โอกาสในการสร้างมิตรภาพออนไลน์ขึ้นอยู่กับจำนวนกลุ่มและองค์กรที่คุณเข้าร่วมเป็นหลัก ไม่ใช่ประเภทตามการวิเคราะห์ใหม่ของเครือข่ายสังคมออนไลน์ XNUMX เครือข่าย

“ถ้าใครกำลังมองหาเพื่อน พวกเขาควรจะมีส่วนร่วมในชุมชนให้ได้มากที่สุด” Anshumali Shrivastava ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มหาวิทยาลัยไรซ์และผู้เขียนร่วมของกล่าว การศึกษาซึ่งนักวิจัยได้นำเสนอในการประชุมนานาชาติ IEEE/ACM ประจำปี 2018 ว่าด้วยความก้าวหน้าในการวิเคราะห์และขุดเครือข่ายสังคมออนไลน์ “และถ้าพวกเขาต้องการเป็นเพื่อนกับบุคคลใดบุคคลหนึ่ง พวกเขาควรพยายามเป็นส่วนหนึ่งของทุกกลุ่มที่บุคคลนั้นเป็นส่วนหนึ่ง”

การค้นพบนี้มาจากการวิเคราะห์เครือข่ายสังคมออนไลน์ XNUMX เครือข่ายที่มีสมาชิกหลายล้านคน Shrivastava กล่าวว่าความเรียบง่ายอาจสร้างความประหลาดใจให้กับผู้ที่ศึกษาการสร้างมิตรภาพและบทบาทของชุมชนในการสร้างมิตรภาพ

'คนพวกเดียวกัน'

“มีคำกล่าวโบราณว่า 'นกในขนนกมารวมกัน'” Shrivastava กล่าว “และความคิดนั้น—ว่าคนที่คล้ายคลึงกันมากกว่านั้นมักจะเป็นเพื่อนกัน—ถูกรวมเข้าไว้ในครูใหญ่ที่เรียกว่าโฮโมฟีลี ซึ่งเป็นแนวคิดที่มีการศึกษากันอย่างแพร่หลายในการสร้างมิตรภาพ”

โรงเรียนแห่งความคิดแห่งหนึ่งถือได้ว่าเนื่องจากการรักร่วมเพศโอกาสที่ผู้คนจะเป็นเพื่อนกันเพิ่มขึ้นในบางกลุ่ม เพื่ออธิบายสิ่งนี้ในรูปแบบการคำนวณของเครือข่ายมิตรภาพ นักวิจัยมักจะกำหนดคะแนน "ความสัมพันธ์" ให้แต่ละกลุ่ม ยิ่งสมาชิกในกลุ่มเหมือนกันมากเท่าใด ความสัมพันธ์ของพวกเขาก็จะยิ่งสูงขึ้นและโอกาสในการสร้างมิตรภาพก็จะยิ่งมากขึ้นเท่านั้น

ก่อนที่จะมีโซเชียลมีเดีย มีบันทึกโดยละเอียดเกี่ยวกับมิตรภาพระหว่างบุคคลในองค์กรขนาดใหญ่ ที่เปลี่ยนไปตามการกำเนิดของโซเชียลเน็ตเวิร์กที่มีสมาชิกหลายล้านคนซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับชุมชนและชุมชนย่อยจำนวนมากภายในเครือข่าย

“ถ้าคนสองคนมีความกระตือรือร้นในชุมชนเดียวกันในเวลาเดียวกัน พวกเขาจะมีโอกาสสร้างมิตรภาพที่มักจะเล็กน้อย ซึ่งมักจะเกิดขึ้นน้อยมาก แค่นั้นแหละ."

“สำหรับจุดประสงค์ของเรา ชุมชนคือกลุ่มคนในเครือข่าย” Shrivastava กล่าว “ชุมชนอาจมีขนาดใหญ่มาก เช่นเดียวกับทุกคนที่ระบุประเทศหรือรัฐใดประเทศหนึ่ง และอาจมีขนาดเล็กมาก เช่น เพื่อนเก่าจำนวนหนึ่งที่พบกันปีละครั้ง”

การค้นหาคะแนนความสัมพันธ์ที่มีความหมายสำหรับชุมชนหลายแสนชุมชนในเครือข่ายสังคมออนไลน์ถือเป็นความท้าทายสำหรับนักวิเคราะห์และผู้สร้างโมเดล การคำนวณอัตราต่อรองของการสร้างมิตรภาพนั้นซับซ้อนยิ่งขึ้นจากการทับซ้อนกันระหว่างชุมชนและชุมชนย่อย ตัวอย่างเช่น ถ้าเพื่อนเก่าในตัวอย่างข้างต้นอาศัยอยู่ในรัฐที่แตกต่างกันสามรัฐ ชุมชนย่อยขนาดเล็กของพวกเขาจะทับซ้อนกับชุมชนขนาดใหญ่ของผู้คนจากรัฐเหล่านั้น เนื่องจากบุคคลจำนวนมากในโซเชียลเน็ตเวิร์กเป็นสมาชิกของชุมชนและชุมชนย่อยหลายสิบแห่ง การเชื่อมต่อที่ทับซ้อนกันจึงอาจหนาแน่นได้

การกำกับดูแลที่ทับซ้อนกัน

ในปี 2016 Shrivastava และผู้เขียนร่วมการศึกษา Chen Luo ซึ่งเป็นนักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาในกลุ่มวิจัยของเขาได้ตระหนักว่าการวิเคราะห์ที่รู้จักกันดีบางประการเกี่ยวกับการสร้างมิตรภาพออนไลน์ไม่สามารถอธิบายปัจจัยใดๆ ที่เกิดขึ้นจากการทับซ้อนกันได้

“สมมติว่าอดัม บ็อบ และชาร์ลีเป็นสมาชิกของสี่ชุมชนเดียวกัน แต่นอกจากนี้ อดัมยังเป็นสมาชิกของชุมชนอื่นๆ อีก 16 ชุมชนด้วย” ศรีวาสตาวากล่าว “รูปแบบความสัมพันธ์ที่มีอยู่บอกว่าโอกาสที่อดัมและชาร์ลีจะเป็นเพื่อนกันได้นั้นขึ้นอยู่กับการวัดความสัมพันธ์ของชุมชนทั้งสี่ที่พวกเขามีเหมือนกันเท่านั้น ไม่สำคัญหรอกว่าแต่ละคนจะเป็นเพื่อนกับบ็อบ หรืออดัมถูกดึงไปอีก 16 ทิศทาง”

ดูเหมือนจะเป็นการกำกับดูแลที่แจ่มแจ้งสำหรับนักวิจัย แต่พวกเขามีความคิดว่าจะอธิบายอย่างไรโดยอิงจากการเปรียบเทียบที่พวกเขาเห็นระหว่างชุมชนย่อยที่ทับซ้อนกันและความคล้ายคลึงกันระหว่างหน้าเว็บที่เครื่องมือค้นหาทางอินเทอร์เน็ตต้องคำนึงถึง หนึ่งในมาตรการที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตคือ Jaccard คาบเกี่ยวกัน ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ของ Google และคนอื่นๆ เป็นผู้บุกเบิกในช่วงปลายทศวรรษ 1990

โมเดลนี้ให้คำอธิบายง่ายๆ ว่ามิตรภาพก่อตัวอย่างไร: คาบเกี่ยวกันระหว่างชุมชน

Shrivastava กล่าวว่า "เราใช้สิ่งนี้เพื่อวัดความทับซ้อนระหว่างชุมชนต่างๆ แล้วตรวจสอบเพื่อดูว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างการทับซ้อนและความน่าจะเป็นของมิตรภาพ หรือความผูกพันในมิตรภาพบนเครือข่ายสังคม XNUMX เครือข่ายที่ได้รับการศึกษามาเป็นอย่างดี “เราพบว่าทั้งหกความสัมพันธ์ดูเหมือนเป็นเส้นตรงไม่มากก็น้อย”

“นั่นก็หมายความว่าการสร้างมิตรภาพสามารถอธิบายได้เพียงแค่ดูการทับซ้อนกันระหว่างชุมชน” Luo กล่าว “กล่าวอีกนัยหนึ่ง คุณไม่จำเป็นต้องคำนึงถึงการวัดความสัมพันธ์สำหรับชุมชนเฉพาะ งานพิเศษทั้งหมดนั้นไม่จำเป็น”

คณิตศาสตร์เบื้องหลังการหาเพื่อน

เมื่อนักวิจัยเห็นความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่าง Jaccard ที่ทับซ้อนกันของชุมชนและการสร้างมิตรภาพ พวกเขายังเห็นโอกาสในการใช้วิธีการจัดทำดัชนีข้อมูลที่เรียกว่า "การแฮช" ซึ่งจัดระเบียบเอกสารเว็บเพื่อการค้นหาที่มีประสิทธิภาพ Shrivastava กล่าวว่าเขาและ Luo ได้พัฒนาแบบจำลองสำหรับการสร้างมิตรภาพที่ “เลียนแบบวิธีการทางคณิตศาสตร์ที่อยู่เบื้องหลังงานการแฮช” โมเดลนี้ให้คำอธิบายง่ายๆ ว่ามิตรภาพก่อตัวอย่างไร

“ชุมชนต่างๆ มีกิจกรรมและกิจกรรมอยู่ตลอดเวลา แต่บางกิจกรรมก็น่าสนใจมากกว่า และความชอบในการเข้าร่วมก็มีมากขึ้น” Shrivastava กล่าว “จากความชอบนี้ บุคคลจะมีความกระตือรือร้นในชุมชนที่ตนต้องการมากที่สุด ถ้าคนสองคนมีความกระตือรือร้นในชุมชนเดียวกันในเวลาเดียวกัน พวกเขาจะมีโอกาสสร้างมิตรภาพที่มักจะเล็กน้อย ซึ่งมักจะเป็นเพียงเล็กน้อย แค่นั้นแหละ. ทางคณิตศาสตร์จะกู้คืนแบบจำลองเชิงประจักษ์ที่สังเกตได้ของเรา”

เขากล่าวว่าการค้นพบนี้อาจเป็นประโยชน์กับทุกคนที่ต้องการนำชุมชนมารวมกันและปรับปรุงกระบวนการสร้างมิตรภาพ

“ดูเหมือนว่าวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดคือการส่งเสริมให้ผู้คนสร้างชุมชนย่อยมากขึ้น” Shrivastava กล่าว “ยิ่งคุณมีชุมชนย่อยมากเท่าไหร่ ชุมชนย่อยก็จะยิ่งทับซ้อนกันมากขึ้นเท่านั้น และยิ่งมีแนวโน้มว่าสมาชิกแต่ละคนจะมีมิตรภาพที่ใกล้ชิดมากขึ้นทั่วทั้งองค์กร ผู้คนคิดมานานแล้วว่านี่จะเป็นปัจจัยหนึ่ง แต่สิ่งที่เราแสดงให้เห็นคือนี่อาจเป็นสิ่งเดียวที่คุณต้องใส่ใจ”

มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติ สำนักงานวิจัยวิทยาศาสตร์กองทัพอากาศ และสำนักงานวิจัยกองทัพเรือ สนับสนุนงานนี้

ที่มา: มหาวิทยาลัยไรซ์

{youtube}ZVRbSuY3h9w{/youtube}

หนังสือที่เกี่ยวข้อง

at ตลาดภายในและอเมซอน