友達をオンラインにする方法

友達をオンラインにする方法

オンライン友人関係を形成するチャンスは、6つのオンラインソーシャルネットワークの新しい分析によると、参加しているグループと組織の数に大きく依存します。

「人が友達を探しているなら、彼らは基本的にできるだけ多くのコミュニティで活動するべきです」とライス大学のコンピューターサイエンスの助教授で共著者のAnshumaliShrivastavaは言います。 研究、研究者はソーシャルネットワーク分析とマイニングの進歩に関する2018 IEEE / ACM国際会議で発表しました。 「そして、彼らが特定の人と友達になりたいのなら、彼らはその人が属しているすべてのグループの一部になるように努めるべきです。」

この発見は、数百万人の会員を持つ6つのオンラインソーシャルネットワークの分析に基づいています。 Shrivastavaは、シンプルさは、友情形成を研究する人々や友情をもたらすことにおいてコミュニティが果たす役割について驚くべきものであると述べている。

「羽の鳥」

「 『羽の鳥が群がる』という古いことわざがあります」とシュリバスタヴァは言います。 「そして、より似ている人は友達になる可能性が高いというその考えは、友情形成において広く研究されている概念であるホモフィリーと呼ばれる校長に具体化されています。」

同性愛者のために、人々が友人になる確率はいくつかのグループで増加すると考えられています。 友情ネットワークの計算モデルでこれを説明するために、研究者はしばしば各グループに「親和性」スコアを割り当てます。 グループメンバーがより似ているほど、親和性が高くなり、友情を形成する可能性も高くなります。

ソーシャルメディアの前には、大企業の個人間の友情に関する詳細な記録はほとんどありませんでした。 それは、ネットワーク内の多くのコミュニティやサブコミュニティに頻繁に加わっている何百万人もの個人会員を持つソーシャルネットワークの出現とともに変化しました。

「2人の人が同じコミュニティで同時に活動している場合、友情を形成する確率は、通常は小さく、一定である。 それでおしまい。"


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「われわれの目的のために、コミュニティはネットワーク内の関係者のグループである」とShrivastava氏は言う。 「コミュニティは、特定の国や州を特定するすべての人のように、非常に大きくなる可能性があり、1年に1回しか出会っていない少数の旧友のように、非常に小さくなる可能性があります。

アナリストやモデラーにとって、オンラインソーシャルネットワークにおける数十万のコミュニティの有意義なアフィニティスコアを見つけることは困難でした。 友情形成の確率を計算することは、コミュニティとサブコミュニティの間の重複によってさらに複雑になります。 例えば、上記の例の古い友人が3つの異なる州に住んでいる場合、小さなサブコミュニティは、それらの州の人々の大きなコミュニティと重なっています。 ソーシャルネットワークの多くの個人は数十のコミュニティやサブコミュニティに属しているため、重複した接続は密になる可能性があります。

オーバーラップ監視

2016では、Shrivastavaと彼の研究グループの大学院生であるChen Luoは、オンライン友人関係のいくつかのよく知られた分析が、重なり合って発生する要因を説明できなかったことに気づいた。

「アダム、ボブ、チャーリーが同じ4つのコミュニティのメンバーだとしましょうが、アダムは16の他のコミュニティのメンバーです」とShrivastava氏は言います。 「既存のアフィリエーションモデルは、アダムとチャーリーが友達である可能性は、彼らが共有している4つのコミュニティのアフィニティ尺度にのみ依存するという。 彼らのそれぞれがボブとの友人であるか、またはアダムが16の他の方向に引っ張られても問題ではない」

それは研究者にとって明白な見落としのように見えましたが、彼らは、インターネット検索エンジンが考慮しなければならない重複するサブコミュニティとWebページ間の重複する類似性の間で見た類推に基づいてそれを説明する方法について考えました。 インターネット検索で最も人気のある手段の1990つは、Jaccardの重複です。これは、Googleの科学者やその他の人々がXNUMX年代後半に開拓したものです。

このモデルは、友情がどのように形成されているかについての簡単な説明を提供します。

Shrivastava氏は、これを使ってコミュニティ間の重複を測定し、よく調査された6つのソーシャルネットワークについて、重複と友情確率、または友情関係との関係があるかどうかを確認しました。 「6人すべてで、関係はほぼ直線的に見えた」

「これは、友情形成は単にコミュニティ間の重複を見ることで説明できることを意味している」とLuoは言います。 言い換えると、特定のコミュニティに対するアフィニティ対策を考慮する必要はありません。 その余分な作業はすべて不要です」

友人を作ることの背後にある数学

研究者たちは、コミュニティのJaccardの重複と友情の形成との線形関係を確認すると、効率的な検索のためにWebドキュメントを整理する「ハッシュ」と呼ばれるデータインデックス作成方法を使用する機会も確認しました。 Shrivastavaは、彼とLuoが、「ハッシュ作業の背後にある数学の方法を模倣した」友情形成のモデルを開発したと述べています。 モデルは、友情がどのように形成されるかについての簡単な説明を提供します。

「地域社会はいつもイベントや活動をしていますが、そのうちのいくつかはより大きなものです。そして、これに参加する方がより高いです」とShrivastavaは言います。 このような嗜好に基づいて、個人は自分が所属する最も望ましいコミュニティで活発になります。 2人の人々が同じコミュニティで同時に活動している場合、友情を形成する可能性は、通常は小さくても一定です。 それでおしまい。 これは数学的に観測された経験的モデルを復元します。

彼は、調査結果は、地域社会を結集し、友情形成のプロセスを強化したいと思う人には、有用であると述べている。

Shrivastava氏は、「最も効果的な方法は、人々がより多くのサブコミュニティを形成するよう促すことだ」と述べている。 あなたが持つサブコミュニティーが多ければ多いほど、それらは重複し、個々のメンバーが組織全体でより緊密な友情を持つ可能性が高くなります。 人々はこれがひとつの要素だと長い間考えていましたが、これがおそらく注目しなければならない唯一のものであることが示されています。

国立科学財団、科学研究の空軍事務所、および海軍研究室がこの作業を支援した。

ソース: ライス大学

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