Çevrimiçi arkadaşlıklar kurma şansınız, altı çevrimiçi sosyal ağın yeni bir analizine göre, esas olarak türlerine değil, katıldığınız gruplara ve organizasyonlara bağlıdır.
Rice Üniversitesi'nde bilgisayar bilimleri yardımcı doçenti ve yazarlarından Anshumali Shrivastava, "Bir kişi arkadaş arıyorsa, temelde mümkün olduğunca çok toplulukta aktif olmalıdır" diyor ÇalışmanınAraştırmacıların 2018 IEEE / ACM Uluslararası Sosyal Ağlar Analizi ve Madencilikte Gelişmeler Konferansı'nda sunduğu. "Ve belirli bir kişiyle arkadaş olmak istiyorlarsa, o kişinin parçası olduğu tüm grupların bir parçası olmaya çalışmalılar."
Bulgu, milyonlarca üyesi olan altı çevrimiçi sosyal ağın analizine dayanmaktadır. Shrivastava, sadeliğinin, dostluk oluşumunu inceleyenlere ve toplulukların dostluklar getirmedeki rolünü inceleyenlere sürpriz olabileceğini söylüyor.
'Tüyün kuşları'
Shrivastava, “'Tüylü kuşlar bir araya gelir' diye eski bir söz vardır” diyor. "Ve bu fikir - daha çok benzer olan insanların arkadaş olma olasılığının daha yüksek olduğu - arkadaşlık oluşumunda geniş çapta incelenen bir kavram olan homofilik denen bir prensipte somutlaşıyor."
Bir düşünce okulu, bazı gruplarda insanların arkadaş olma ihtimallerinin arttığını gösteriyor. Bunu hesaplamalı arkadaşlık ağ modellerinde açıklamak için, araştırmacılar genellikle her gruba bir “yakınlık” puanı verir; Ne kadar benzer grup üyeleri olursa, ilgileri de o kadar yüksek ve arkadaşlık kurma şansları da o kadar yüksek olur.
Sosyal medyadan önce, büyük kuruluşlardaki bireyler arasındaki dostluklar hakkında çok az ayrıntılı kayıt vardı. Bu, çoğu zaman ağ içindeki birçok topluluk ve alt topluluğa bağlı olan milyonlarca bireysel üyeye sahip sosyal ağların ortaya çıkmasıyla değişti.
“Aynı toplulukta iki kişi aynı anda aktif ise, sürekli, genellikle küçük, arkadaşlık kurma olasılığı vardır. Bu kadar."
Shrivastava, “Bir topluluk, bizim amaçlarımıza göre, ağ içindeki herhangi bir bağlı insan grubudur” diyor. “Topluluklar, belirli bir ülke veya eyaletle özdeşleşen herkes gibi çok büyük olabilir ve yılda bir kez buluşan bir avuç eski arkadaş gibi çok küçük olabilirler.”
Çevrimiçi sosyal ağlarda yüz binlerce topluluk için anlamlı afinite puanları bulmak analistler ve modelciler için zor olmuştur. Arkadaşlık oluşma ihtimalini hesaplamak, topluluklar ve alt topluluklar arasındaki örtüşmeyle daha da karmaşıklaşıyor. Örneğin, yukarıdaki örnekteki eski arkadaşlar üç farklı eyalette yaşıyorsa, küçük alt toplulukları bu ülkelerden gelen büyük insan topluluklarıyla örtüşür. Sosyal ağlardaki birçok kişi onlarca topluluğa ve alt topluluğa ait olduğundan, çakışan bağlantılar yoğunlaşabilir.
Üst üste gelme gözetimi
2016'te Shrivastava ve çalışma ortakları araştırma grubundaki yüksek lisans öğrencisi Chen Luo, çevrimiçi arkadaşlık oluşumunun iyi bilinen bazı analizlerinin örtüşmeden kaynaklanan herhangi bir faktörü hesaba katmadığını fark etti.
Shrivastava, “Adam, Bob ve Charlie aynı dört topluluğun üyeleriydi, ancak ek olarak Adam, 16 diğer toplulukların bir üyesidir” diyor. “Mevcut ortaklık modeli, Adam ve Charlie'nin arkadaş olma olasılığının sadece ortak oldukları dört topluluğun yakınlık ölçütlerine bağlı olduğunu söylüyor. Her birinin Bob'la arkadaş olması ya da Adam'ın 16'e başka yönlere çekilmesi önemli değil. ”
Bu, araştırmacılara göze batan bir gözetim gibi göründü, ancak üst üste binen alt topluluklar ve internet arama motorlarının hesaba katması gereken web sayfaları arasındaki örtüşen benzerlikler arasında gördükleri bir analojiye dayanarak bunu nasıl açıklayacaklarına dair bir fikirleri vardı. İnternet araması için en popüler önlemlerden biri, Google bilim adamlarının ve diğerlerinin 1990'ların sonlarında öncülük ettiği Jaccard örtüşmesidir.
Model, arkadaşlıkların nasıl oluştuğunun basit bir açıklamasıdır: topluluklar arasında örtüşme.
Shrivastava, “Bunu topluluklar arasındaki çakışmayı ölçmek için kullandık ve daha sonra altı iyi çalışılmış sosyal ağda çakışma ve arkadaşlık olasılığı ya da arkadaşlık ilişkisi arasında bir ilişki olup olmadığını kontrol ettik. “Altıda da, ilişkinin aşağı yukarı düz bir çizgi gibi göründüğünü bulduk.”
Luo, “Bu, arkadaşlık oluşumunun yalnızca topluluklar arasındaki örtüşmeye bakılarak açıklanabileceğini ima ediyor” diyor. “Başka bir deyişle, belirli topluluklar için afinite önlemlerini hesaba katmanıza gerek yok. Tüm bu ekstra işler gereksiz. ”
Arkadaş edinmenin ardındaki matematik
Araştırmacılar, Jaccard'ın toplulukların örtüşmesi ve arkadaşlık oluşumu arasındaki doğrusal ilişkiyi gördüklerinde, verimli arama için web belgelerini düzenleyen "karma" adı verilen bir veri indeksleme yöntemini kullanma fırsatı da gördüler. Shrivastava, kendisinin ve Luo'nun "hashing işleminin arkasındaki matematiği taklit eden" bir arkadaşlık oluşumu modeli geliştirdiğini söylüyor. Model, arkadaşlıkların nasıl oluştuğuna dair basit bir açıklama sunar.
Shrivastava, “Topluluklar her zaman etkinlikler ve aktiviteler yaşıyor, ancak bunlardan bazıları daha büyük bir çekiliş ve bunlara katılma tercihi daha yüksek” diyor Shrivastava. “Bu tercihi temel alarak bireyler, ait oldukları en çok tercih edilen topluluklarda aktif hale geliyor. İki insan aynı toplulukta aynı anda aktif ise, sürekli, genellikle küçük, arkadaşlık kurma olasılığı vardır. Bu kadar. Bu matematiksel olarak bizim gözlemlediğimiz ampirik modelimizi kurtarıyor. ”
Bulguların toplulukları bir araya getirmek ve arkadaşlık oluşumu sürecini geliştirmek isteyen herkes için yararlı olabileceğini söyledi.
Shrivastava, “En etkili yol, insanları daha fazla alt topluluk oluşturmaya teşvik etmek gibi görünüyor” diyor. “Sahip olduğunuz alt topluluklar ne kadar fazlaysa o kadar fazla örtüşürler ve bireysel üyelerin kurum içinde daha yakın arkadaşlıkları olması olasılığı da artar. İnsanlar bunun bir faktör olacağını uzun zamandır düşünüyorlardı, ancak gösterdiğimiz şey, muhtemelen dikkat etmeniz gereken tek şey bu. ”
Ulusal Bilim Vakfı, Bilimsel Araştırma Hava Kuvvetleri Ofisi ve Deniz Araştırma Ofisi bu çalışmayı destekledi.
Kaynak: Rice Üniversitesi
{youtube}ZVRbSuY3h9w{/youtube}
İlgili Kitaplar
at InnerSelf Pazarı ve Amazon
