Знакомы ли «друзья» в сети Vkontakte в личной жизни

Андрей Викторович Якушев, Александр Валерьевич Бухановский

Аннотация


Все чаще для исследований процессов в реальном мире используются данные о структуре и свойствах социальных сетей. Это обосновывается утверждением, что социальные сети повторяют структуру социума, однако подробно этот вопрос никем не изучался. В данной работе изучается вопрос о доле связей в социальной сети Vkontakte, которые могут быть объяснены знакомством пользователей в реальном мире.

Are friends in social network Vkontakte know each other in real world?

It becomes popular to use data from Social Networks Sites (SNS) to model processes in real world. The main assumption in these researches is that structure of complex network in SNS is similar to the structure of real society, but details of these issues have not been studied. This paper studies the question of proportion of links in popular Russian SNS Vkontakte that can be explained by the familiarity of users in real world. Three probabilistic but strong features used to determine the proportion of links between familiar users in SNS. Together features “studied in same school”, “studied in same university” and “have a lot of common friends in SNS” were able to explain 85% of links in SNS.


Полный текст:

PDF

Литература


Swamynathan G. et al. Do social networks improve e-commerce?: a study on social marketplaces //Proceedings of the first workshop on Online social networks. – ACM, 2008. – С. 1-6.

McPherson M., Smith-Lovin L., Cook J. M. Birds of a feather: Homophily in social networks //Annual review of sociology. – 2001. – С. 415-444.

Liben‐Nowell D., Kleinberg J. The link‐prediction problem for social networks //Journal of the American society for information science and tectechnology. – 2007. – Т. 58. – №. 7. – С. 1019-1031.

Al Hasan M. et al. Link prediction using supervised learning //SDM’06: Workshop on Link Analysis, Counter-terrorism and Security. – 2006.

Shalizi C. R., Thomas A. C. Homophily and contagion are generically confounded in observational social network studies //Sociological Methods & Research. – 2011. – Т. 40. – №. 2. – С. 211-239.

Singhal A. Modern information retrieval: A brief overview //IEEE Data Eng. Bull. – 2001. – Т. 24. – №. 4. – С. 35-43.

Якушев А.В., Дейкстра Л.Й., Митягин С.А.. Распределенный краулер для социальных сетей на основе модели Map/Reduce // Информационно-измерительные и управляющие системы. -2012. – Т. 10. – №. 11. – С. 47-53.


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.