Упоминания в Twitter позволили выявить людские сообщества

Kacper Pempel/Reuters

Исследователи из Института сложных систем Новой Англии вместе с коллегами из Массачусетского технологического университета создали программу, которая проанализировала упоминания разных людей в Twitter. Авторы соотнесли такие связи между людьми с их географическим положением и создали карту, отражающую коммуникацию между людьми внутри социальной сети. Статья с результатами работы опубликована в журнале Chaos.

Социальные сети уже давно стали инструментом, объединяющим людей и культуры всего мира. Однако до сих пор ученые не знали, насколько такие сайты и приложения способствуют созданию коммуникативных взаимодействий между людьми из разных стран. Ранее ученые показывали такие взаимодействия, используя данные об SMS и звонках с мобильных телефонов и друзьях в Facebook.

Однако американские ученые вместе пошли дальше. Они провели анализ упоминаний других людей в Twitter. Упоминание в этой соцсети происходит, когда пользователь включает никнейм другого пользователя в свой твит. Это способ общения с другим пользователем, а также возможность поделиться с ним контентом.

Авторы новой работы изучили данные Twitter за декабрь 2013 года и разделили мир на 8000 ячеек, каждая из которых имеет ширину около 100 километров. Затем ученые построили на такой решетке сеть, в которой каждый узел отражал точное местоположение объекта, а ребро — количество пользователей Twitter в одном месте, которые упоминаются в другом месте.

Twitter запрещен в нескольких странах и, как известно, более распространен в государствах с более высоким валовым внутренним продуктом. Это сильно повлияло на полученных в рамках моделирования результаты. Ученые показали, что большие регионы, такие как США и Европа, сильно связаны внутри, но имеют мало международных связей.

«В то время как сильные связи поддерживают сплоченность групп, слабые объединяют группы из разных регионов и ответственны за распространение информации по всей системе», — говорит одна из соавторов исследования Лейла Хедайатифар.

Исследователи использовали вычислительный метод для определения модульности — величины, которая определяет соотношение между реальным и ожидаемым количеством ребер в сети. Авторы также рассчитали величину, известную как центральность. Она показывает количество кратчайших путей через каждый узел. Этот показатель позволяет вычислить места, соединяющие несколько регионов воедино.

В результате анализа ученые обнаружили 16 значимых глобальных сообществ. В Северной и Южной Америке существуют три крупных сообщества: англоязычный регион, страны Центральной и Южной Америк и Бразилия. Многочисленные «общины» исследователи обнаружили в Европе, Азии и Африке. Также с помощью новых данных можно увидеть «субобщины», формирующиеся в каждой конкретной стране и даже городе. Кроме того, авторы показали, что жители стран, у которых был общий колонизатор, менее охотно упоминали друг друга в Twitter.

Понравился материал? Добавьте Indicator.Ru в «Мои источники» Яндекс.Новостей и читайте нас чаще.