Социальные сети структурированы как сообщества

"Важным является то, в какой позиции тот или иной человек находится в социальной сети. Если он находится в ядре, он может распространять информацию более эффективно, важно только отыскать это ядро", - прокомментировал работу профессор Эрнан Максе (Hernan Makse).

В математическом исследовании, описывающем влияние степени приближенности человека к ядру социальной сети на его вовлеченность в процесс передачи информации или инфекции, ученые использовали специальный алгоритм разложения сети связей на составляющие. В ходе этого действия сначала отсекаются узлы, имеющие всего одну связь, затем каждому оставшемуся присваивается определенный рейтинг, после чего операция повторяется. Те узлы, которые к окончанию процесса набрали больший рейтинг или так и не смогли быть сведены к "ячейке" всего с одной социальной связью, и образуют ядро или несколько ядер сети.

Для изучения скорости распространения данных по социальным сетям ученые использовали реальные примеры подобных взаимосвязей. Четыре симуляции социальных сетей, изученные в работе, были построены на основании сети пользователей "живого журнала", обладателей электронных адресов факультета вычислительной математики Университетского колледжа Лондона, пациентов шведских госпиталей и киноактеров. Последняя группа была выбрана профессором Максе потому, что она образует очень закрытый тип социальной сети, члены которой практически никогда не проявляют себя в других типах социальных сетей.

Позиция каждого члена этих социальных сетей была размечена на графике, в котором учитывалось не только количество его контактов, но и его рейтинг, близость к ядру.

Симуляции показали, что люди, наиболее приближенные к ядру социальной сети, являются гораздо более эффективными проводниками информации по сравнению с теми, кто, обладая заметно большим количеством контактов, находится все же на периферии сети.

"В отношении "живого журнала" это значит, что будучи блоггером-тысячником можно оказывать существенно меньшее влияние на сеть по сравнению с кем-либо, имеющим всего 100 друзей, из-за нахождения на периферии социальной сети", - пояснил Максе.

В случае распространения инфекции участники реального, а не виртуального социального взаимодействия будут "инфицированы" с гораздо большей вероятностью и скоростью. В случае отсутствия "иммунитета" они в течение большего времени будут оставаться источником дальнейшего распространения инфекции/информации.

По мнению профессора Максе, вакцинирование таких людей в случае эпидемии может существенно упростить борьбу с ней. Авторы исследования надеются, что найденный ими алгоритм может найти широкое применение в информационных технологиях.

"Наш анализ информационного структурирования социальных сетей можно использовать для разработки стратегий распространениея информации", - считают ученые.