Theo một phân tích mới của sáu mạng xã hội trực tuyến, cơ hội hình thành tình bạn trực tuyến của bạn phụ thuộc chủ yếu vào số lượng nhóm và tổ chức bạn tham gia chứ không phải loại hình của họ.

Anshumali Shrivastava, trợ lý giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Rice và đồng tác giả của: “Nếu một người đang tìm kiếm bạn bè, về cơ bản họ nên hoạt động tích cực trong nhiều cộng đồng nhất có thể. nghiên cứumà các nhà nghiên cứu đã trình bày tại Hội nghị quốc tế IEEE / ACM 2018 về những tiến bộ trong phân tích và khai thác mạng xã hội. “Và nếu họ muốn trở thành bạn với một người cụ thể, họ nên cố gắng trở thành một phần của tất cả các nhóm mà người đó tham gia.”

Phát hiện này dựa trên phân tích sáu mạng xã hội trực tuyến với hàng triệu thành viên. Shrivastava nói rằng sự đơn giản của nó có thể gây ngạc nhiên cho những người nghiên cứu về sự hình thành tình bạn và các cộng đồng đóng vai trò trong việc mang lại tình bạn.

'Chim lông'

Shrivastava nói: “Có một câu nói cổ rằng 'các loài chim cùng đàn với nhau' '. “Và ý tưởng đó - rằng những người giống nhau hơn có nhiều khả năng trở thành bạn bè hơn - được thể hiện trong một nguyên tắc chính gọi là đồng tính luyến ái, một khái niệm được nghiên cứu rộng rãi trong việc hình thành tình bạn.”

Một trường phái cho rằng vì đồng tính, tỷ lệ cược rằng mọi người sẽ trở thành bạn bè tăng lên trong một số nhóm. Để giải thích điều này trong các mô hình tính toán của các mạng lưới tình bạn, các nhà nghiên cứu thường chỉ định cho mỗi nhóm một điểm số mối quan hệ tình cảm với nhau; các thành viên trong nhóm càng giống nhau thì mối quan hệ của họ càng cao và cơ hội kết bạn của họ càng lớn.

Trước truyền thông xã hội, có rất ít hồ sơ chi tiết về tình bạn giữa các cá nhân trong các tổ chức lớn. Điều đó đã thay đổi với sự ra đời của các mạng xã hội có hàng triệu thành viên cá nhân thường liên kết với nhiều cộng đồng và mạng xã hội trong mạng.

Nếu hai người hoạt động trong cùng một cộng đồng cùng một lúc, họ có xác suất liên tục, thường nhỏ, hình thành một tình bạn. Đó là nó."

Một cộng đồng, vì mục đích của chúng tôi, là bất kỳ nhóm người liên kết nào trong mạng lưới, theo ông Shrivastava. Các cộng đồng có thể rất lớn, giống như tất cả những người xác định với một quốc gia hoặc tiểu bang cụ thể và họ có thể rất nhỏ, giống như một số ít bạn bè cũ gặp nhau mỗi năm một lần.

Tìm kiếm điểm quan hệ có ý nghĩa cho hàng trăm ngàn cộng đồng trong các mạng xã hội trực tuyến đã là một thách thức đối với các nhà phân tích và người lập mô hình. Việc tính toán tỷ lệ hình thành tình bạn còn phức tạp hơn bởi sự chồng chéo giữa các cộng đồng và các cộng đồng phụ. Chẳng hạn, nếu những người bạn cũ trong ví dụ trên sống ở ba tiểu bang khác nhau, thì tiểu ban nhỏ của họ trùng lặp với cộng đồng lớn của những người từ các tiểu bang đó. Bởi vì nhiều cá nhân trong các mạng xã hội thuộc hàng chục cộng đồng và các cộng đồng phụ, các kết nối chồng chéo có thể trở nên dày đặc.

Giám sát chồng chéo

Trong 2016, Shrivastava và đồng tác giả nghiên cứu Chen Luo, một sinh viên tốt nghiệp trong nhóm nghiên cứu của mình, nhận ra rằng một số phân tích nổi tiếng về sự hình thành tình bạn trực tuyến đã không giải thích cho bất kỳ yếu tố nào phát sinh từ sự chồng chéo.

Nói, Adam Hãy nói Adam, Bob và Charlie là thành viên của bốn cộng đồng, nhưng ngoài ra, Adam là thành viên của 16 các cộng đồng khác, theo ông Shrivastava. Mô hình liên kết hiện tại cho biết khả năng Adam và Charlie làm bạn chỉ phụ thuộc vào các biện pháp quan hệ của bốn cộng đồng mà họ có chung. Không quan trọng rằng mỗi người trong số họ là bạn với Bob hoặc Adam bị kéo về 16 theo các hướng khác.

Điều đó có vẻ như là một sự giám sát rõ ràng đối với các nhà nghiên cứu, nhưng họ đã có ý tưởng về cách giải thích nó dựa trên sự tương tự mà họ thấy giữa các cộng đồng con chồng chéo và sự tương đồng chồng chéo giữa các trang web mà các công cụ tìm kiếm internet phải tính đến. Một trong những biện pháp phổ biến nhất để tìm kiếm trên internet là chồng chéo Jaccard, mà các nhà khoa học của Google và những người khác đã đi tiên phong vào cuối những năm 1990.

Mô hình đưa ra một lời giải thích đơn giản về cách hình thành tình bạn: sự chồng chéo giữa các cộng đồng.

Chúng tôi đã sử dụng phương pháp này để đo lường sự chồng chéo giữa các cộng đồng và sau đó kiểm tra xem liệu có mối quan hệ nào giữa xác suất chồng chéo và xác suất tình bạn hay mối quan hệ bạn bè, trên sáu mạng xã hội được nghiên cứu kỹ lưỡng, theo ông Shrivastava. Chúng tôi thấy rằng trên tất cả sáu, mối quan hệ ít nhiều trông giống như một đường thẳng.

Điều đó ngụ ý rằng sự hình thành tình bạn có thể được giải thích chỉ bằng cách nhìn vào sự chồng chéo giữa các cộng đồng, theo Lu Luo nói. Nói cách khác, bạn không cần phải tính đến các biện pháp quan hệ cho các cộng đồng cụ thể. Tất cả những việc làm thêm đó là không cần thiết.

Toán học đằng sau việc kết bạn

Khi các nhà nghiên cứu thấy mối quan hệ tuyến tính giữa sự chồng chéo Jaccard của các cộng đồng và sự hình thành tình bạn, họ cũng nhận thấy cơ hội sử dụng phương pháp lập chỉ mục dữ liệu được gọi là “băm”, tổ chức các tài liệu web để tìm kiếm hiệu quả. Shrivastava cho biết anh và Luo đã phát triển một mô hình hình thành tình bạn “mô phỏng cách toán học đằng sau công việc băm”. Mô hình đưa ra một lời giải thích đơn giản về cách hình thành tình bạn.

Cộng đồng của các cộng đồng đang có các sự kiện và hoạt động mọi lúc, nhưng một số trong số đó là một sự thu hút lớn hơn và ưu tiên tham dự những điều này cao hơn, theo ông Shrivastava nói. Dựa trên sở thích này, các cá nhân trở nên tích cực trong các cộng đồng ưa thích nhất mà họ thuộc về. Nếu hai người hoạt động trong cùng một cộng đồng cùng một lúc, họ có xác suất liên tục, thường nhỏ, hình thành một tình bạn. Đó là nó. Về mặt toán học này phục hồi mô hình thực nghiệm quan sát của chúng tôi.

Ông nói rằng những phát hiện này có thể hữu ích cho bất cứ ai muốn kết nối cộng đồng và tăng cường quá trình hình thành tình bạn.

Có vẻ như cách hiệu quả nhất là khuyến khích mọi người hình thành nhiều mối quan hệ phụ hơn, theo ông Shrivastava. Bạn càng có nhiều mối quan hệ phụ, họ càng chồng chéo và càng có nhiều khả năng các thành viên cá nhân sẽ có nhiều tình bạn thân thiết hơn trong toàn tổ chức. Mọi người từ lâu đã nghĩ rằng đây sẽ là một yếu tố, nhưng những gì chúng tôi đã thể hiện là đây có lẽ là yếu tố duy nhất bạn phải chú ý.

Quỹ khoa học quốc gia, Văn phòng nghiên cứu khoa học của Không quân và Văn phòng nghiên cứu hải quân đã hỗ trợ công việc này.

nguồn: Đại học Rice

{youtube}ZVRbSuY3h9w{/youtube}

Sách liên quan

at Thị trường InnerSelf và Amazon