16
В данной схеме отражены следующие ресурсы, которые возникают в
результате активности актора в сети:
-Данные, генерируемые в результате коммуникаций – «публикации на стенах, статусные сообщения и прямые сообщения».
-Информация об aккаунте – «статическая» информация, например,
персональная информация, указанная при регистрации, демографическая информация, интересы, группы и т.п.
- Отображение связей между акторами (аккаунтами) – социальный граф – карта, показывающая связи акторов сети.
1.3. Влияние «экономических» и «физических» представлений на
формирование подходов к исследованию сетевых сообществ. Понятия
социального капитала и потенциала
По логике приведенного выше рассуждения о возможности рассмотрения в качестве ресурса сетевых сообществ некоторого материального ресурса,
информационный ресурс должен являться неким эволюционирующим фактором некоторого виртуального «производства». Согласно экономической теории выделяют следующие факторы: труд, земля и капитал. Очевидно, что если речь идет об информационном ресурсе сетевого сообщества, как факторе производства, то это будет некий синергетический симбиоз факторов труд и капитал, перенесенный в виртуальную среду.
Современное состояние социально-экономической среды хозяйствования, в
том числе, корпоративного, характеризуется неким актуализированным набором свойств, параметров и парадигм. Некоторые исследователи даже отмечают изменение структуры цивилизационного формата [47], как следствие международного разделения труда, в т.ч. и в сфере информационных технологий.
Сейчас социальное взаимодействие осуществляется на совершенно ином
17
совокупном ресурсе, концентрация которого несопоставима с возможностями иных периодов.
В работе не ставится задача создания исчерпывающей методологии развивающейся научной области, однако некоторые методологические изыскания представляются совершенно необходимыми, в частности – следует решить задачу формулирования специфического – сетевого – «фактора производства». Следует также заметить, что этот фактор производства здесь не может рассматриваться в производственно-экономическом смысле – это задача иных теоретических областей; здесь задача чисто технологическая, а именно – использование информационного ресурса в неком чисто «производственном» цикле, что в виртуальной среде может интерпретироваться, как выработка управленческого решения или исследование объекта на основе моделирования его поведения. И
здесь точность формулировок важна, прежде всего, для выяснения возможности применения стандартных моделей (в частности, детально разработанных и достаточно универсальных моделей «производственных функций») для решения поставленных исследовательских задач.
Очевидно, что трудовая составляющая нового фактора производства не вызывает методологических возражений. Ресурс социальных сетей является неотъемлемой частью человека, поэтому можно ограничиться уже одной этой констатацией. Но вот применение «капитализационной» составляющей требует дополнительного исследования. Некоторые примеры исследования социального капитала приводятся в работах [10, 93]. Кроме того, например, в Энциклопедии сайтостроения [119] отмечается такой фактор: «Этот обмен позволяет участникам сети накапливать ресурсы (т.н. «капитал») с целью удовлетворения собственных потребностей». Это – «экономическое влияние».
С другой стороны, можно рассмотреть конкурирующий подход –
«физический», когда информационный ресурс понимается как некий энергетический потенциал.
18
Очевидно, что «энергизирование» ресурса является недостаточно корректной абстракций. Сам по себе метод абстракции вполне научен, поскольку позволяет вскрывать в некоторых случаях глубинные процессы, скрывающиеся за несистематизированной конкретикой. Однако в данном случае степень абстрагирования должна быть понижена.
Методологическая адаптация этих подходов для случая сетевого сообщества будет влиять на выбор (в качестве предпочтительного подхода) той или иной разновидности экономико-математических моделей или физико-математических моделей.
Идея настоящего исследования состоит в том, что для управления ресурсным потенциалом сетевых сообществ необходимо создание оригинальных комплексных моделей, комплексно учитывающих перечисленные выше особенности информационного ресурса. А именно: эти модели должны учитывать и «трудовую» составляющую (или акторную), а также «капитализационную», но понимаемую не в «экономическом», а в «когнитивно-потенциирующем» смысле.
Причем ресурс в процессе коммуникации эволюционирует и в том, и в другом смыслах. При этом физическая составляющая требует для обеспечения этого процесса непременного создания особой эволюционной площадки в рамках эволюционирующего пространства, которая должна быть адекватно смоделирована, в то время как «трудовая» составляющая требует определенной структуризации эволюционирующего состояния. Иными словами, наиболее продуктивным представляется методологический подход, ориентирующийся на некое эволюционирующее информационное пространство дискретных состояний интегрированного сетевого ресурса.
Теперь следует проанализировать возможности, которые способны предоставить существующие, в той или иной степени стандартные, модели.
19
1.4. Методологическая база и существующие подходы к моделированию
социальных сетей и сетевых сообществ
Исследованию и анализу социальных сетей и вопросам информационного управления в них посвящено множество работ российских и зарубежных исследователей в различных областях науки и практики, таких, как социологическое направление и описание развития современной парадигмы для различных стран [71, 82, 101], политика [63, 93, 96], социальные сети в организациях и профессиональные сетевые сообщества [15, 39, 40, 50] и т.д.
Использование новых для корпоративных структур возможностей,
предлагаемых сетевыми сообществами (как технологическая база, так и практическая реализация в рамках корпораций), находится в начальной стадии развития, поэтому широкого применения пока не отмечается. Тем не менее, среда профессиональных сетевых сообществ исследуется теоретически, а также практически актуализируется, например, в образовательной сфере, в частности,
как коммуникационный способ обучения, совершенствования и повышения уровня профессиональной компетенции преподавателей иностранных языков в результате внедрения в рабочую деятельность различных инновационных методик взаимодействия в рамках профессиональных сетевых сообществ [15]. В связи с широким распространением сетевых технологий отмечается постепенный рост интереса профессиональной общественности к социально-ориентированному программному обеспечению.
Для исследования социальных сетей и сетевых сообществ может быть успешно применена методологическая база различных научных областей, таких как, теория графов, семантические технологии, агентное моделирование, теория игр и т.п. Для описания социальных сетей и происходящих в них процессов используется множество актуальных методов и подходов.
В частности, графовые модели исследовались [7, 75, 79, 83, 88, 91, 94].
20
Применению семантических технологий и онтологического моделирования посвящен ряд работ, например [39, 40].
Вопросами, связанными с изучением агентов, в частности, занимались [79, 113]. Моделированием вопросов влияния и изучением поведения агентов в социальных сетях занимались такие исследователи, как, например [19, 61, 66, 114]. Обширный, практически исчерпывающий обзор моделей влияния проводят Губанов, Новиков, Чхартишвили в работе [19], где также отмечают их свойства и проводят сравнительную характеристику. На основании анализа литературы они выделяют классы моделей: оптимизационные и имитационные модели (модели с порогами, модели независимых каскадов, модели просачивания и заражения,
модели Изинга, модели на основе клеточных автоматов, модели на основе цепей Маркова) и теоретико-игровые модели (модели взаимной информированности,
модели согласованных коллективных действий, модели коммуникаций и задачи поиска минимально достаточной сети, модели стабильности сети, модели информационного влияния и управления, модели информационного противоборства).
При исследовании структуры графов зарубежными исследователями часто используется следующая классификация: «случайные» сети (random networks),
«безмасштабные» (scale-free) и т.н. «малый мир» («small world»). Случайные сети часто описываются моделью Erdos-Renyi. В данной сети случайным образом строятся ребра графа на заданном множестве вершин. «Безмасштабные» сети описывается моделью Barabasi-Albert. Сеть основывается на двух принципах: рост и предпочтительное присоединение. Сеть типа «малый мир» – большая сеть, но имеющая малый диаметр (среднюю длину пути). Несмотря на большой размер сети, обычно бывает, что существует относительно небольшое расстояние между любой парой узлов. Длина пути определяется минимальным числом ребер,
необходимых для перехода от одного узла к другому (в случае со взвешенными дугами, длина пути определяется минимальной суммой весов). Данная сеть