Українська   English
ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Внимание! На момент написания данного реферата магистерская работа не завершена. Предполагаемая дата завершения – май 2021 г. Полный текст работы, а также материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты.

Содержание

Введение

Социальные сети являются одним из ярких феноменов современных информационно-коммуникационных технологий и общепризнанным трендом их развития. Приведем лишь несколько примеров.[1]:

• каждую секунду 8 человек на планете становятся частью какой-либо из существующих социальных сетей;

• половина всех пользователей проводит от одного до пяти часов в неделю за общением в социальных сетях;

• Facebook по численности 3-я страна в мире, после Китая и Индии, с населением около миллиарда человек;

• шансы того, что среднестатистический человек младше тридцати лет состоит в какой-либо социальной сети – более 50%.

Социальные сети плотно укрепились в жизни людей. Сегодня трудно представить себе человека, не зарегистрированного в социальных сетях. Но социальные сети – это не только те сайты, которые мы регулярно посещаем в интернете. Любая группа людей, взаимодействующих между собой, образует социальную сеть. В науке эта тенденция привела к появлению нового направления для исследований.

1. Актуальность темы

Социальные сети – социальные структуры, состоящие из множества агентов (субъектов – индивидуальных или коллективных, например: индивидов, семей, групп, организаций) и определенного на нем множества отношений (совокупности связей между агентами, например: знакомства, дружбы, сотрудничества, влияния, коммуникации) – являются предметом активных исследований, начиная со второй половины XX века. При моделировании социальных сетей возникает необходимость их анализа, в том числе, как сетей влияния – учета взаимного влияния членов сети, динамики их мнений.

С развитием информационно-телекоммуникационных технологий за последние десять лет существенно возросла важность ресурсов нового типа – онлайновых социальных сетей – как средств распространения мнений, влияющих на действия пользователей сети. Исследователи социальных сетей (например, такие как, Jackson M и Roberts F.) не рассматривают задачи управления. Известные в теории управления социально-экономическими системами результаты (Кононов Д.А., Кононенко А.Ф., Кульба В.В., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г., Макаров В.Л. и др.) изучения механизмов информационного управления (воздействия на информированность участников системы) не в полной мере учитывают специфику социальных сетей [2], что обусловливает актуальность темы магистерской работы.

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Цель работы состоит в исследовании функциональных особенностей социальных сетей и в разработке моделей взаимодействия пользователей.

Основные задачи исследования:

  1. Выявление специфики социальных сетей как объектов управления; формулировка и классификация задач информационного управления в социальных сетях.
  2. Разработка и исследование моделей и методов (механизмов) взаимодействия пользователей в социальных сетях, включая:

    – модели информационного влияния в социальных сетях, в том числе – с учетом репутации участников;

    – модели и методы информационного управления в социальных сетях;

    – модели и методы информационного противоборства в социальных сетях;

    – модели информационных эпидемий в социальных сетях и методы защиты от них.

  3. Создание программного комплекса для исследования с его помощью разработанных моделей и методов.

Основным методом исследования является математическое моделирование с использованием подходов и результатов теории игр, теории активных систем, теории принятия решений и исследования операций.

3. Обзор исследований и разработок

В настоящее время анализ социальных сетей — одно из наиболее интенсивно развивающихся направлений не только в социологии, но и в других технических дисциплинах. Интерес к ним продиктован тем, что совершенно очевидным становится факт особого положения данного объекта исследования, влекущего за собой новый набор объяснительных моделей и аналитических инструментов, находящихся вне рамок обычных методов исследования — как количественных, так и качественных.

3.1 Обзор международных источников

Последние 10 лет активно ведутся исследования в области изучения социальных сетей, которые порождают новые и эффективные модели и методы их оценок. Хотелось бы выделить некоторых зарубежных экспертов данной тематике: Harary F. [3], French J.R., Harary F. [4], De Groot M.H., Friedkin N.E. [5], Roberts F. и другие. На сегодняшний день множество работ посвящено исследованию моделей социальных сетей, в том числе и моделям влияния. В одних из них больше внимания уделяется самой сети влияний, в других – процессам и правилам взаимодействия.

3.2 Обзор национальных источников

Вопрос исследования социальных сетей не остался без внимания среди российских учёных. К из числу относятся Швецов Д.А., Кононов Д.А., Муромцев В.В., Пономарев Н.О., в своей исследовательской работе они рассматривают технологии и методы Интернет-социальной сети как средства современной коммуникации [6]. Также можно выделить научные исследования Губанова Д.А., Новикова Д.А., Чхартишвили А.Г., посвященные моделя информационного влияния, управления и противоборства [7].

3.3 Обзор локальных источников

В результате обзора работ студентов Донецкого национального технического университета было выявлено, что некоторые студенты также занимались вопросами, связанными с социальными сетями:

  1. Кучеров П.С Анализ и разработка социальной сети для дистанционного обучения и подготовки к ВУЗам школьников [8];
  2. Плотников Д.Ю. Методы и средства повышения эффективности Интернет-приложений [9];
  3. Вестникова А.Г. Исследование и анализ моделей информационного поиска, их использование на сайте Online услуг в социальных сетях [10];

Однако вопросы исследования социальных сетей не были освещены, хотя они имеют ряд существенных отличий, связанных с методами и способами их изучения.

4. Анализ социальных сетей

4.1 Краткая история развития социальных сетей

Отношения между людьми, возникающие при этом структуры отношений, их анализ и управление ими, связанные с этим вопросы власти волновали людей с первых шагов организации общества. С развитием общества эти вопросы стали изучаться на систематической основе. В качестве примера можно привести всем известную Школу Пифагора: «Начиналось всё со ступеней обучения нравственной чистоте. Он объяснял законы взаимоотношений человека – с человеком, с природой, с Богом» [[14]]. Однако, собственно термин «социальная сеть» впервые введен Джоном Барнсом (John A. Barnes) только в 1954 г. в работе [[15]].

Компьютерные социальные сети возникли в результате достижений информационно-коммуникационных технологий, среди которых можно отметить следующие:

• 1971 г. – электронная почта (социальная сеть с использованием компьютерной техники), Рэй Томлинсон (Ray Samuel Tomlinson);

• 1988 г. – «IRC» (Internet Relay Chat) – общение в реальном времени, финский студент Ярко Ойкариненом (Jarkko Oikarinen);

• 1991 г.: Интернет, Тимоти Джон Бернерс-Ли (Sir Timothy John «Tim» Berners-Lee).

Перечисленное составило инфраструктурную основу современных социальных сетей. Собственно сети в современном их понимании возникли не так давно, и знаковыми событиями здесь были создание Рэнди Конрадом (Randy Conrad) сети Classmates.com в 1995 г. и создание Марком Эллиот Цукербергом (Mark Zuckerberg) сети Facebook в 2004 г.

Мир реальный и мир виртуальный существуют не отдельно друг от друга. В качестве примера можно привести сеть Groupon, созданную в 2008 г. – соединение общения и бизнеса, on-line и off-line миров. Многие исследователи и лидеры высокотехнологической индустрии (например, технический директор Google Рэй Курцвейл (Ray Kurzweil) видят будущее социальных сетей как сетей смешанных, где общаются, развиваются, совместно решают задачи люди и роботы.

В анализе социальных сетей можно выделить два подхода, которые можно условно назвать взгляд снаружи и взгляд изнутри. Первый подход является более распространенным в настоящее время. Отчасти это связано с тем, что с математической точки зрения социальная сеть представляет собой достаточно хорошо изученный объект – граф, представляющий собой набор узлов или вершин и связей или ребер между ними. Такой взгляд позволяет визуализировать, сделать наглядным, состояние сети или ее части и понимать некоторые происходящие процессы в ней.

4.2 Направления анализа социальных сетей

По мнению Дж. Скотта [16], существует множество самых разных направлений в развитии современного анализа социальной сети, появлявшихся в самое разное время и в своей совокупности образующих своеобразную «родословную» данного метода. На этом «родословном древе» выделяются четыре основные линии: 1) гештальт-теория, 2) теория поля и социометрия, 3) групповая динамика, 4) теория графов. Эти линии современного анализа социальной сети послужили фундаментом социометрической аналитики, которая породила много технических достижений с помощью методов граф-теории.

Независимую линию на «родословном дереве» представляет структурно-функциональная антропология, исследования и теоретические поиски в которой стимулировали формирование как социометрии, так и сетевого анализа (Уорнер, Мэйо, Глакмен). На пересечении двух линий родились в середине ХХ в. теоретико-методологические достижения Хоманса, Барнса, Ботт и Наделя. Важную роль первоисточника здесь сыграла групповая динамика. Она же повлияла на возникновение современного анализа соци альных сетей. В эту схему необходимо добавить имена Рэдклифф-Брауна, Хайдера, Кёлера, Уайта, Морено, Ньюкомба и др. (рис. 1)

Модель взаимодействия с потребителями путем использования рекламной продукции

Рисунок 1 – Родословная направлений анализа социальных сетей
(анимация: 7 кадров, 7 циклов повторения, 45,6 килобайт)

В научный оборот термин «социальная сеть» был введен в 1954 г. социологом Д. Барнсом в работе «Классы и собрания в норвежском островном приходе», вышедшей в сборнике «Человеческие отношения». Д. Барнс развил подход Дж. Морено к исследованию взаимосвязей между людьми с помощью социограмм. Неслучайно пионерами в развитии методологии современного сетевого анализа стали антропологи, которым было важно зафиксировать различия в структурах небольших и традиционных обществ и выработать методы их эмпирического исследования.

Рэдклифф-Браун первым использовал терминологию сетевых исследований и призвал рассматривать общественную структуру как сеть социальных отношений. В Великобритании для изучения социальной структуры Рэдклифф-Браун применял два метода – морфологическое и физиологическое изучение социальных систем. В функции первого входят определение, сравнение и классификация различных структур. Задачи физиологического метода – изучение механизмов, поддерживающих существование системы социальных связей. «Социальная физиология… – подчеркивает Рэдклифф-Браун, — имеет дело не только с социальными структурами, но со всеми видами социальных явлений. Мораль, закон, этикет, религия, управление и образование – все это части сложного механизма, благодаря которому социальная структура существует и сохраняется в целостности. Если мы примем структуралистскую точку зрения, то увидим, что изучаем все эти вещи не абстрактно и не изолированно, но в прямом и косвенном взаимодействии с социальной структурой, т.е. мы постоянно учитываем, как они зависят от социальных отношений между лицами и группами, а также как они на эти отношения влияют».[11]

К началу 1990-х годов в сетевом анализе начала складываться двойственная ситуация: было накоплено солидное количество эмпирических трудов, активно разрабатывалась методология и совершенствовались методы. Но при этом отсутствовали теоретические работы, в которых развивалась бы концепция сетевого анализа.

На современном этапе большинство проведенных исследований посвящено проблемам формирования сообществ в интернете, построения их структуры, выявления кластеров. Кроме того, широко распространены исследования конкретных предметных сообществ.

4.3 Модель. Мнение, влияние, противоположность мнений. Cтруктура социальной сети.

Под социальной компьютерной сетью понимается структура, которая состоит из множества агентов (пользователей) и определенного на ней множества отношений (влияний между агентами). Формально социальную сеть можно представить как граф G(N, E), в котором N = {1, ..., n} – множество вершин (агентов), а E – множество ребер (влияний), которые отражают взаимодействие агентов.

Под влиянием понимается процесс воздействия одним агентом (пользователем) на мнение другого агента и, как результат, – изменение мнения последнего. На сегодняшний день составлено множество моделей влияния в социальных сетях.

Взаимодействуя в компьютерных социальных сетях, одни агенты влияют на мнения других, тем самым побуждая последних к определенным действиям. В настоящей работе построена модель, максимально приближенная к реальности, поскольку в последнее время эта проблема стала актуальной. Эта модель послужит основой для дальнейших исследований.

Основные модели социальных сетей, которые можно разделить на следующие группы:

1.1. Модели с порогами. Главной особенностью данного класса моделей является наличие порогов Фj[0,1], которые могут быть как линейными, так и нелинейными. Агент в этой модели представлен как узел социальной сети. Он может изначально находится только в одном из двух состояний: активном или неактивном. Причем обычно предполагается переход только из неактивного состояния в активное. Агенты взаимодействуют и влияют друг на друга с определенными степенями влияния Wij. Если активный агент i влияет на неактивного агента j с величиной влияния Wij, то агент j активируется при следующем условии активации: Wij > Фj.

Величина порога зависит от самой математической модели: в одном случае значения порога могут фиксироваться для всех агентов, в другом определяться случайно согласно некоторому вероятностному закону распределения, в общем же индивидуальные различия основываются на личных качествах агента, его заинтересованности и т.п.

1.2. Модели независимых каскадов. В этой группе моделей агенты сети также могут находится только в одном из двух состояний. При активации агента i в момент времени t, с некоторой вероятностью Pij на следующем шаге у него появляется возможность активировать каждого из своих соседей j. На следующем шаге уже активированные соседи с некоторой вероятностью могут активировать своих соседей и т. д.

1.3. Модели просачивания и заражения. Данная группа моделей является одним из популярных способов изучения распространения информации в социальной сети.

Классическая модель строится на цикле заболевания носителя (агента). Изначально агент восприимчив к заболеванию. При вхождении в контакт с инфицируемым агентом рассматриваемый агент может быть заражен с некоторой вероятностью. Через некоторое время агент выздоравливает, приобретая при этом иммунитет к вирусу или умирает. Иммунитет со временем уменьшается, и агент опять становится восприимчивым.

Одним из главных показателей моделей просачивания и заражения является критическая вероятность инфицирования соседнего агента – «эпидемический порог» B, если порог превышен, то заражение распространится на всю сеть. Распространение заражения зависит от модели социальной сети. Эпидемический порог может отсутствовать, например, как в сетях без масштаба. Если в них появляется инфекция, то она распространится на всю сеть [12].

1.4. Модели Изинга. Модель Изинга – математическая модель, учитывающая только взаимодействие ближайших атомов. С её помощью также могут моделироваться и социальные сети. Подобная задача была рассмотрена в статье [13]. Её авторы предполагают, что благодаря модели Изинга можно смоделировать независимость в большой группе. Определяющим является взаимодействие между ближайшими соседями в сети. Влияние авторитета – внешнее поле для социальной группы.

1.5. Модели на основе клеточных автоматов. Эта группа моделей также является одним из популярных способов представления распространения информации в сети. Социальную сеть представляют, как сложную систему, которая состоит из множества агентов, взаимодействующих между собой. Это взаимодействие влияет на коллективное поведение агентов, анализ или предсказание которого вызывает большие сложности.

Набор агентов клеточного автомата составляет регулярную решетку. Текущее состояние агента характеризуется переменной, которая определяется в каждый момент времени. Состояния объекта меняются согласно определенным вероятностным правилам, зависящим от ближайших соседей и, возможно, даже от выбранного агента, через конечные интервалы времени.

Пример использования моделей показан в статье [17]. В этой работе представлен эффект «из уст в уста» в распространении информации в социальной сети. Агент соединяется сильными связями с агентами, входящими в его собственную сеть. Помимо этого, у агента имеются ещё и слабые связи. С помощью их он связан с агентами других собственных сетей. Несмотря на то, что вероятность того, что информация распространится по слабым связям ниже, чем по сильным, авторы приходят к следующему выводу: на скорость распространения информации слабые связи влияют, по крайней мере, в такой же степени, как и сильные.

1.6. Модели на основе цепей Маркова. Данная модель рассматривает взаимодействия между агентами. Причем моделируются не только действия каждого агента, но и действия всей группы в целом. Такая структура называется двухуровневой.

В группах моделей 1.3-1.6 рассматриваются правила взаимодействия агентов. В тоже время мало внимания уделяется самой сети влияния, её свойствам, структурам и процессам взаимодействия, что является одним из недостатков этих моделей.

Моделирование влияния в социальных сетях коснулось и теории игр. Существует ряд теоретико-игровых моделей сетей:

2.1 Модели взаимной информированности

2.2 Модели согласованных коллективных действий

2.3 Модели коммуникаций

2.4 Модели стабильности сети

2.5 Модели информационного влияния и управления

2.6 Модели информационного противоборства

В этих моделях упор делается на взаимосвязь между агентами и их информированность. Агент поступает так, чтобы максимизировать свой выигрыш, но его выгода также зависит и от действий других агентов.

Список источников

  1. Интересные факты о социальных сетях [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cso-krokus.com.ua/interesnaya-statistika/1143-interesnye-fakty-o-soczialnyx-setyax.html
  2. Губанов Д.А. Модели информационного управления в социальных сетях/ Д.А. Губанов. – М.: Наука, 2009. – 3 с.
  3. Matthew O. Jackson Social and Economic Networks [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://web.stanford.edu/~jacksonm/netbook.pdf
  4. Harary F. Graph theory [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cs.bme.hu/fcs/graphtheory.pdf
  5. Friedkin N.E., Eugene, C.: Social Influence Networks and Opinion Change- Advances in Group Processes, vol. 16, pp.1–29 (1999)
  6. Швецов Д.А., Кононов Д.А., Муромцев В.В., Пономарев Н.О. Инет-социальная сеть как средство современной коммуникации: технологии и методы исследования [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://economics.rsuh.ru/jour/article/view/13/14#
  7. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Социальные сети: модели информационного влияния, управления и противоборства [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://socioline.ru/book/gubanov-da-novikov-da-chhartishvili-ag-sotsialnye-seti-modeli-informatsionnogo-vliyaniya-upravl
  8. Кучеров П.С. Анализ и разработка социальной сети для дистанционного обучения и подготовки к ВУЗам школьников [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://masters.donntu.ru/2012/fknt/kucherov/
  9. Плотников Д.Ю. Методы и средства повышения эффективности Интернет-приложений [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://masters.donntu.ru/2012/fknt/plotnikov/
  10. Вестникова А.Г. Исследование и анализ моделей информационного поиска, их использование на сайте Online услуг в социальных сетях [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://masters.donntu.ru/2015/fknt/vestnikova/
  11. Диалоги с Пифагором - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ru.pythagoras.name/dialogues-with-pythagoras.html
  12. John Arundel Barnes. Class and Committees in a Norwegian Island Paris. - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://pierremerckle.fr/wp-content/uploads/2012/03/Barnes.pdf
  13. The lineage of social network analysis Source: Scott 2000 - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.researchgate.net/figure/The-lineage-of-social-network-analysis-Source-Scott-2000_fig1_274265119
  14. Рэдклифф-Браун А.Р. - Метод в социальной антропологии (2001) - [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://platona.net/load/knigi_po_filosofii/antropologija/rehdkliff_braun_a_r_metod_v_socialnoj_antropologii_2001/5-1-0-2913
  15. Romualdo P., Alessandro V. Epidemic Spreading in Scale-Free Networks // Physical Review Letters. 2001. No 14(86). P. 3200-3203.
  16. Tarnowe. Like Water and Vapor – Conformity and Independence in the Large – Режим доступа: http://cogprints.org/4274/1/LargeGroupOrderTarnow.pdf
  17. Goldenberg J., Libai B., Muller E. Talk of the Network: A Complex Systems Look at the Underlying Process of Word-of-Mouth // Marketing Letters, 2001 стр. 11-34.