Моделювання і візуалізація соціальних мереж
DOI: 10.31673/2412-9070.2020.022833
Анотація
У структурному підході всі учасники мережі розглядаються як вершини графа, які впливають на конфігурацію ребер та інших учасників мережі. Основну увагу приділено геометричній формі мережі та інтенсивності взаємодій (вазі ребер), тому було досліджено такі характеристики, як взаємне розташування вершин, центральність, транзитивність взаємодій.
Структурний аналіз і аналіз поведінки зв'язків у соціальних мережах потрібен для визначення найбільш важливих вершин, зв'язків, спільнот і країн, регіонів мережі, що розвиваються. Такий аналіз дає можливість здійснювати огляд глобальної еволюційної поведінки мережі. Під час структурного аналізу та аналізу поведінки зв'язків використано методи статистичного аналізу, методи визначення спільнот, алгоритми класифікації.
Вивчено взаємну поведінку вершин мережі з огляду на припущення, що в більшості вершин є мало зв'язків, виникають при цьому «ядра» (скупчення) або ступеня вершин розподіляються більш рівномірно. Моделювання проведено в середовищі Social Network Visualizer. Вивчено поведінку вершин під час кластеризації.
З’ясовано, що саме слабкі зв’язки є тим феноменом, який зв’язує мережу в єдине ціле. Досліджено ефект «малих світів». Розглянуто два стани мережі: регулярна мережа, кожний вузол якої з'єднано з чотирма сусідніми тієї самої мережі, в якій деякі «близькі» (сильні) зв'язки випадково замінено «далекими» (слабкими) зв'язками (саме в цьому разі виникає феномен «малих світів»), і випадкова мережа, коли кількість таких замін перевищила певний поріг.
З’ясовано, що саме ті мережі, вузли яких мають одночасно кілька локальних і «далеких» зв'язків, демонструють ефект малого світу і великий рівень кластеризації.
Для виокремлення спільнот використано як спеціалізовані алгоритми, наприклад алгоритм кластеризації Маркова, так і просто поділ об'єктів за класом модульності.
Ключові слова: соціальні мережі; напрямки досліджень; теорія; аналіз; граф; ребро; поведінка; роль; ресурси; методи; моделювання; характеристики; малі світи; співтовариства; стан.
Список використаної літератури
1. Ахрамович В. М. Модель взаємовідносин користувачів в соціальних мережах // Сучасний захист інформації. 2019. №3. С. 42–50.
2. Ахрамович В. М. Моделі довіри та репутації користувачів в соціальних мережах // Сучасний захист інформації. 2019. №4. С. 45–51.
3. Чураков А. Н. Анализ социальных сетей // СоцИс. 2001. № 1. С. 109–121.
4. Charu C. Aggarwal. Social Network Data Analytics. 2011. 520 p.
5. Milgram S. The Small World Problem // Psychology Today. 1967. Vol. 2. Р. 60–67.
6. Ланде Д. В., Фурашев В. М. Основи інформаційного і соціально-правового моделювання : монографія. Київ: ТОВ «ПанТот», 2012. 144 с.
7. Чхартишвили А. Г. Теоретико-игровые модели информационного управления. Москва: ЗАО «ПМСОФТ», 2004. 227 с.
8. Капица С. П., Курдюмов С. П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы будущего. Москва: Наука, 1997. 288 с.
9. Boyle A. Net not as interconnected as you think [Електронний ресурс]. URL: http://news.zdnet. com/ 2100-9595_22-502388.html.
10. Горбулін В. П., Додонов О.Г., Ланде Д. В. Інформаційні операції та безпека суспільства: загрози, протидія, моделювання: монографія. Київ: Інтертехнологія, 2009. 164 с.
