Аналіз та дослідження зв’язків між вузлами соціальної мережі в Інтернеті

2. Неоднородность, разнообразие элементов внутри системы, что моделировалось разнообразием клеток внутри популяции (задавались параметры: число признаков и степень разброса значений по ним).

3. Динамичная структурность, при которой структура имеет гибкий, меняющийся состав, но сохраняет основные свои признаки, несмотря на то, что составляющие структуру элементы были заменены. Тем самым нелинейность развития психологических систем определяет многоальтернативность проявления их свойств: элемент, ввиду изменения своего ранга в популяции может кардинально изменить структуру связей и входные/выходные потоки ресурсов через себя, имея при этом неизменные формальные параметры. Его ранг в популяции может меняться, исходя из изменения окружения, при этом система поставит его на другое место, а его место займет другой элемент. Практически это - начало системного подхода, когда структура описывается не как обособленная система, а как временно структурированная определенным образом, часть, более глобальной системы, развивающейся по своим законам, и при этом свойства элемента системы определяются его местом в структуре. Психология так же декларирует системные принципы описания своих объектов, однако используемая этими науками старая методология жесткой структурности мира оказывается сильнее.

4. Открытость системы, наличие некоторого притока ресурса, капающего в систему на каждом шаге. Происхождение этого ресурса не уточняется, но он может быть как внешним, так и внутренним, появляющимся в результате эффективной внутренней организации, позволяющей высвобождать так называемую «свободную энергию».

5. Диссипативность, траты ресурсов системой, которые могут быть трех типов: пустыми тратами, тратами на самоизменение и тратами ресурса, уходящего по связям с другими системами.

6. Интегрированность, возможность взаимодействий в системе, число связей, которые элементы могут установить с другими, что может зависеть от таких факторов, как отдаленность элементов друг от друга (плотность) и возможности их контактов (социабельность).

Применительно к психологии, нами использовалось представление о человеке как субъекте отношений в сообществе, с одной стороны, а, с другой, как некоем интегральном образовании с собственными формально-динамическими характеристиками, отражающими особенности потребления и производства энергетических и информационных ресурсов. Задавалась ситуация, когда клетка получает жизненный ресурс в зависимости от совместимости интересов с теми, с кем у нее установлены связи: чем больше совместимость, тем больше ресурса она получает. Потенциально она могла установить связь с любым элементом популяции, однако количество контактов на одном шаге ограничивалось.

3.5.4 EVS-моделирование

Как уже было упомянуто в сноске, назвать наши модели клеточными автоматами можно только условно, они ближе к структуре случайных графов, однако также отличаются от них. Предлагаемый нами общий подход к моделированию мы называем EVS-модели (Ensambles with Variable Structure), т. е. ансамбли с переменной структурой. Были разработаны модели «Социабельностъ» (Трофимова и др., 1997; Trofimova at al, 1998), «Адаптация» и «Функциональная дифференциация» (Trofimova, Mitin, 1998). Главными отличительными чертами EVS-моделей являются следующие.

Во-первых, в традиционных моделях берутся дискретные характеристики клеток с относительно небольшим спектром значений. В наших моделях клетки отличаются Друг от друга в гораздо большем спектре значений, что делает характеристики практически непрерывными и позволяет анализировать второй из указанных моделируемых признаков разнообразие элементов.

Во-вторых, в традиционных клеточных автоматах связи между клетками локальные и фиксированные, в то время как в нашей модели клетки могут устанавливать какие угодно связи по всей популяции и перестраивать структуру связей. Подобная гибкость моделировала признак динамичной структурности, т. е. изменчивости состава образующихся систем при сохранении структуры.

Третьим отличием разработанных моделей от традиционных клеточных автоматов было то, что клетка не сидит в пассивном ожидании, пока сосед, наконец, умрет или оживет, как, например, в игре «Жизнь» Конвея, а «работает» с потоком некоторого жизненного ресурса, который либо «капает» на нее извне, либо она сама продуцирует ресурс и тратит его. Это позволило смоделировать диссипативность (через траты ее ресурса) и открытость самой клетки (через траты ее ресурсов поступления ресурса). Кроме того, сама популяция как открытая и диссипативная система также получала и тратила некий ресурс, что выражалось в случайном распределении приходящего к конкретной клетке ресурса на каждом шаге, который мог быть отрицательным, (т. е. представлять по сути дела трату).

3.5.5 Модель "Социабельность"

В рассматриваемой модели ставился вопрос о влиянии на поведение в группе таких формальных признаков среды, как величина популяции, возможность установления контактов (социабельность) и степень разнообразия элементов популяции. Время жизни популяции было дискретным, т. е. пошаговым: от 2000 шагов для малых популяций и 5-10 тысяч шагов для больших. На каждом шагу клетка предпринимала попытку оптимизировать структуру cвоиx связей - найти кого-нибудь более совместимого и расторгнуть связь с менее совместимым. При этом разнообразие клеток задавалось вектором в пространстве абстрактных характеристик с помощью модели взаимодействующих спинов (подробнее см. Трофимова и др., 1997; Trofimova, 1998; Trofimova et al, 1998).[17]

Было исследовано более 300 различных случаев - с разной величиной популяций (от 20 до 2000) и социабельностью, т. е. возможностью установления контактов (от 5 до 400 для больших популяций).

Помимо других интересных эффектов это исследование показало наличие как минимум одного основного фазового перехода второго порядка (т. е. качественного перехода от одного состояния к другому, подобно тому, как лед тает до состояния воды, а вода при определенных условиях переходит в пар). Основным объектом анализа стала динамика формирования групп (или кластеров), в которые объединяются элементы.

Несмотря на то, что связи каждой конкретной клетки были достаточно динамичными, модель продемонстрировала наличие устойчивого статистического поведения - разное распределение кластеров определенного размера при разных значениях параметров. Рис.3.5.2 показывает примеры распределения размера кластеров до (а), во время (б) и после (в) перехода к качественно разному поведению: в первом случае мы имеем много малых группок и небольшое число больших кластеров - что, собственно, наблюдается в поведении слабоинтергированных систем - объединение популяции по одному-двум признакам, тогда как по всем другим признакам каждый делает что хочет и как хочет.

Рисунок 3.5.2 - Функции распределения кластеров. По оси у отложено число кластеров, нормализованное по моде.

После перехода, однако «разброд» в популяции резко сокращается она превращается в интегрированную систему где, по мере увеличения возможности поддержания контактов растет запрет на малые группы - все элементы контролируются малым числом больших кластеров.

Поведение, связанное с принадлежностью к той или иной группе обычно называют аффилиативным, поэтому мы назвали имеющийся здесь параметр порядка аффилиацией (А). Рис.3.5.3 показывает распределение А как функцию от размера популяции и социабельности (по оси у - размер популяций, по оси х - социабелыюсть, по оси z - аффилиация).

Рисунок 3.5.3. Ландшафт параметра порядка «Affiliation».

Линии показывают аффилиацию как функцию от размера популяций и социабельности.

Для малых популяций аффилиация растет более или менее монотонно как функция от социабельности. Для больших популяций переход к другому поведению происходит более внезапно: например, для популяции в 300 элементов при изменении социабельности вплоть до 40 контактов аффилиация держится около 0,01, однако при числе контактов 41 размера кластеров делает скачок до 0,82 процента от всей популяции.

Вычисления энтропии для каждой функции распределения в каждой популяции и математических ожиданий позволило нам найти нелинейную зависимость, описывающую критическое значение социабельности (Sc) для перехода к качественно другому поведению, взятое от величины популяции (Р): Sc = P0,6.

Тем самым мы можем предсказать, какое число контактов необходимо для того, чтобы любое данное множество клеток, элементов или людей пришло в упорядоченное состояние и стало системой [12, 15, 34].

Строго говоря, похожие эффекты - но без подробного количественного анализа на дискретных моделях с разнородными элементами - были получены в теории случайных графов (Palmer, 1985), в теории перколяции (Grimmett, 1989). Структура связей между элементами, однако, в этих моделях была фиксированной, в то время как структура кластеров в нашей модели очень динамична - кластеры не существуют в одном и том же виде практически более, чем 10 шагов.

3.5.6 Психологические эффекты модели

Более интересно, однако, посмотреть на эти результаты с психологической точки зрения. Упомянутая «социабельность» является возможностью субъекта поддерживать определенное число контактов, а некоторая суммарная совместимость с теми субъектами, с которыми установлены контакты, показывает оптимальность использования этих контактов - обмен информацией и ресурсами, кооперацию (при положительной совместимости) или конфронтацию (при отрицательной). Социабельность может быть основана на индивидуальных чертах субъекта, но, как правило, среда задает некоторые пределы числу поддерживаемых контактов, поэтому «последнее слово» в установлении это числа мы оставили за средой.

Аффилиативное поведение (когда субъект предпочитает быть членом определенной группы) и мера сходства поведения членов группы зависят, как оказалось, не только от индивидуальных предпочтений отдельного субъекта и даже не от установок других членов группы, а от более глобальных факторов - величины всей популяции, в которой происходит группировка, ее разнообразия и, особенно, от возможностей поддерживать контакты.

На бытовом уровне это достаточно очевидный факт - чем больше я могу установить и поддержать контактов, тем больше обмен информацией и тем более едины мы в суждениях и поведении. Как используется этот факт в психодиагностике или социальной психологии? Пожалуй, в лучшем случае, в форме констатации. Однако мы можем использовать здесь и количественные закономерности: например, учитывать размер групп, в которые включен индивид и возможности поддержания контактов, фактическое число контактов, которые индивид поддерживает - для составления каких-либо заключений о его социальных способностях. В социальной психологии при исследовании групповой динамики мы можем также использовать полученную количественную зависимость для того, чтобы отделить ее влияние от собственно социально-психологических эффектов. Описанный нами эффект согласуется, как ни странно, и со стратометрической концепцией коллектива, предложенной А.В. Петровским (Петровский, 1979).

Совместная деятельность, как фактор, объединяющий людей в коллектив, как правило, сопровождается интенсивными реальными и виртуальными (через интериоризацию совместных задач) контактами.

Другое важное замечание - увеличение униформизма в поведении при повышении социабельности элементов. После фазового перехода мы видим, что большие кластеры как бы «подбирают под себя» малые группки и на развитой стадии перехода малых групп практически не существует. Этот эффект похож на явления тоталитаризма, монополизма или идеологического контроля, которые появились с развитием средств коммуникаций.

И, наконец, по полученным результатам можно сделать некоторые выводы об иерархии параметров, определяющих поведение. Мы рассматривали четыре таких системных фактора: размер популяции, разнообразие популяции, число контактов, которые элемент может «проверить на совместимость» на каждом шагу и максимальное число контактов, которые он может удерживать на каждом шагу (социабельность). Вопрос об иерархии этих параметров на самом деле является достаточно открытым для психологии: когда мы обсуждаем детерминанты поведения человека, можем ли мы с уверенностью сказать, что важнее - разнообразие социальной среды, величина групп, в которых он задействован, интенсивность контактов либо общее число действующих контактов? Наше исследование показало, что величина популяции определяет наиболее глобальные тенденции в поведении, а общее число действующих контактов является основным фактором групповой динамики, совместно с величиной популяции задающим нелинейную функцию качественного перехода в поведении. Уменьшение интенсивности контактов (т. е. сколько контактов клетка может проверить на каждом шаге) увеличивает, как оказалось, «резкость» полученных эффектов и делает фазовый переход более явным. Разнообразие популяции оказалась четвертым в иерархии изучаемых параметров, однако, оно тоже оказывало свой эффект: был также получен (но более слабый) фазовый переход в зависимости от этого фактора.

Эффекты, подобные полученным, говорят о том, что психология, как и другие науки о жизни, не должны «вариться в собственном соку» и объяснять одни психологические явления с помощью других психологических же явлений. Философия и математика, как достаточно философская дисциплина, продолжают поиск универсальных тенденций в явлениях разной природы, но этот поиск будет успешен только при участии специалистов конкретных предметных областей науки. Социальные процессы, в частности, подчиняются глобальным законам внутренней динамики многоагентных сред, которые характеризуют все естественные системы (Sulis, 1994) [42].

3.5.7 Модели конфликтов и теория игр

Среди множества возможных подходов к анализу такой сложной социотехнической системы как социальная сеть следует остановиться на описании и анализе возможностей теории конфликтов и теории игр.

Математическая модель теории игр и экономического поведения была предложена в 1944 году Джоном фон Нейманом и Оскаром Моргерштерном.

Пример игрового подхода к анализу сетевых взаимодействий - «Парадокс 2-х задержанных» приведен в книге Говарда Рейнгольда «Умная толпа». Игроки с конфликтующими интересами, в рассматриваемом примере - 2 задержанных, допрашиваются независимо в соседених комнатах. Условия таковы, что при признании каждый получает, скажем, по 1 году заключения, при сдаче партнера - свободу самому и 2-х года заключения для подельника.

Многие аналогичные линии или стратегии поведения наблюдаемы и в реальной сетевой жизни, скажем в рамках обсуждений социальной сети www.MoiKrug.ru

Чего хотят участники сетевых обсуждений? За что борются?

Да как и вобычной жизни - за приоритет, лидирующее положение в группе.

Причем - уровни субъектов конфликтов и противоборств:
- Личность - Группа - Сообщество - Сама Социальная сеть.

Последнее требует некоторого камменатария. Сети борются за клиентов - как среду влияния, воздействия, получения рекламных отчислений, размещения кнтекстной рекламы.

Для описания протекания и анализа исходов сетевых стратегий применимы результаты теории конфликтов и игр.

Оптимальные алгоритмы поведения противоборствующих игроков определяеся задачами, которые они перед собой ставят. Если один из игроков пытается вступить в конфликт, а другой пытается уклониться - то возникает ситуация характерная для игр преследования-уклонения.

В данной схеме стороны имеют разные уровни активности: одна сторона более активна (преследователь), а другая менее активна - преследуемый, который озабочен не в достижении максимального выигрыша, а минимального проигрыша. В реальной ситуации конфликта более важным оказывается достижение высокого уровня активности, что равносильно избежанию пассивной участи преследуемого.

Схема конфликта может быть представлена следующим образом. До начала противобортсва оба игрока имеют равные уровни активности и единую задачу получения выигрыша по критерию «Захвата», или по какому-либо другому критерию. На начальной стадии игроки пытаются перевести игру в выгодное для себя русло. Выгодность понимается в получении первым ранга преследователя. В этом случае противнику достается пассивная роль преслеюуемого. Получение ранга преследователя во многих случаях означает разрешение игры в свою пользу, или дает большие примущества.

Таким образом, в реальном конфликте можно выделить 2 этапа:

этап борьбы за ранг преследователя;

этап преследования.

По этой схеме развиваются многие спортивные игры, воздушные сражения. Чем же определяется упорство поединка? Условно это понятие можно назвать силой конфликта.

3.5.8 Энергетическо-информационная модель

Перенося подходы игры 2-х автомобилей (Пон) на реальное противодействие-конфликт в группе обсуждающих какую-либо тему в социальной сети, можно допустить что для анализа психологических процессов - в частности, психологической борьбы за статус в группе или приоритет какой-либо идеи (политической, философской) можно говорить о важности для игрока психологической адаптации и маневренности - аналог изменения энергетического уровня в классической игре автомобилей.

Констатировав важность уровня психологической подготовки игрока - участника сетевого обсуждения, для распределения своих ограниченных (пусть и у каждого игрока и по разному) психологических возможностей, следует признать важным информационную компоненту борьбы - обладание первоначальной инфоромацией о позиции игрока, его предыстории - образования, опыта работы, интересов (паспорт в толковании сетевых социальных сервисов), результатов предыдущих дискуссий.

Можно ввести, следуя изучаемому первоисточнику, коэффициент полноты информации как отношение энергетических (психологических) затрат на решение основной задачи к суммарному потенциалу.

И таким образом, реальный конфликт сетевого противоборства условно можно разделить на информационное противоборство и энергетическое (психологическое) противоборство.

3.6 Психология социальных сетей.

В статье Н.Д.Чеботаревой [13] выделены следующие причины предпочтения сетевого общения перед обычным: 1) недостаточное насыщение общением в реальных контактах; 2) возможность реализации качеств личности, проигрывания ролей, переживания эмоций, по тем или иным причинам фрустрированных в реальной жизни; 3) неудовлетворенность реальной социальной идентичностью и желание избавиться от нее.

Там же отмечена мотивационную составляющая, которая определяет вовлеченность участников в общение, области и темы общения:

1. обсуждение глобальных бытийных вопросов (в т.ч. религиозных, философских, экзистенциальных);

2. обсуждение психологических проблем реального общения;

3. агрессивное «выяснение отношений» между участниками форума;

4. скрытая и открытая реклама товаров и услуг.

Опыт сетевой жизни в МК более года позволил понять некоторые особенности сетевого поведения и характерные модели. Отбрасывая неадекватное поведение в сети графоманов, социопатов и провокаторов, такие уже описанные явления как, например, троллинг можно, цитируя и повторяя Чеботареву, отметить этапы развития сетевого группового общения или групповой психодинамики, специфичные для виртуальной группы:

1. Вступление участника в дискуссию (выражение Автору благодарности за интересный текст и теоретические замечания относительно отдельных моментов «Трактата».

2. Начало самораскрытия со стороны участника, приведение «примеров» из собственной жизни под предлогом обсуждения их с этологической точки зрения. Комментирование реплик других дискурсантов с точки зрения собственного жизненного опыта через призму собственных ценностей и убеждений.

3. Взаимные провокации нововступившего участника и «старожилов». «Выяснение отношений» между теми участниками дискуссии, чьи мировоззрения содержат конфликтующие между собой установки.

4. Предъявление все более глубинных личностных проблем, возрастание искренности.

3.6.1 Групповая динамика в организации и сети

Группа - это социально устойчивое объединение индивидов, имеющих общие интересы, ценности и нормы поведения, складывающиеся в рамках определенной организации.

В группе на поведение и (или) деятельносность оюного члена воздействуют поведение и (или) деятельность других членов группы.

Если группа существует, то ее члены:

идентифичируют себя и свои действия с группой в челом и тем самым во внешних взаимодействиях выступают от имени группы;

выполняют определенные роли (которые либо формально распределяются, либо неформально складываются), признаваемые другими членами группы;

имеют определеннцю мотивацию для объединеия;

воспринимают группы как объединенное подразделение взаимодействюущих людей;

вносят определенный вклад в развитие группы (тоесть одни отдают группе больше времени и энергии, чем другие);

достигают соглашений и уходят от разногласий путем различных фрм взаимодействия

Причинами образования групп являются:

удовлетворение потребностей;

решение определенных задач;

усиление власти и влияния определенного круга единомышленников.

3.6.2 Виды конфликтного поведения в группе

Ниже приводится типология стилей поведения в конфликтных ситуациях или концепция Стили, по имени американского психолога Томаса Стили [13].

Конкурент. Стремится удовлетворить свои интересы в ущерб интересам других. Характерихуется активной борьбой за свои интересы с применением всех доступных средств для достижения поставленных целей.

Приспособленец. Приносит в жертву собственные интересы ради соблюдения интересов других. Действие индивида направлены на созранение и ли восстановление благоприятнхы отношений с оппонентом за счет собственных интересов. В ходе приспособленяи восзможны: уступки, договор, интрига, идущая от бессилия и невозможности напрямую влиять на ситуацию

Ищущий компромиссов. Действия напрвлены на поиск решения за счет взаимных уступокЮ на выработку решения, устраивающего обе стороны, при котором никто не выигрывает,но и ничего не теряет.

Избегающий. Это и не конкурент и не приспособленец: он не отстаивает ни свои ни чужие интересы. Данная форма поведения выбирается тогда, когда индивид не хочет отстаивать свои права, сотрудничать для выработки решения, воздерживается от высказывания своей позиции, уклоняется от спора. Этот стиль предполагает уход от ответсвенности за решения.

Сотрудник. Если участники конйликта в организации дейтвуют по типу сотрудников, то они приходят к альтернативе , полностью удовлентворяющей интересы сторон. Данная форма требует продолжительной работы и участия всех сторон. Стиль сотрудничества предполагает устранение причин конфликта, поэтому является самым трудным стилем, который выбирается не многими. Но, конечно это и самы плодотворный стиль.

3.6.3 Скриптовое программирование или «Чужая колея»

Опытный Психолог видит посетителей Форумов и социальных сетей со своей точки зрения.

Посетители Форумов и Социальных сетей - срез реальной жизни.

Например, Социальный Хакер с отрицательным уклоном. Уж и так нас пытается из себя вывести и этак… Не выйдет, не старайся. Мы уже ушли от тех своих скриптов, в которых таким людям было место. Смотрим на него и даже не злимся. Наоборот - жалеем. Потому что примерно понятно, почему он такой т почему так себя ведет. Пытаемся угадать его скрипт. Скорее всего, догадка будет правильной, потому что у всех провокаторов «Движек скрипта» примерно одинаков.

Наблюдаем дальше, Ан нет. Смотри-ка ты, ошиблись. Это не провокатор. Вернее он провокатор, по судти своей внутренней - нет. Это человек которому в скрипте было записано, что его все врем будут бить. И все его поведение вызывающее - это не провокаторство, это желание спровоцировать свое избиение, доведя администрацию форума и некоторых посетителей «до белого каления». Не будем мы тебя бить, тебя и так бьют все кому не попадя.

А вот здесь - стоп. Здесь внимательно: это к нам пришел разрушитель. Почти классический «скрипт Герострата». Этого модерировать, модерировать и модерировать. Даже то, что он пишет «по делу». Потому что нужно чтобы он быстрее ушел с форума , пускай в другом месте крушит и рушит…

Как жаль, что у нас нет в вооруженных силах психологов, вон сколько генералов большезвездных с геростратовскими скриптами по телевизору показывают…

3.6.4 Искусство лидера

Динамические групповые процессы формируют феномен лидерства, обеспечивающий гармонизацию групповых отношений. Существует множество определенй лидерства.

Все определеняи имеют три общих компонента:

1) каждое из них указывает на то, что лидер должен иметь последоватетелей. Никто не может быть лидером без людей, которых необходимо вести за собой;

2) определения поалагают, что лидер имеет большое влияние на подчиненных, чем они на него;

3) лидерство предполагает воздействие на последователей для достижения общих групповых целей.

В учебном пособии по управлению персоналом [Фед-Минч] определено понятие организационное управление как деятельность, состоящая во влиянии на индивидуальное и групповое поведение других людей для достижения желаемых целей.

Понятие «Лидер» относится к характеристике психологических отношений, возникающих в группе «по вертикали», т.е. с позиций доминирования и подчинения. Понятие «руководства» относится к организациивсей деятельности группы, к процессу управления ею. Эффективные лидеры не всегда являются эффективными руководителями, например в случае , когда лидер воодушевляет, мотивирует подчиненных на достижение неверно выбранной цели . В этом случае эффективное лидерство будет сочетаться с неэеффективным руководством.

Возможны и другие сочетания. Человек может быть слабым лидером, но эффективным руководителем, особенно если он управляет работниками, четко осознавшими свои задачи и мотивированными к труду.

Лидер в основном регулирует межличностные отношения в группе, в то время как Руководитель официональные отношения группы как некоторой социальной организации. Лидерство можно констатировать в условиях микросреды, то есть оно связано со всей системой общественных отношений. Руководитель реальной социальной группы назначается, либо избирается, но так или иначе этом процесс не является стихийным, а напротив целенаправленным, осуществляемым под контролем элементов социальной структуры. Лидерство возникает стихийно, а сфера деятельности лидера - в основном - малая группа, где он является лидером. Руководитель представляет группу в более широкой социальнрой системе. Явление лидерства менее стабильно, выдвижение Лидера в большой степени зависит от настроения группы. В то время как Руководство - явление более стабильное. В руках Лидера нет системы формальных санкций. Руководство подчиненными в отличие от лидерства обладает гораздо более определенной системой санкций. Лидер принимает решения касающиеся групповой деятельности. Процесс принятия решения Руководителем более сложен и опосредован множеством обстоятельств, не обязательно связанных с интересами данной группы.

В нормально функционирующих организациях должны быть созданы условия для формирования как лидеров, так и руководителей, причем разные виды деятельности требуют усиления либо лидерских (кризис, стратегические изменения) либо управленческих (текущая работа) навыков.

Лидерство и руководство могут быть ролями эффективного менеджера.

3.7 Висновки до розділу 3

Данний розділ описує математичну сторону проблеми. Розглянуті найбільш популярні теорії та підходи до вивчення та дослідження онлайнової соціальної мережі. Найбільших результів було досягнуто за допомогою теорії класичних соціальних мереж, яка вивчає соціальну мережу як сукупність вузлів та зв'язків між ними.

Для подальшого статистичного дослідження встановленні основні характеристики та параметри мережі. У наступному розділі ми кількісно та якісно порахуємо основні з них.

Соціальна мережа розглянута як соціотехнічна система, що дало змогу використовувати сучасні підходи у побудові математичної моделі соціальної мережі. Дослідили вісім різноманітних математичних моделей, найєффективнішими серез яких виявилися EVS-моделювання та моделювання на основі соціальної поведінки.

Важливою стороною дослідження соціальних мереж є психологічний аспект. Найтиповіші моделі поведінки легко описуються за допомогою теорії ігор, групової динаміки та бажанням стати лідером.

РАЗДЕЛ 4. ИССЛЕДОВАНИЕ СОЦИАЛЬНОЙ СЕТИ

Для иследования была использована социальная сеть Коннект (www.connect.ua), которая насчитывает болем 650 тысяч пользователей.

4.1 Визуализация социальной сети

Социальные сети могут быть очень разными в зависимости от причин и целей их возникновения. Например, социальная сеть друзей в колледже похожа на гнездо (рис. 4.1.1), а социальная сеть знакомств выглядит совсем иначе (рис. 4.1.2).

Рисунок 4.1.1 - Граф социальной сети колледжа

В ходе выполнения работы, был построен граф социальной сети Коннект. Граф имеет 590 тысяч узлов и болем 10 миллионов связей. Для большей наглядности более сильные связи были размещены в центре графа, более слабые по бокам. Полный граф можно увиделть на Рис 4.1.3.



Рисунок 4.1.2 - Граф социальной сети знакомств

Рисунок 4.1.3 - граф социальной сети Коннект.

Большая часть узлов очень сильно связано друг с лругом. Некоторые узлы имеют колоссальное количество связей (знаменитости, социально-активные люди) и существенно влияют на внешний вид сети. Как правило, их соседние узлы более сильно переплетены.

4.2 Статистика использования социальных сетей

Сперва исследуем использование социальных сетей. Как видно из рис. 4.2.1 большинство пользователей используют социальные сети. При этом около трети не хватает одной сети - они используют несколько.

Рисунок 4.2.1 - Количество использумых социальных сетей в Украине

Использование социальных сетей сильно зависит от возраста (рис. 4.2.2). Чем старше челокек, тем меньше социальных сетей он использует. Наиболее активная аудитория 18-25. Именно среди них больше всего тех, кто использует 2, 3 и более социальных сетей. Это прежде всего связанно с занятостью человека. Чем меньше он обременен проблемами - тем больше у него свободного времени - тем больше он может тратить времени на социальные сети. В последнее время наблюдается бурный рост детской аудитории социальных сетей. Это несет в себе некую угрозу, так как в социальной сети часто можно найти материалы порнографического характера, нецензурную лексику и другие угрозы.

Рисунок 4.2.2 - Количество использываемых социальных сетей (возрастной срез)

Использование сетей также зависит и от пола человека. Женщины более часто используют социальные сети, при этом именно женщины более склонны использовать более двух социальных сетей (рис. 4.2.3). Это вызвано несколькими факторами. Во-первых, у женщин в сложившихся социально-экономических реалиях больше свободного времени. Во-вторых, женщины намного более популярны в сети, они получают намного больше сообщений и запросов дружить. В-третьих, славянский менталитет предполагает, что женщина более пассивна в поиске партнера, чем мужчина. Мужчина может позволить себе активно знакомится на улице и других местах, в то время как женщине приходиться везде себя предлагать, в том числе и в социальных сетях.

Рисунок 4.2.3 - Количество использываемых социальных сетей (срез по полу)

Также использование социальных сетей линейно зависит от интернет-стажа пользователя (рис 4.2.4). Чем дольше человек использует интернет, тем больше вероятность того, что пользователь зарегистрирован в социальной сети. Это можно связать с некоторыми факторами:

1. Социальная сеть достаточно сложная в использовании. В ней сложнее разобраться чем в электронной почте или новостном сайте.

2. Чем дольше пользователь в Интернете, тем чаще ему на пути попадались социальные сети, а значит и шансов зарегистрироваться у него больше.



Рисунок 4.2.4 - Количество использываемых социальных сетей (срез по стажу)

Расмосмотрим все факторы, которые влияют на использование социальных сетей. Среди них:

1. Молодость.

2. Время проводимо в сети.

3. Женский пол.

4. Активный поиск партнера.

5. Опыт использования интернета.

и другие.

Определим наиболее значиме факторы, которые влияют на использование. На рис. 4.2.5 можно увидеть результаты исследования. Как видно из графика, наиболее важными факторами является молодость и время проводимое в сети.



Рисунок 4.2.5 - Факторы, влияющие на использование социльных сетей.

Основные группы активных пользователей социальных сетей:

1. 18-25 года, женщины, проводят в интернете от 3 часов в день и больше, опытные пользователи;

2. 18-22 года, мужчины, проводят в интернете от 3 часов в день, опытные пользователи;

3. До 21 года, в основном женщины, менее 3 часов в день в сети, в интернете более года.

4. 30-40 лет, в основном женщины, менее 3 часов в день в сети, в интернете более года.

Также проведем анализ мест использования различных социальных сетей (рис. 4.2.6). Одноклассники.РУ используют больше на работе, что связанно с тем, что в этой социальной сети преимущественно взрослые пользователи, которые имеют работу. Вконтакте.РУ - из дому, студенты и школьники не имеют работы. Моймир - от друзей и Интернет-кафе. Как правило в интернет-кафе выходят для того, что прочесть почту, а социальная сеть Моймир как раз и построена на основе крупного почтового сервиса mail.ru.

Рисунок 4.2.6 - Места использования социальных сетей.

4.3 Анализ связей

Среднее число друзей у одного человека невелико. В большинстве групп - это 5-7 человек на «Коннекте». Для сетей с большим числом участников среднее значение числа друзей составляет 10-30 человек. Конечно, всегда есть пользователи с тысячами и десятками тысяч друзей, но у большинства - друзей не так уж и много. На Рис 4.3.1 показан анализ количества друзей в зависимости от возраста и пола. Как видно, чем моложе пользователь, тем больше у него друзей. Наибольшее количество друзей можно наблюдать у молодых девушек, именно они попадают под пристальное внимание мужчин всех возрастов.



Рисунок 4.3.1 - Среднее количество друзей (розбивка по возрасту)

Также было проведенно качественное исследование связей людей. На рис. 4.3.2 показана структура друзей пользователей женского пола. Чем моложе женщина, тем больше у нее друзей противоположного пола. Также женщины пользователи 10-24 лет как правило общаются внутри своей группы, тогда как женщины старшего возраста общаются со всеми группами.

У мужчин картина более яркая (рис. 4.3.3). Молодые парни общаются практически только с противоположным полом своей возрасной категории. Тогда как мужчины более зрелые предпочитают общаться с болем молодыми.



Рисунок 4.3.2 - Стуктура друзей женского пола

Рисунок 4.3.3 - Стуктура друзей мужского пола

4.4 Висновки до розділу 4

У дослідженні була використана соціальна мережа connect.ua. База даних цієї мережі містить декілька сотень мільйонів записів, що є достатнім для точних статистичних підрахунків. У аналізі ми використовували найєффективніші методи математичної статистики.

Для наглядності та легкості сприймання інформації застосовувався інструсмент діаграм програмного комплексу Microsoft Excel. Також було у вигляді графу візуалізовано соціальну мережу з усіма її вузлами та зв'язками.

Встановленно ряд закономірностей та залежностей різноманітних показників від віку, статті та досвіду користування Інтернетом.

ВИСНОВКИ

Онлайнові соціальні мережі стали невід'ємною частиною нашого життя. Дослідження та аналіз соціальних мереж, зв'язків між вузлами мережі дають можливість більш точно знати потреби аудиторії і як наслідок єффективніше задовольняти її потреби, ефективніше проводити рекламні кампанії та маркетингові дослідження, більш вдало проектувати нові функції.

В результаті виконання роботи отримані наступні результати.

1. Проведено функціонально-вартісний аналіз варіантів реалізації.

2. Результати роботи використовуються для вдосконалення соціальної мережі connect.ua

3. Розглянуті основні типи соціальних мереж, визначені класифікація, характеристики та напрями застосування, вивчені існуючі соціальні мережі.

4. Розглянуті різноманітні математичні моделі соціальних мереж.

5. Проведено аналіз різноманітних математичних теорій, що використовуються для дослідження соціальних мереж.

6. Проведено аналіз даних соціальної мережі connect.ua, знайдені статистичні закономірності та залежності залежностей різноманітних показників від віку, статті та досвіду користування Інтернетом.

7. Розглянуті психологічні аспекти користування онлайновими соціальними мережами.

Результати роботи можуть бути впроваджені у процес розробки та вдосконалення соціальної мережі і спрямовані на більш точне задоволення потреб користувачів, підвищення економічного ефекту від впровадження.

ПЕРЕЛІК ПОСИЛАНЬ

1. Методичні вказівки до виконання організаційно-економічного розділу дипломних проектів /Укл. К.В. Березовський, В.Є. Богданюк та інш. За ред. А. Т. Чернявського. К.: НТУУ "КПІ", 1999 - 66 с.

2. ДСТУ 3008-95. Документація. Звіти у сфері науки і техніки. Структура і правила оформлення.

3. Закон України “Про систему оподаткування”.

4. Эйдман И.В. Прорыв в будущее: Социология Интернет-революции. - М.: ОГИ, 2007. - 384 с.

5. Сазанов В.М. Соціально-ориєнтовані Інтернет-технологіі. www.ntl-cbm.narod.ru

6. http://uk.wikipedia.org/wiki/Соціальна_мережа

7. Wikipedia.org

8. http://www.soobshestva.ru/

9. International Network for Social Network Analysis - http://www.insna.org/

10. Каталог русских web 2.0 сайтов, социальных сетей и сервисов - Catalogr.ru

11. Уэбстер Ф. Теории информационного общества. Пер. с англ. М.В. Арапова. Н.В. Малышиной; Под ред. Е.Л. Вартановой. - М.: Аспект Пресс, 2004 - 400 с.

12. Тоффлер Э. Третья волна. - М.АСТ, 2002.

13. Драккер П. Управление, нацеленное на результамы: Пер с англ. - М.: Технологическая школа бизнеса, 1994 - 200 с.

14. Мильнер Б.З. Теория организации. С-Пб. Государственный университет.

15. Антон Шириков Рецепты из черного ящика \ "Компьютерра" №42 от 18 ноября 2005 года.

16. Трофимова И.Н. Моделирование социального поведения.

17. Леонид Левкович-Маслюк. Математика этих сетей - Компьютерра.

18. Чеботарева Н.Д. Интернет-форум как виртуальный аналог психодинамической группы.

19. Давыденко В.А., Ромашкина Г.Ф., Чуканов С.Н. Моделирование социальных сетей. Отчет по гранту «Социолого-математическое моделирование социальных сетей».

20. Градосельская Г. В. Анализ социальных сетей Автореферат диссертации.

21. Градосельская Г.В. Сетевые измерения в социологии: Учебное пособие. М.: Изд. дом "Новый учебник", 2004.

22. Евгений Патаракин Создание профессионального сетевого сообщества.

23. Бобровский С. Про Web 2.0, 3.0 и 4.0 - PC Week.

24. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика. Прогнозы будущего, М., УРСС, 2001, 288 с.

25. Кузнецов М., Симдянов И. Социальная инженерия и социальные хакеры. - СПб.: БХВ-Петербург, 2007. - 368 с.

26. Кащенко С.А., Майборода В.П. Новые направления системного анализа и компьютерного моделирования в научно-образовательной среде.

27. Малинецкий Г.Г. Сценарии, стратегические риски, информационные технологии. Информационные технологии и вычислительные системы. 2002, №4

28. Гуц А.К., В.В. Коробицын, А.А. Лаптев, Л.А. Паутова, Ю.В. Фролова. Математические модели социальных систем: Учебное пособие. - Омск: Омск. гос. ун-т, 2000. - 256 c.

29. Гуц А.К., В.В. Коробицын, А.А. Лаптев, Л.А. Паутова, Ю.В. Фролова. Социальные системы. Формализация и компьютерное моделирование: Учебное пособие. - Омск: Омск. гос. ун-т, 2000. - 160 c.

30. Трофимова И.Н. Моделирование социального поведения.

31. Радаев В.В. Как организовать и представить исследовательский проект: 75 простых правил. М.: ГУ ВШЭ: ИНФРА-М, 2001. - 203 с.

32. Минзов А.С., Добренькова Е.В. Некоторые подходы к построению эффективных систем управления фирмами, основанные на гомеостатических принципах.

33. Лем С. Модели и действительность. Компьютерра. 15 февраля 2005 г. с.54-55.

34. Стругацкие Б. и А. За миллиард лет до конца света.

35. Редько В.Г. Эволюционная биокибернетика.

36. Панарин А.С. Искушение глобализмом. - М.: Изд-во «Эксмо», 2003. - 416 с.

37. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине.- М.: Сов. Радио. - 1968. - 325с.

38. Бобровский С. Эволюция и искуственная жизнь. PC WEEK/RE #5, 15 февраля, 2005 с. 34-35

39. Леонид Левкович-Маслюк. Математика этих сетей - Компьютерра.

40. Градосельская Г.В. Сетевые измерения в социологии: Учебное пособие. М.: Изд. дом "Новый учебник", 2004.

41. Robert A. Hanneman and Mark Riddle. Introduction to social network methods.

42. Сергей Жилин. Наша копилка заметок из истории социальных.

43. Маслянко П.П., Ліссов П.М. Дослідження та розробка підсистеми автоматизації проектування інформаційних ресурсів організаційних систем // Матеріали ІІ Всеукр. наук.-практ. конф. ЇСучасні тенденції розвитку інформаційних технологій ...", 8-10 квітня 2008 р., м. Луганськ - С.57-59.

44. Маслянко П.П., Ліссов П.М. Проблеми і технології продукування інформаційних ресурсів // VII сеждународная конференция "ИнтеллектуальныйАнализ Информации", ИАИ-2007, Киев, 15-18 мая 2007, Сборник трудов, с.221-229.

45. Маслянко П.П., Ліссов П.М. Проблеми і технології продукування інформаційних ресурсів // Вісник Східноукраїнського Національного ун-ту імені Володимира Даля - №4(110) (Частина 2) - 2007р - с. 136-141. 104

46. Закон України «Про захист інформації в інформаційно-телекомунікаційних системах» (від 31.052005р. М2594-ІУ).

47. Маслянко П.П. Системне проектування процесів інформатизації // Науові Вісті НТУУ «КПІ» - 2008р. - №1. - С.201-208.

48. Антопольский А.Б. Проблемы управления публичными информационными ресурсами России.

49. Методичні вказівки до виконання організаційно-економічної частини дипломних проектів. Під редакцією А.Т.Чернявського ? К.:НТУУ "КПІ", 1999. ? 66с.

50. Методичні вказівки до виконання курсових робіт та організаційного розділу дипломних робіт і проектів (для студентів спеціальностей електронного приладобудування). / Укл. М.М. Дугенко, B.C. Сичов, Л.В. Луночна. ? К.: КПІ, 1994 ? 32с.

51. Маслянко П.П., Майстренко О.С., Ліссов П.М. Розробка бізнес-моделі НТУУ «КПІ» // VIII міжнародна науково-практична конференція «Системний аналіз та інформаційні технології, 13-16 вересня 2006, Київ, Україна, (КПІ), тези, с.36.

52. Маслянко П.П., Майстренко О.С. Розробка бізнес-моделі НТУУ «КПІ» // ХІІІ Всеукраїнська наукова конференція ЇСучасні проблеми прикладної математики та інформатики? (присвячена 150-річчю з дня народження Івана Франка) 3-5 жовтня 2006, Львів, тези, с.161.

ДОДАТОК

ФРАГМЕНТИ ПРОГРАМНОГО КОДУ

<?require_once dirname(__FILE__) . '/sql_statement.class.php';

define('SQL_DBC_DIE', 4);

define('SQL_DBC_RETURN', 8);

define('SQL_DBC_WARNING', 16);

define('SQL_DBQ_RETURN', 32);

define('SQL_DBQ_DIE', 64);

define('SQL_PARAM_INT', 1);

define('SQL_PARAM_STR', 2);

define('SQL_PARAM_ARRAY_INT', 3);

define('SQL_PARAM_ARRAY_STR', 4);

define('SQL_PARAM_MATCH', 5);

class db

{

public $db_params = array ();

public $db_links = array ();

public $error_code = 0;

public $error_info = '';

public $affected_rows = 0;

public $row_count = 0;

public $counter = 0;

public static $debug_in_flow = false;

public static function get_instance()

{

static $instance = null;

if (!$instance)

{

$instance = new db();

}

return $instance;

}

public static function insert( $data, $table_name, $db_alias = 'master', $duplicate_key_ignore = false, $on_duplicate = null )

{

$ignoreSql = $duplicate_key_ignore ? ' IGNORE ' : '';

$sql = 'INSERT ' . $ignoreSql . ' INTO ' . $table_name . ' SET ';

$setData = array();

foreach ( $data as $column => $value )

{

$setData[] = "`{$column}` = :{$column}";

$bind[':' . $column] = $value;

}

$sql .= implode(',', $setData);

if ( $on_duplicate )

{

$sql .= ' ON DUPLICATE KEY UPDATE ' . $on_duplicate;

}

return db::exec($sql, $bind, $db_alias);

}

public static function update( array $data, array $keys, $table_name, $db_alias = 'master' )

{

$sql = 'UPDATE ' . $table_name . ' SET ';

$setData = array();

$keyData = array();

foreach ( $data as $column => $value )

{

if ( !in_array($column, $keys) )

{

$setData[] = "{$column} = :{$column}";

}

else

{

$keyData[] = "{$column} = :{$column}";

}

$bind[':' . $column] = $value;

}

$sql .= implode(',', $setData) . ' WHERE ' . implode(' AND ', $keyData) . ' LIMIT 1';

return db::exec($sql, $bind, $db_alias);

}

public static function row($statement, $params = array(), $db_alias = 'master')

{

return db::get_instance()->get_row($statement, $params, $db_alias);

}

public static function rows($statement, $params = array(), $key = 'id', $db_alias = 'master')

{

return db::get_instance()->get_rows($statement, $params, $key, $db_alias);

}

public static function cols($statement, $params = array(), $db_alias = 'master')

{

return db::get_instance()->get_cols($statement, $params, $db_alias);

}

public static function scalar($statement, $params = array(), $db_alias = 'master')

{

return db::get_instance()->get_scalar($statement, $params, $db_alias);

}

public static function exec($statement, $params = array(), $db_alias = 'master')

{

return db::get_instance()->execute($statement, $params, $db_alias);

}

public static function last_id($db_alias = 'master')

{

return db::get_instance()->get_last_id($db_alias);

}

public static function affected_rows($db_alias = 'master')

{

return db::get_instance()->get_affected_rows($db_alias);

}

public static function explain($query)

{

return db::rows('EXPLAIN ' . $query, array(), '__');

}

public function connect($db_alias = 'master')

{

if (isset($this->db_links[$db_alias]) && $this->db_links[$db_alias])

{

return $this->db_links[$db_alias];

}

if (config::get('debug_mode'))

{

$start_time = microtime(true);

}

$d = $this->db_params[$db_alias];

$this->db_links[$db_alias] = mysql_connect($d['host'], $d['user'], $d['pass']);

if (config::get('debug_mode'))

{

$span = microtime(true) - $start_time;

tracer::add('db', array('timespan' => $span, 'alias' => 'connect to' . $db_alias, 'operation' => 'connect'));

}

db::exec('SET NAMES utf8', array(), $db_alias);

if ($this->db_links[$db_alias])

{

return $this->db_links[$db_alias];

}

log::err('Connection failed to ' . $db_alias . "\n" . mysql_error());

return false;

}

public function prepare($statement, $db_alias = 'master')

{

$db = db::get_instance();

return $db->query_prepare($statement, $db_alias);

}

private function query_prepare($statement, $db_alias = 'master')

{

$this->error_code = 0;

$this->error_info = '';

$this->counter++;

if (!isset($this->db_params[$db_alias]))

{

$db_alias = 'master';

}

$db_handle = $this->connect($db_alias);

if (!$db_handle)

{

return false;

}

return new sql_statement($this, $statement, $db_alias, $db_handle);

}

private function execute($statement, $params = array(), $db_alias = 'master')

{

$stmt = $this->query_prepare($statement, $db_alias);

foreach ($params as $key => $value)

{

if (is_int($value))

{

$stmt->bind($key, $value, SQL_PARAM_INT);

}

elseif (is_array($value))

{

if (!count($value))

{

throw new Exception('Array must have at least one element');

}

if (is_int($value[0]))

{

$stmt->bind($key, $value, SQL_PARAM_ARRAY_INT);

}

else

{

$value[0] = (string)$value[0];

$stmt->bind($key, $value, SQL_PARAM_ARRAY_STR);

}

}

else

{

$stmt->bind($key, $value, SQL_PARAM_STR);

}

}

return $stmt->execute();

}

private function get_row($statement, $params = array(), $db_alias = 'master')

{

$handle = $this->execute($statement, $params, $db_alias);

return mysql_fetch_assoc($handle);

}

private function get_rows($statement, $params = array(), $key = 'id', $db_alias = 'master')

{

$handle = $this->execute($statement, $params, $db_alias);

$res = array();

while ($a = mysql_fetch_assoc($handle))

{

if ($key && isset($a[$key]) && $a[$key])

{

$res[$a[$key]] = $a;

}

else

{

$res[] = $a;

}

}

return $res;

}

private function get_cols($statement, $params = array(), $db_alias = 'master')

{

$handle = $this->execute($statement, $params, $db_alias);

$res = array();

while ($a = mysql_fetch_row($handle))

{

if (array_key_exists(0, $a) && array_key_exists(1, $a))

{

$res[$a[0]] = $a[1];

}

elseif (isset($a[0]))

{

$res[] = $a[0];

}

}

return $res;

}

private function get_scalar($statement, $params = array(), $db_alias = 'master')

{

$handle = $this->execute($statement, $params, $db_alias);

if (mysql_numrows($handle))

{

$res = mysql_result($handle, 0, 0);

}

return $res;

}

private function get_last_id($db_alias = 'master')

{

$link = $this->connect($db_alias);

return mysql_insert_id($link);

}

private function get_affected_rows($db_alias = 'master')

{

$link = $this->connect($db_alias);

return mysql_affected_rows($link);

}

}

class sql_statement

{

private $db = NULL;

private $db_alias = '';

private $db_handle = NULL;

private $paramType = NULL;

private $statement = '';

private $query = '';

private $params = array();

private $paramsTemp = false;

private $paramTypes = array();

private $paramLenghts = array();

private $affectedRows = 0;

private $rowCount = 0;

private $_startTime = 0;

private $_endTime = 0;

public $errorCode = 0;

public $errorInfo = false;

function sql_statement($db, $statement, $db_alias, $db_handle)

{

$this->db_alias = $db_alias;

$this->db_handle = $db_handle;

$this->db = $db;

$this->statement = $statement;

}

function _parse_query()

{

$this->_cast_values();

$this->query = $this->statement;

$i = 0;

$this->query = $this->statement;

if (is_array($this->paramsTemp))

{

krsort($this->paramsTemp);

foreach ($this->paramsTemp as $key => $param)

{

$this->query = str_replace($key, ':\'' . $i .'\'' , $this->query);

$i++;

}

$i = 0;

foreach ($this->paramsTemp as $key => $param)

{

$this->query = str_replace(':\'' . $i . '\'', $this->paramsTemp[$key], $this->query);

$i++;

}

}

return true;

}

function _check_param($parameter)

{

if (is_int($parameter))

{

log::err('SQL Parse Error. Use only string placeholders ' . $this->statement, 3, SQL_ERRORS_FILE);

throw new Exception('SQL Parse Error. Use only string placeholders');

}

if ($parameter[0] != ':' || strlen($parameter) < 2 || $parameter[1] == '\'')

{

log::err('SQL Parse Error. Bad placeholder name ' . $this->statement, 3, SQL_ERRORS_FILE);

throw new Exception('SQL Parse Error. Bad placeholder\'s name');

}

}

function param($parameter, & $variable, $data_type = NULL, $length = NULL, $driverOptions = array ())

{

$this->_check_param($parameter);

$this->param_lengths[$parameter] = $length;

$this->param_types[$parameter] = $data_type;

$this->params[$parameter] = & $variable;

}

function bind($parameter, $value, $data_type = NULL, $length = NULL, $driverOptions = array ())

{

$this->_check_param($parameter);

$this->param_lengths[$parameter] = $length;

$this->param_types[$parameter] = $data_type;

$this->params[$parameter] = $value;

}

function execute($input_parameters = NULL)

{

if (config::get('debug_mode'))

{

$start_time = microtime(true);

}

if ($input_parameters !== NULL)

{

$this->params = $input_parameters;