Моделирование топологических и спектральных свойств социальных сетей

Моделирование топологических и спектральных свойств социальных сетей

Моделирование топологических и спектральных свойств социальных сетей

Моделирование топологических и спектральных свойств социальных сетей

Моделирование и анализ свойств социальных сетей является актуальным по ряду причин. Обусловленных как состоянием дел в научном сообществе, так и в сфере практического взаимодействия людей. В условиях функционирования современного общества появление, развитие и распространение социальных сетей. Которые можно рассматривать как сложные сети, и которые являются неотъемлемой частью общественного развития и обеспечивают поддержку. А также реализацию функций социальных и социокомуникационных взаимоотношений между людьми.

Социальные сети интернет-пространства уже давно переросли свою служебную функцию

Они отделились в отдельную систему масс-медиа. Сегодня социальные сети широко распространены и поэтому возникла необходимость моделировать и исследовать их. Социальные сети можно рассматривать в контексте теории графов, значительные возможности которой обусловлены теоретико-множественными. А также комбинаторными и топологическими аспектами, составляющих основу понятия самого графа.

Успех применения теории графов можно объяснить также тем, что она является удобной языке для формулирования задач. Которые можно отнести к широкому кругу научных проблем, и удобным инструментом для их решения. Вершинами графов, моделирующих эти сети, могут выступать отдельные лица, группы людей, профессиональные коллективы, персонал учреждений.

Читайте также  Человек и техника: экологический аспект

Исследование социальных сетей обусловлено стремлением изучить и проанализировать процессы социокомуникационных отношений. И установить закономерности распространения потоков информации в социуме и осуществлять их общее описание в контексте формирования современной теории сложных сетей. На практике результаты научных исследований социальных сетей могут помочь сформировать общее представление о распространении в социуме потоков разнотипной информации. В частности такой, которая разнопланово характеризует процессы общественной жизни различных социальных групп.

Учитывая постоянство базы данных социальной сети, и тот факт, что социальная сеть рассматривается как граф, для дальнейшего моделирования выбрана одна из классических моделей графов, а именно, модель «Мир тесен».

Одно из преимуществ графов «Мир тесен» для общественного движения заключается в их защищенности от фильтровальных аппаратов, использующих сильно связаны вершины. Другое преимущество — лучшая эффективность в передаче информации при сохранении количества ссылок, необходимых для подключения к сети на минимальном уровне.

Модель графа «Мир тесен» непосредственно применима к теории родственных групп, представленной в социологических аргументах Уильямом Финнегану

Родстве группы — это общественные движения, которые являются маленькими и полунезависимыми, но ставят перед собой значительные цели и задачи.

Читайте также  Деньги в кредит онлайн

Несмотря на то, что отдельные участники относительно независимы и самостоятельны, несколько участников, обладающих высокой степенью связности, соответствуют хабам в графе «Мир тесен» — являются вершинами, связывающие различные группы

Используя ряд программных продуктов, специальные программные коды, созданные в среде MATLAB, позволило просчитать некоторые спектральные и топологические характеристики для классической модели графа «Мир тесен», которая рассматривается как своеобразная аппроксимация социальной сети «Facebook».

В частности такие топологические характеристики, как: средняя длина кратчайшего пути (average path length) коэффициент кластерности (clustering coefficient) минимальная средняя степень вершины (min average node degree dynamics) максимальная средняя степень вершины (max average node degree dynamics) плотность (link density) диаметр (diameter) и спектральные характеристики, как: максимальная вектор-центральность (max eigencentrality) минимальная вектор-центральность (min eigencentrality) средняя вектор центральность (mean eigencentrality) алгебраическая связность (algebraic connectivity) энергия графа (graph energy).

Проанализировав свойства обоих графов можно сделать вывод, что моделирование свойств социальных сетей возможно с помощью классических моделей графов как, модель «Мир тесен» потому, что показатели характеристик очень похожи. Такие возможности позволят моделировать и прогнозировать процессы, которые происходят в реальных сетях.

Похожее ...