Присъединяването към повече групи в социалните медии може да помогне за спечелването на приятели онлайн

Ново проучване показва, че шансовете ви за създаване на онлайн приятелства зависят от броя на групите и организациите, в които се присъединявате, а не от техния тип.

„Ако човек търси приятели, той трябва да бъде активен в възможно най-много общности“, каза д-р Аншумали Шривастава, асистент по компютърни науки в университета Райс в Хюстън и съавтор на изследването. „И ако искат да станат приятели с конкретен човек, те трябва да се опитат да бъдат част от всички групи, от които е част този човек.“

Констатациите на проучването се основават на анализ на шест онлайн социални мрежи с милиони членове. Шривастава отбеляза, че нейната простота може да изненада онези, които изучават формирането на приятелство и ролята на общностите за създаване на приятелства.

„Има стара поговорка, че„ птици от пера се събират заедно “, каза Шривастава. „И тази идея - че хората, които са по-сходни, е по-вероятно да станат приятели - е въплътена в принцип, наречен хомофилия, което е широко изследвана концепция за формиране на приятелство.“

Една школа на мислене твърди, че поради хомофилията шансовете хората да станат приятели се увеличават в някои групи, обясни той. За да отчетат това в изчислителните модели на мрежи за приятелство, изследователите често приписват на всяка група оценка за афинитет. Колкото повече си приличат членовете на групата, толкова по-висок е техният афинитет и толкова по-големи са шансовете им за създаване на приятелства, отбеляза той.

Преди социалните медии имаше малко подробни записи за приятелства между лица в големи организации. Това се промени с появата на социални мрежи, които имат милиони членове, които често са свързани с много общности и подсъобщества в мрежата, според изследователите.

„Общността, за нашите цели, е всяка свързана група хора в мрежата“, каза Шривастава. „Общностите могат да бъдат много големи, като всеки, който се идентифицира с определена държава или държава, и могат да бъдат много малки, като шепа стари приятели, които се срещат веднъж годишно.“

Намирането на значими резултати за афинитет за стотици хиляди общности в онлайн социалните мрежи е предизвикателство за анализаторите, казват изследователите. Изчисляването на шансовете за създаване на приятелство се усложнява допълнително от припокриването между общностите и подкомитетите.

Например, ако старите приятели в горния пример живеят в три различни държави, тяхната малка подобщност се припокрива с големите общности от хора от тези държави. Тъй като много хора в социалните мрежи принадлежат към десетки общности и подсъобщества, припокриващите се връзки могат да станат плътни.

През 2016 г. Шривастава и съавторът на изследването Чен Луо, студент в неговата изследователска група, осъзнаха, че някои добре известни анализи на формирането на приятелство онлайн не отчитат никакви фактори, произтичащи от припокриването.

„Да приемем, че Адам, Боб и Чарли са членове на същите четири общности, но освен това Адам е член на 16 други общности“, каза Шривастава.

„Съществуващият модел на принадлежност казва, че вероятността Адам и Чарли да бъдат приятели зависи само от мерките за афинитет на четирите общности, които имат общо. Няма значение дали всеки от тях е приятел с Боб или че Адам е изтеглен в 16 други посоки. "

Това изглеждаше като явен пропуск за Луо и Шривастава. Но те имаха идея как да го обяснят въз основа на аналогия, която видяха между припокриващите се подобщности и припокриващите се прилики между уеб страниците, които трябва да се вземат предвид от интернет търсачките.

Изследователите успяха да измерват припокриването между общностите. След това те провериха дали има връзка между припокриване и вероятност за приятелство или принадлежност към приятелство в шест добре проучени социални мрежи.

Те откриха, че и на шестте отношения връзката горе-долу изглежда като права линия.

„Това означава, че създаването на приятелство може да бъде обяснено само чрез разглеждане на припокриването между общностите“, добави Луо. „С други думи, не е нужно да отчитате мерките за афинитет за конкретни общности. Цялата тази допълнителна работа е излишна. "

След като Луо и Шривастава видяха линейната връзка между припокриването на общности и формирането на приятелство, те също видяха възможност да използват метод за индексиране на данни, наречен „хеширане“, който се използва за организиране на уеб документи за ефективно търсене.

Шривастава и неговите колеги са приложили хеширане за решаване на изчислителни проблеми, толкова разнообразни, като откриването на местоположение на закрито, обучението на мрежи за задълбочено обучение и прецизната оценка на броя на идентифицираните жертви, убити в сирийската гражданска война.

Шривастава каза, че той и Луо са разработили модел за формиране на приятелство, който "имитира начина, по който математиката стои зад хеширането."

Моделът предлага просто обяснение за това как се създават приятелства, съобщи той.

„Общностите провеждат събития и дейности през цялото време, но някои от тях са по-голямо равенство и предпочитанието да присъствате на тях е по-високо“, каза Шривастава.

„Въз основа на това предпочитание хората стават активни в най-предпочитаните общности, към които принадлежат. Ако двама души са активни в една и съща общност едновременно, те имат постоянна, обикновено малка вероятност да създадат приятелство. Това е."

Проучването беше представено на Международната конференция IEEE / ACM за напредъка в анализа на социалните мрежи и копаенето в Барселона, Испания през 2018 г.

Източник: Rice University

Снимка: