Daha Fazla Sosyal Medya Grubuna Katılmak Çevrimiçi Arkadaş Kazanmanıza Yardımcı Olabilir

Yeni bir araştırma, çevrimiçi arkadaşlıklar kurma şansınızın türlerine değil, katıldığınız grup ve kuruluşların sayısına bağlı olduğunu gösteriyor.

Houston'daki Rice Üniversitesi'nde bilgisayar bilimleri yardımcı doçenti ve çalışmanın ortak yazarı olan Dr. Anshumali Shrivastava, "Bir kişi arkadaş arıyor ise, temelde mümkün olduğunca çok toplulukta aktif olmalıdır" dedi. "Ve belirli bir kişiyle arkadaş olmak istiyorlarsa, o kişinin parçası olduğu tüm grupların bir parçası olmaya çalışmalılar."

Çalışmanın bulguları, milyonlarca üyesi olan altı çevrimiçi sosyal ağın analizine dayanıyor. Shrivastava, basitliğinin arkadaşlık oluşumunu ve toplulukların arkadaşlık kurmada oynadığı rolü inceleyenleri şaşırtabileceğini belirtti.

Shrivastava, "'Tüylü kuşlar bir araya gelir' diye eski bir söz vardır," dedi. "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, homofilik nedeniyle bazı gruplarda insanların arkadaş olma olasılıklarının arttığını söylüyor. Bunu arkadaşlık ağlarının hesaplama modellerinde hesaba katmak için, araştırmacılar genellikle her gruba bir "yakınlık" puanı atar. Grup üyeleri ne kadar çok benzerse, yakınlıkları da o kadar yüksek ve arkadaşlık kurma şansları da o kadar yüksek.

Sosyal medyadan önce, büyük organizasyonlarda bireyler arasındaki arkadaşlıklar hakkında çok az detaylı kayıt vardı. Araştırmacılara göre, ağ içindeki birçok topluluk ve alt toplulukla bağlantısı olan milyonlarca üyesi olan sosyal ağların ortaya çıkmasıyla bu durum değişti.

Shrivastava, "Bir topluluk, bizim amaçlarımız doğrultusunda, ağ içindeki herhangi bir bağlı insan grubudur" dedi. "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."

Araştırmacılar, çevrimiçi sosyal ağlarda yüz binlerce topluluk için anlamlı yakınlık puanları bulmanın analistler için bir zorluk olduğunu söyledi. Arkadaşlık kurma olasılıklarını hesaplamak, topluluklar ve alt komiteler arasındaki örtüşme nedeniyle daha da karmaşık hale geliyor.

Örneğin, yukarıdaki örnekteki eski arkadaşlar üç farklı eyalette yaşıyorsa, onların küçük alt toplulukları bu eyaletlerdeki büyük insan topluluklarıyla çakışır. Sosyal ağlardaki birçok kişi düzinelerce topluluğa ve alt topluluğa ait olduğu için, çakışan bağlantılar yoğunlaşabilir.

2016 yılında, Shrivastava ve araştırma grubundaki bir yüksek lisans öğrencisi olan ortak yazar Chen Luo, çevrimiçi arkadaşlık oluşumunun bazı iyi bilinen analizlerinin, örtüşmeden kaynaklanan herhangi bir faktörü hesaba katmadığını fark etti.

Shrivastava, "Diyelim ki Adam, Bob ve Charlie aynı dört topluluğun üyeleri, ancak buna ek olarak Adam 16 diğer topluluğun da üyesi."

“Mevcut bağlantı modeli, Adam ve Charlie'nin arkadaş olma olasılığının yalnızca ortak oldukları dört topluluğun yakınlık ölçülerine bağlı olduğunu söylüyor. Her birinin Bob'la arkadaş olması veya Adam’ın 16 farklı yöne çekilmesinin önemi yok. "

Bu Luo ve Shrivastava için göze batan bir gözetim gibi göründü. Ancak, üst üste binen alt topluluklar ve internet arama motorları tarafından dikkate alınması gereken web sayfaları arasındaki örtüşen benzerlikler arasında gördükleri bir analojiye dayanarak bunu nasıl açıklayacaklarına dair bir fikirleri vardı.

Araştırmacılar, topluluklar arasındaki örtüşmeyi ölçebildiler. Daha sonra iyi çalışılmış altı sosyal ağda örtüşme ile arkadaşlık olasılığı veya arkadaşlık ilişkisi arasında bir ilişki olup olmadığını kontrol ettiler.

Altısı da, ilişkinin aşağı yukarı düz bir çizgi gibi göründüğünü buldular.

Luo, "Bu, arkadaşlık oluşumunun yalnızca topluluklar arasındaki örtüşmeye bakılarak açıklanabileceği anlamına geliyor," diye ekledi. "Diğer bir deyişle, belirli topluluklar için yakınlık ölçütlerini hesaba katmanıza gerek yok. Tüm bu ekstra çalışmalar gereksiz. "

Luo ve Shrivastava, toplulukların örtüşmesi ile arkadaşlık oluşumu arasındaki doğrusal ilişkiyi gördüklerinde, verimli arama için web belgelerini düzenlemek için kullanılan "karma" adı verilen bir veri indeksleme yöntemini kullanma fırsatı da gördüler.

Shrivastava ve meslektaşları, iç mekan konum tespiti, derin öğrenme ağlarının eğitimi ve Suriye iç savaşında öldürülen tespit edilen kurbanların sayısını doğru bir şekilde tahmin etme gibi çeşitli hesaplama problemlerini çözmek için karma yöntem uyguladılar.

Shrivastava, kendisinin ve Luo'nun arkadaşlık oluşumu için "hashing işleminin arkasındaki matematiği taklit eden" bir model geliştirdiğini söyledi.

Model, arkadaşlıkların nasıl oluştuğuna dair basit bir açıklama sunuyor.

Shrivastava, "Topluluklar her zaman etkinlikler ve faaliyetler düzenliyor, ancak bunlardan bazıları daha çok ilgi görüyor ve bunlara katılma tercihi daha yüksek," dedi.

Bu tercihe bağlı olarak bireyler ait oldukları toplulukların en çok tercih ettiği topluluklarda aktif hale geliyor. Aynı toplulukta aynı anda iki kişi aktifse, sürekli, genellikle küçük bir arkadaşlık kurma olasılıkları vardır. Bu kadar."

Çalışma, Barselona, ​​İspanya'da 2018 IEEE / ACM Uluslararası Sosyal Ağ Analizi ve Madencilik Gelişmeleri Konferansı'nda sunuldu.

Kaynak: Rice Üniversitesi

Fotoğraf: