Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования «Национальный исследовательский
университет «Высшая школа экономики»
На правах рукописи
Цуканова Ольга Александровна
МОДЕЛИ И МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫМИ РЕСУРСАМИ СЕТЕВЫХ СООБЩЕСТВ
Специальность 05.13.18 – Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук
Научный руководитель:
доктор технических наук, профессор Мальцева Светлана Валентиновна
Москва – 2017
2
Оглавление |
|
ВВЕДЕНИЕ .................................................................................................................. |
4 |
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ |
|
И МОДЕЛИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ |
|
ИССЛЕДОВАНИЯ..................................................................................................... |
10 |
1.1. Соотнесение понятий социальной сети и сетевого сообщества ................. |
10 |
1.2. Понятие информационного ресурса сетевого сообщества ............................ |
13 |
1.3. Влияние «экономических» и «физических» представлений на |
|
формирование подходов к исследованию сетевых сообществ. Понятия |
|
социального капитала и потенциала ...................................................................... |
16 |
1.4. Методологическая база и существующие подходы к моделированию |
|
социальных сетей и сетевых сообществ ................................................................ |
19 |
1.5. Категорийный аппарат для эволюционно-динамического подхода к |
|
развитию сетевого сообщества............................................................................... |
24 |
1.6. Подход к анализу и моделированию сетевого сообщества, как системы, |
|
эволюционирующей в пространстве состояний. Постановка задачи |
|
исследования ........................................................................................................... |
26 |
1.7. Выводы по главе 1............................................................................................ |
33 |
ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ ЭВОЛЮЦИИ СЕТЕВОГО СООБЩЕСТВА ......................... |
36 |
2.1. Категории метода пространства состояний для описания сетевого |
|
сообщества .............................................................................................................. |
36 |
2.2. Статическая модель сетевого сообщества. Сетевое сообщество как граф |
|
в пространстве состояний (временной срез) ......................................................... |
38 |
2.2.1. Информационная структура сетевого сообщества................................... |
40 |
2.2.2. Модель акторной структуры сетевого сообщества .................................. |
42 |
2.2.3. Интегрированная информационно-акторная графовая модель |
|
сетевого сообщества ............................................................................................ |
44 |
2.2.4. Модель слоя текстурированной среды сетевого сообщества на |
|
основе интегрированной информационно-акторной графовой структуры ...... |
46 |
3
2.3. Рекомендации по характеру алгоритмизации распространения влияния |
|
|||||||
для |
перехода |
от |
горизонтальной |
структуры |
(статика) к |
вертикальной |
|
|
(динамическая текстура)......................................................................................... |
|
|
|
|
55 |
|||
2.4. Динамическая модель сетевого сообщества. Процедура изменения |
|
|||||||
ресурсных состояний элементов сетевого сообщества. Условное |
|
|||||||
текстурирование. Формирование многомерной ресурсной среды....................... |
|
58 |
||||||
2.5. Базовая теоретико-множественная модель сетевого сообщества ................. |
|
62 |
||||||
2.6. Выводы по главе 2 ......................................................................................... |
|
|
|
|
67 |
|||
ГЛАВА 3. МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИОННЫМ ПЕРЕХОДОМ ............ |
69 |
|||||||
3.1. Моделирование межслойного перехода в текстурированном |
|
|||||||
пространстве состояний.......................................................................................... |
|
|
|
|
69 |
|||
3.2. Задача управления эволюционным переходом ............................................ |
|
|
80 |
|||||
3.3. |
Определение |
параметров |
перехода |
(расстояния |
между |
|
||
эволюционными площадками и интенсивности перехода) .................................. |
|
|
82 |
|||||
3.4. Анализ режимов движения в пространстве состояний................................ |
|
|
86 |
|||||
3.5. Экспериментальное исследование режимов движения в пространстве |
|
|||||||
состояний................................................................................................................. |
|
|
|
|
|
|
87 |
|
3.6. Качественный анализ процесса межслойного перехода.............................. |
|
|
91 |
|||||
3.7. Логика механизмов и стратегии управленческого воздействия ............... |
|
102 |
||||||
3.8. |
Описание |
структурно-функциональной |
схемы |
программного |
|
|||
обеспечения реализуемой модели....................................................................... |
|
|
|
|
104 |
|||
3.9. Выводы по главе 3 ....................................................................................... |
|
|
|
|
110 |
|||
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ........................................................................................................ |
|
|
|
|
|
|
112 |
|
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ........................................................................................ |
|
|
|
|
113 |
|||
4
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. В числе атрибутивных компонентов шестого технологического уклада особое место занимают свободно институционализируемые системы искусственного интеллекта, ресурсоемкие информационные сети и бизнес-ориентированные сетевые сообщества. Очевидно,
что значение этих системно связанных компонентов будет в ближайшее время возрастать. Второй особенностью времени является то, что информация, хаотично генерируемая в социальных сетевых сообществах, становится экономическим ресурсом, который, благодаря развитию технологий больших данных, становится предметом целевых, активных и успешных манипуляций. Поскольку риски при прямом директивном вмешательстве в деятельность динамичного сетевого социума по-прежнему неоправданно велики, то само моделирование уже становится актуальным и практически единственным научным методом селективной поддержки глобальной эволюции сетевого мира.
Методы наблюдения за сетевыми сообществами, методы анализа их информации сегодня составляют неотъемлемую часть исследований и принятия решений во многих областях. В связи с этим развитие теоретических и прикладных знаний в области анализа и управления сетевыми сообществами является одной из наиболее актуальных проблем. Ее современное состояние характеризуется большим разнообразием существующих подходов, однако,
перманентная трансформация самой концепции сетевых сообществ и методов ее реализации делает актуальным создание новых методов и решений.
Процесс управления состоит из нескольких фаз; оперативные решения принимаются на основе постоянного наблюдения за изменениями в среде и анализа этих изменений. Поскольку результаты наблюдения являются ключевым фактором в процессе выработки и принятия решений, то его качество непосредственно влияет на весь процесс управления. А, следовательно,
повышение качества наблюдения является одной из актуальных научных и
5
практических задач. Своевременное информирование наблюдателя об изменениях, происходящих в сети, представляет особую значимость для своевременного реагирования на происходящие изменения и поддержание системы в актуальном состоянии, что приобретает отдельную значимость при решении маркетинговых задач, в которых важна скорость реакции на изменения среды.
Степень разработанности проблемы. Исследованию и анализу социальных сетей и сетевых сообществ, вопросам математического моделирования, подходам к информационному управлению посвящено множество работ российских и зарубежных исследователей в соответствующих областях науки и практики. В
качестве определяющих работ можно перечислить труды Новикова Д.А.,
Губанова Д.А., Чхартишвили А.Г. [18,19], Калмана Р., Фалба П., Арбиба М. [26],
Ершова А.П. [23], Качала В.В. [28], Erdos P., Renyi A.[74], Barabasi A. [64],
Месарович М., Такахара Я. [44], Berge C. [65], Tutte W.T. [109], Ore O. [97] и др.
Разработанные исследователями классы моделей, как правило,
ориентированы на моделирование действий участников сетевого сообщества
(сетевых акторов (агентов)). Исследованиям данного направления посвящены работы Губанова Д.А. [17, 18], Патаракина Е.Д. [49], Mizruchi M.S. [94], Snijders T.A.B. [103,104] и др. Однако в настоящее время отдельный интерес представляют также комплексные исследования акторного (агентного)
потенциала в сочетании с информационным наполнением сети, что обусловливает необходимость разработки не только акторных и информационных моделей сети,
но и интегрированных информационно-акторных (проектируемых с учетом двойственной сущности сетевого сообщества, а именно сообщества как группы акторов и сообщества как единого информационного ресурса).
Кроме того, представляют интерес исследования в области анализа и моделирования социальных сетей и сетевых сообществ (можно отметить,
например, труды Wasserman S.[111], Snijders T.A.B.[104], Heidler R.[84,85], Hansen D., Shneiderman B., Smith M.A.[83], Golbeck J. [81], а также работы Newman M.E.J.