donmigel_62: (кот - учёный)

Гадание по «Твиттеру»

Математик заявил, что может за несколько дней предсказывать стихийные массовые протесты − по блогам в Twitter. Вопрос в том, дождемся ли мы реальных предсказаний.



«Кто боится Твиттера?!» © pcworld.com

Возможность предсказывать будущее по активности пользователей социальных сетей и блогов − вопрос противоречивый. За последние годы несколько групп математиков выступили с заявлениями о способности предугадывать по ним самые разные вещи, от результатов выборов до кассовых сборов очередного голливудского блокбастера.







Все эти результаты были встречены многими специалистами с изрядным скептицизмом − но «предсказателей» это нисколько не смущает. Американская компания Recorded Future уже предлагает услуги и приложения «интернет-разведки для принятия бизнес-решений».

Недавно полку сторонников «гадания по Сети» прибыло: теперь, анализируя сообщения микроблогов Twitter, ученые обещают предсказывать массовые протесты. Исследователь из MIT Натан Кэллас (Nathan Kallus) взял весь массив опубликованных в 2013 году твитов, связанных с протестными выступлениями египтян против власти президента Мурси. Изучив их, он заявил, что сколь бы стихийной ни была массовая акция, ее можно предсказать за несколько дней.

В принципе, ничего удивительного в этом нет: огромный поток «массового сознания», который ежесекундно выдает Twitter, наверняка содержит те или иные сигналы. Люди договариваются о встречах, стараются координировать свои действия − все это будет появляться здесь. Но поток уж слишком огромен и хаотичен, и главную сложность представляет непрерывный поиск и выделение этих сигналов из всей массы шума. И лишь тогда они заранее предупредят о надвигающихся событиях.

Чтобы выделить нужный сигнал, Кэллас поступил следующим образом. Для начала он выделил самые значительные случаи массовых протестов в Египте в 2013 году − те, которые получили самое большое освещение в СМИ. Затем, анализируя Twitter-сообщения за несколько дней до выступления, выделил определенные характерные признаки его приближения. Наконец, он показал, что эти признаки можно обнаружить в твитах и перед другими массовыми акциями.

Египет протестует против президента Мурси © EPA

Впрочем, подобные изыскания постфактум делают не только математики. Сегодня нам кажется, что Первая мировая война или реформы Петра I были заранее предопределены и неизбежны: историки наглядно и точно разложили по полочкам все причины, нашли признаки их приближения и т.д. Но помогает ли это нам предсказывать дальнейший ход истории хотя бы чуть вперед? Увы, нет.

То же можно сказать и о работе Кэлласа − как и о работах многих других «гадателей» по социальным сетям и блогам. Постфактум найти свидетельства легче − а вот действительно предсказать что-либо, будь то будущие массовые протесты или предстоящие кассовые сборы кинохита, пока еще никому не удалось.


donmigel_62: (кот - учёный)

Физики взялись за соцсети

И объяснили лавинообразную популярность мемов.

Британские физики объяснили лавинообразную популярность мемов

Конкуренция мемов за внимание пользователей поддерживает в социальных сетях особое (критическое) состояние. К такому выводу пришли британские физики. В подобных обстоятельствах популярность получает только совсем небольшое число мемов, причем нарастает эта популярность лавинообразно.


Свои выводы ученые делали на основе модели соцсети, напоминающей Twitter, в которой число участников стремится к бесконечности. Каждый участник в такой модели может с некоторой долей вероятности создать новый мем или (с другой долей вероятности) передавать мем от того, кого он читает, другим пользователям.

Когда число мемов становится достаточно большим − между ними возникает конкуренция за внимание пользователей. Она сильно влияет на то, каким образом распространяются мемы.

Благодаря конкуренции система начинает стремиться к особому состоянию, которое называется критическим. И вот тогда-то любая случайность провоцирует лавинообразный поток популярности мема (как в насыщенном растворе любая случайность может спровоцировать выпадение осадка).

Интересно, что после того, как «лавина» схлынула − система вновь самостоятельно возвращается в критическое состояние.

Популярный мем

©comicvine.com

Существование таких систем еще в 1987 году предсказали физики из Брукхевенской лаборатории. Эти системы получили название систем с самоорганизованной критичностью. Другие подобные системы − финансовые рынки, эпидемии и некоторые виды электрической активности в головном мозге.


Ученые не в первый раз прибегают к моделированию социальных явлений методами статистической физики. При исследовании экономики такую область знаний называют эконофизикой. Она изучает, например, статистику распределения людей по уровню доходов. А вот социальные сети еще изучают методами классической теории графов.


Кстати, ранее исследователи уже доказывали, что популярность мемов связана с ограниченным ресурсом внимания пользователей соцсетей. Сейчас же им удалось показать, как эта ограниченность внимания влияет на динамику сети.

Profile

donmigel_62: (Default)
donmigel_62

March 2014

S M T W T F S
       1
2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15
16 17 1819202122
23242526272829
3031     

Syndicate

RSS Atom

Style Credit

Expand Cut Tags

No cut tags