, в принципе, и без построения графиков. Куда как важнее что форма таких графиков, разумеется в соответствующем процентном соотношении, будет всегда стремиться к абсолютному подражанию. Это означает что отслеживая распространение информации у определённой группы пользователей, мы можем предугадать за вполне уважаемый срок (зависит от среды, информации и качеств акторов сети) распространение такой информации у группы, в 10 раз превышающей наблюдаемую.

Мне кажется, что это восхитительно.

Альберт-Ласло Барабаши — создатель теории безмасштабных сетей. Сетей, в которых степени вершин распределены по степенному закону. Эмпирическим путём доказано что безмасштабные сети — один из любимых инструментов матушки-природы, ведь большинство естественным путём получаемых сетей (биологических, космических и, конечно, социальных) построены именно таким образом.

Предопределение развития информационных волн

Слева на рисунке показана обычная сеть, основанная на случайно составленных данных.
Она чувствительна к атакам, если случайным образом вынуть из неё несколько акторов, то ущерб может быть велик вплоть до полного разрушения.
Справа безмасштабная сеть, небольшое число узлов в ней характеризуются многочисленными связями, а многие узлы имеют лишь небольшое число связей, поэтому и нанести ей урон случайным удалением акторов менее вероятно.

Разумеется любой социальный граф будет являть собой безмасштабную сеть.
Значит, в нём можно выделять наиболее обоснованные группы акторов.
Значит, в зависимости от веса акторов (возможностей распространения информации), их можно объединять в группы и сравнивать с акторами более крупными (например большую группу пользователей с газетой).
Значит, акторы можно распределить в целую пирамиду социального веса и отслеживать распространение информации на каждом уровне.

Не знаю как вас, но меня такой метод восхищает до самой глубины души и пиков воображения.
Но и слишком радоваться тут нельзя. Разумеется, что на распространение информации влияет множество сторонних факторов, отследить которые через интернет (а мы ведь говорим о нём) попросту невозможно. Абсолютно предопределить никакую информационную волну нельзя, но есть и хорошие новости — к абсолюту можно стремиться бесконечно, создавая например бесчисленное количество матриц по конкретным характеристикам темы или выборки.

Отдельно стоит поднять этический вопрос отслеживания людских настроений.
Напрашивается сравнение с ядерной энергетикой, которую можно упаковать в бомбы и выдавать в розницу диктаторам третьего мира, а можно и раздавать оптом в розетки всех желающих.

И в завершение своего поста, с вашего позволения, сделаю небольшое объявление.
Ищу сооснователя-разработчика в стартап, занимающийся всем вышеперечисленным.

Спасибо за внимание и проявленный интерес.

Автор: m7d7o7

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля