Метод определения ориентации социального графа по анализу валентности вершин в компоненте связности

Abstract

The work is the continuation of the authors’ work on the simulation of the structure of the society by the method of random graphs generation. In their previous works, the authors experimentally proved that the social graph has a strict orientation of the information direction propagation from the shares of the graph with high bonds density to the graph parts having a lower bond density. The authors proposed a method for determining the orientation of the social graph by investigating the ratio of the number of outgoing links to the incoming ones. This method found its application in the analysis of postal mailing, but it turned out to be practically inapplicable in the analysis of social networks, since the counting of incoming and outgoing communications required the compilation of the announced social graphs which was a time-consuming and computational resources task that does not have a solution for polynomial time at present. Since the issue of the social networks analysis is not only of a strictly scientific, but also of a practical interest, the authors developed and tested a technique for determining the orientation of social graphs by the method of analyzing the numerical characteristics of a graph. The new method does not require a detailed analysis of the correspondence of users of social networks, but operates with open user information that is a list of friends (Friend List). The ultimate goal of this work is to develop simple and effective methods for analyzing social networks to identify “opinion leaders”, ways of disseminating information, including propagandizing deviant and dependent forms of behavior, identifying anti-systems and separate closed network communities, and general monitoring of the state of social systems. Данная работа является продолжением работ авторов по проблематике моделирования строения социума методом генерации случайных графов. В своих предыдущих работах авторы экспериментально доказали, что социальный граф имеет строгую ориентацию направления рас- пространения информации от долей графа с высокой плотностью связей к долям графа, имею- щим более низкую плотность связей. Авторами предлагался метод определения ориентации со- циального графа путем исследования соотношения количества исходящих связей к входящим. Этот метод нашел применение в анализе почтовых рассылок, но оказался практически не приме- ним в анализе социальных сетей, так как подсчет входящих и исходящих связей требовал состав- ления возвещённых социальных графов – затратной по времени и вычислительным ресурсам за- дачи, не имеющей на сегодняшний день решения за полиномиальное время. Так как вопрос анализа социальных сетей представляет собой не только строго научный, но и практический интерес, авторами была разработана и апробирована методика определения ориен- тации социальных графов методом анализа числовых характеристик графа. Новый метод не тре- бует детального анализа переписки пользователей социальных сетей, а оперирует открытой ин- формацией пользователей – списком друзей (френд-лист). Конечной целью данной работы авторов является разработка простых и действенных мето- дов анализа социальных сетей на предмет выявления «лидеров мнения», путей распространения информации, в том числе пропагандирующих девиационные и зависимые формы поведения, вы- явления антисистем и отдельных закрытых сетевых сообществ, общего мониторинга состояния социальных систем.