Материал: tsukanova_oa_modeli_i_metody_upravleniia_informatsionnymi_re

51

если между вершинами и существует постоянная связь если постоянной связи между вершинами и нет

При этом, по инициативе любого пользователя, существующая постоянная связь может быть разорвана.

3) Модель сети, как структуры информационных потоков Модель сетевого сообщества, как структуры информационных потоков имеет

* Вес дуги равен , если от аккаунта к аккаунту не было послано ни

одного информационного сообщения в течение определенного периода времени

строкам которой соответствуют вершины графа, т.е. аккаунты сообщества. равно количеству дуг, инцидентных -й и -й вершинам. Смежность вершин в данном случае будет определяться наличием или отсутствием информационного потока между двумя аккаунтами.

52

Здесь =1, где – число информационных потоков.

Вышеописанные модели сложно использовать в чистом виде, однако именно учет особенностей всех трех моделей дает разработчикам / организаторам сообщества / владельцам сети наиболее полное представление о сети. Так,

информационные потоки (различного рода пересылки, процессы взаимодействия и обмена) изменяют информационные ресурсы аккаунтов. Интенсивность пересылок,

в свою очередь, зависит от того, насколько тематически близки аккаунты (это показывает информационная модель) и соединены ли они структурными отношениями (исходя из модели сети как структуры взаимоотношений).

С точки зрения аналитика, как «внешнего наблюдателя» за сетью, именно такая функция управления, как наблюдение, представляет наибольший интерес.

Однако вышеописанные графовые модели внутренней структуры сети для этой цели не подходят, поскольку внутреннюю структуру могут видеть только разработчики и владельцы сети. Так, в отличие от разработчиков сети, для наблюдения внешним наблюдателем может быть использована не реальная структура сети, а ее виртуальное кластерное отображение, которое может иметь различное представление в зависимости от используемых алгоритмов кластеризации, а также существующего программного обеспечения для анализа и визуализации социальных сетей.

Тем не менее, кластерные отображения сети тесно связаны с ее внутренней структурой. То есть, выделяя необходимые в процессе решения задачи параметры внутренней структуры сети, можно перейти от исходной (внутренней) модели к кластерной (внешней), которую и будем считать состоянием сети в отдельный момент времени. Рассмотрим подробнее кластерную модель сети, как виртуального объекта наблюдения (кластерная «внешняя» модель сети).

Формируется кластерная модель в результате процесса, схематически показанного на рис. 7.

53

Рисунок 7. Схема формирования кластерной модели сети

представляющих собой объединение множеств информационных элементов

разных типов: , где – количество типов

информационных элементов. Поступление этих элементов происходит последовательно, с течением времени. В результате происходящих в сети процессов самоорганизации, а также процессов внешнего влияния (таких, как,

например, вброс информации), эти элементы группируются по тому или иному

тематическому признаку и отражаются кластерной структурой посредством

применения того или иного алгоритма кластеризации.

В итоге, на выходе, в результате процессов взаимодействия в течение заданного периода времени (т.е. в течение перехода из момента времени в

момент времени ), получается новое состояние сети, представленное

некоторой кластерной структурой.

В рамках данной работы предлагается следующее описание кластерной структуры сообщества.

Модель кластерной структуры сетевого сообщества, имеет вид графа

, где:

54

;где – множество тематических кластеров

аккаунтов пользователей, – отдельный тематический кластер сообщества; Q –

количество кластеров;

; где – множество дуг графа.

На практике, на примере известной микроблоггинговой сети Twitter,

вершины такого графа будут представлять собой аккаунты пользователей

(индивидуальных или коллективных), сгруппированные в кластеры. Дуги графа – наличие отношения «публикации», «ре-публикации», «ответа» и т.п. между аккаунтами.

Сетевое сообщество в развитии представляет собой динамическую систему,

осуществляемый в соответствии с определенными механизмами и закономерностями (как внутренними – самоорганизационными, так и внешними – процессами влияния), является эволюционным процессом.

Базируясь на вышеописанных внутренних моделях, можно выделить следующие причины эволюции сети (они – объективны и не могут зависеть от

модели, но они могут формализоваться на основе формализма модели):

1. При рассмотрении сети с точки зрения совокупности информационных

элементов (формализуемое в виде вышеописанной модели ) изменения могут

быть вызваны изменениями в любом из подмножеств множества