Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Новый алгоритм снизит разобщенность пользователей соцсетей
Предложенные учеными МФТИ и их коллегами методы оптимизации программ рекомендаций помогут снизить уровень напряженности участников онлайн-общения и позволят более эффективно привлекать людей к совместной реализации крупных социальных проектов — волонтерских объединений, политических партий и так далее.
В мире более пяти миллиардов человек регулярно используют сервисы социальных сетей. Однако, как отмечают специалисты, негативная сторона общения в Интернете заключается в том, что подобные взаимоотношения могут способствовать увеличению онлайн-сегрегации. Так называют разделение пользователей на обособленные по различным признакам, часто враждебные друг другу сообщества.
В первую очередь это явление связано с отторжением людьми информации, которая не согласуется с их точкой зрения, благодаря чему формируются закрытые культурные и идеологические веб-системы. В частности, люди группируются по интересам, убеждениям, экономическим, профессиональным или классовым статусам. Таким образом, соцсети усиливают противоречия, которые существуют в реальном мире.
Российские математики из Института проблем управления имени В. А. Трапезникова РАН, Московского физико-технического института и Томского государственного университета предложили один из путей решения проблемы. В научном исследовании, опубликованном академическом журнале Online Social Networks and Media, ученые рассчитали оптимальную модель выдачи рекомендаций о дружбе или знакомстве, которые в социальных сетях используют для расширения контактов пользователей.
«Многие платформы рассматривают количество общих друзей как показатель социальной близости и выстраивают алгоритмы рекомендаций на этом принципе. Но наш анализ показал, что если цель состоит в том, чтобы снизить уровень разобщенности в сети, то следует скорректировать систему рекомендаций таким образом, чтобы не отдавать приоритет данной метрике», — рассказал Иван Козицин, старший научный сотрудник ИПУ РАН и доцент кафедры высшей математики МФТИ.
Он объяснил, что к числу ключевых характеристик соцсетей относится ассортативность — тенденция связанных между собой людей иметь схожие черты и понятия. Это происходит, поскольку члены группы оказывают влияние друг на друга. Кроме того, в целом люди чаще заводят отношения с теми, у кого образ жизни и ход мыслей похож на их собственный.
При этом высокая ассортативность внутри сети в числе прочего характеризует и ее внутреннюю сегрегацию. В крайних случаях общество разбивается на отдельные эхо-камеры — закрытые социальные системы, в которых принятые идеи и убеждения усиливают путем их распространения среди единомышленников, а альтернативные — заглушают.
Между тем исследователям удалось показать аналитически, а также подтвердить при помощи численного моделирования, что ассортативность сетей будет увеличиваться, если рекомендации новых контактов основаны на четырех и более общих друзьях, и, наоборот, снижаться, когда предложение расширения связей внутри сети базируется на 1–3 совместных для двух пользователей знакомствах.
Другими словами, первый тип алгоритмов будет способствовать увеличению сегрегации, а последний — ее уменьшению.
Как сообщили ученые, разработанные модели были протестированы на материале российского сервиса «ВКонтакте», а также с помощью синтетических (искусственных) социальных сетей. Во всех случаях были получены аналогичные результаты.
«Одним из путей дальнейших исследований станет проверка, будет ли предложенный алгоритм способствовать увеличению популярности соцсетей. Также интересно его применение в качестве механизма привлечения сторонников в политические партии или рекрутирования участников крупных социальных проектов. Таких, например, как игровые, спортивные, профессиональные или волонтерские объединения. В маркетинге рассмотренный метод может стать основой для разработки подходов для увеличения лояльности к бренду», — пояснил Иван Козицин.
Telegram 
Дзен 
VK От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно