Jak wynika z nowej analizy sześciu internetowych sieci społecznościowych, Twoje szanse na nawiązanie przyjaźni online zależą głównie od liczby grup i organizacji, do których dołączasz, a nie od ich typów.

„Jeśli ktoś szuka przyjaciół, powinien być aktywny w tak wielu społecznościach, jak to tylko możliwe”, mówi Anshumali Shrivastava, adiunkt informatyki na Uniwersytecie Rice i współautor książki badania, który naukowcy zaprezentowali na Międzynarodowej Konferencji IEEE/ACM 2018 na temat postępów w analizie i wydobyciu sieci społecznościowych. „A jeśli chcą zaprzyjaźnić się z konkretną osobą, powinni spróbować być częścią wszystkich grup, do których należy ta osoba”.

Odkrycie opiera się na analizie sześciu internetowych sieci społecznościowych z milionami członków. Shrivastava mówi, że jego prostota może zaskoczyć tych, którzy studiują tworzenie przyjaźni i rolę, jaką społeczności odgrywają w nawiązywaniu przyjaźni.

„Ptaki z piór”

„Jest takie stare powiedzenie, że 'ptaki z piór gromadzą się razem'”, mówi Shrivastava. „I ta idea – że ludzie, którzy są bardziej podobni, mają większe szanse na zostanie przyjaciółmi – ​​jest ucieleśniona w zasadzie zwanej homofilią, która jest szeroko badaną koncepcją w tworzeniu przyjaźni”.

Jedna szkoła myśli, że z powodu homofilii w niektórych grupach wzrasta prawdopodobieństwo, że ludzie staną się przyjaciółmi. Aby wyjaśnić to w modelach obliczeniowych sieci przyjaźni, badacze często przypisują każdej grupie wynik „powinowactwa”; im bardziej podobni są członkowie grupy, tym większe ich powinowactwo i większe szanse na nawiązanie przyjaźni.

Przed mediami społecznościowymi istniało niewiele szczegółowych zapisów dotyczących przyjaźni między osobami w dużych organizacjach. Zmieniło się to wraz z pojawieniem się sieci społecznościowych, które mają miliony indywidualnych członków, którzy często są powiązani z wieloma społecznościami i podwspólnotami w ramach sieci.

„Jeśli dwie osoby są jednocześnie aktywne w tej samej społeczności, mają stałe, zwykle małe prawdopodobieństwo nawiązania przyjaźni. Otóż ​​to."

„Społeczność, dla naszych celów, to każda powiązana grupa ludzi w sieci”, mówi Shrivastava. „Społeczności mogą być bardzo duże, jak każdy, kto identyfikuje się z określonym krajem lub stanem, i mogą być bardzo małe, jak garstka starych znajomych, którzy spotykają się raz w roku”.

Znalezienie znaczących wyników podobieństwa dla setek tysięcy społeczności w internetowych sieciach społecznościowych było wyzwaniem dla analityków i modelarzy. Obliczanie prawdopodobieństwa nawiązania przyjaźni dodatkowo komplikuje nakładanie się społeczności i podspołeczności. Na przykład, jeśli starzy przyjaciele z powyższego przykładu mieszkają w trzech różnych stanach, ich mała podspołeczność pokrywa się z dużymi społecznościami ludzi z tych stanów. Ponieważ wiele osób w sieciach społecznościowych należy do dziesiątek społeczności i podspołeczności, nakładające się połączenia mogą stać się gęste.

Nakładanie się nadzoru

W 2016 roku Shrivastava i współautor badań Chen Luo, absolwent w jego grupie badawczej, zdali sobie sprawę, że niektóre dobrze znane analizy tworzenia przyjaźni online nie uwzględniają żadnych czynników wynikających z nakładania się.

„Powiedzmy, że Adam, Bob i Charlie są członkami tych samych czterech społeczności, ale dodatkowo Adam jest członkiem 16 innych społeczności” – mówi Shrivastava. „Obecny model afiliacji mówi, że prawdopodobieństwo, że Adam i Charlie będą przyjaciółmi, zależy tylko od miar powinowactwa czterech wspólnych społeczności. Nie ma znaczenia, że ​​każdy z nich przyjaźni się z Bobem lub że Adam jest ciągnięty w 16 innych kierunkach.

Wydawało się to rażącym przeoczeniem dla badaczy, ale wpadli na pomysł, jak to wyjaśnić na podstawie analogii, którą dostrzegli między nakładającymi się podspołecznościami i nakładającymi się podobieństwami między stronami internetowymi, które wyszukiwarki internetowe muszą wziąć pod uwagę. Jednym z najpopularniejszych sposobów wyszukiwania w Internecie jest nakładanie się Jaccard, które naukowcy Google i inni pionierzy rozpoczęli pod koniec lat 1990. XX wieku.

Model oferuje proste wyjaśnienie, w jaki sposób tworzą się przyjaźnie: nakładają się na siebie społeczności.

„Wykorzystaliśmy to, aby zmierzyć nakładanie się społeczności, a następnie sprawdziliśmy, czy istnieje związek między nakładaniem się a prawdopodobieństwem przyjaźni lub przynależności przyjaźni w sześciu dobrze zbadanych sieciach społecznościowych” – mówi Shrivastava. „Odkryliśmy, że we wszystkich sześciu relacjach związek wyglądał mniej więcej jak linia prosta”.

„To oznacza, że ​​tworzenie przyjaźni można wyjaśnić po prostu patrząc na nakładanie się społeczności” – mówi Luo. „Innymi słowy, nie musisz uwzględniać miar podobieństwa do określonych społeczności. Cała ta dodatkowa praca jest niepotrzebna”.

Matematyka za nawiązywaniem przyjaźni making

Gdy badacze dostrzegli liniową zależność między nakładaniem się społeczności Jaccarda i tworzeniem przyjaźni, dostrzegli również możliwość wykorzystania metody indeksowania danych zwanej „haszowaniem”, która organizuje dokumenty internetowe w celu wydajnego wyszukiwania. Shrivastava mówi, że on i Luo opracowali model tworzenia przyjaźni, który „naśladował sposób, w jaki działa matematyka stojąca za haszowaniem”. Model oferuje proste wyjaśnienie, jak tworzą się przyjaźnie.

„Społeczności cały czas organizują wydarzenia i zajęcia, ale niektóre z nich przyciągają większą uwagę, a preferencja do uczestnictwa w nich jest większa” – mówi Shrivastava. „W oparciu o tę preferencję jednostki stają się aktywne w najbardziej preferowanych społecznościach, do których należą. Jeśli dwie osoby są jednocześnie aktywne w tej samej społeczności, mają stałe, zwykle małe prawdopodobieństwo nawiązania przyjaźni. Otóż ​​to. To matematycznie przywraca nasz obserwowany model empiryczny”.

Mówi, że odkrycia mogą być przydatne dla każdego, kto chce zjednoczyć społeczności i usprawnić proces nawiązywania przyjaźni.

„Wydaje się, że najskuteczniejszym sposobem jest zachęcanie ludzi do tworzenia większej liczby społeczności podrzędnych” – mówi Shrivastava. „Im więcej masz społeczności podrzędnych, tym bardziej się pokrywają i tym bardziej prawdopodobne jest, że poszczególni członkowie będą mieli bliższe przyjaźnie w całej organizacji. Ludzie od dawna myśleli, że będzie to jeden czynnik, ale pokazaliśmy, że jest to prawdopodobnie jedyny, na który musisz zwrócić uwagę”.

Prace te wspierały Narodowa Fundacja Nauki, Biuro Badań Naukowych Sił Powietrznych oraz Biuro Badań Marynarki Wojennej.

Źródło: Rice University

{youtube}ZVRbSuY3h9w{/youtube}

Powiązane książki

at Rynek wewnętrzny i Amazon