如何在線交友

如何在線交友

根據對六個在線社交網絡的新分析,你形成在線友誼的機會主要取決於你加入的團體和組織的數量,而不是他們的類型。

“如果一個人正在尋找朋友,他們應該基本上在盡可能多的社區中活躍,”萊斯大學計算機科學助理教授,合著者Anshumali Shrivastava說。 該研究研究人員在2018 IEEE / ACM社會網絡分析與挖掘進展國際會議上發表了這篇文章。 “如果他們想成為特定人士的朋友,他們應該努力成為所有人參與的團體的一部分。”

該發現基於對具有數百萬成員的六個在線社交網絡的分析。 Shrivastava說,對於那些研究友誼形成的人以及社區在建立友誼方面的作用,它的簡單性可能會讓人感到意外。

'物以類聚'

Shrivastava說:“有一句老話說'羽毛聚集在一起'。” “而這個想法 - 那些更相似的人更有可能成為朋友 - 體現在一個叫做同性戀的校長身上,這是一個廣泛研究的友誼形成概念。”

有一種觀點認為,由於同性戀,一些群體中人們成為朋友的可能性增加。 為了在友誼網絡的計算模型中考慮到這一點,研究人員經常為每個組分配一個“親和力”分數; 團體成員越多,他們的親和力就越高,他們建立友誼的機會就越大。

在社交媒體之前,很少有關於大型組織中個人之間友誼的詳細記錄。 隨著擁有數百萬個人成員的社交網絡的出現,這種情況發生了變化,這些成員往往隸屬於網絡中的許多社區和子社區。

“如果兩個人同時在同一個社區活躍,他們就會有一個恆定的,通常很小的可能性。 而已。”

“為了我們的目的,社區是網絡中任何一個附屬團體,”Shrivastava說。 “社區可能非常龐大,就像所有與特定國家或州相關的人一樣,他們可能非常小,就像每年見面一次的少數老朋友一樣。”

為在線社交網絡中的數十萬社區尋找有意義的親和力分數一直是分析師和建模者的挑戰。 由於社區和子社區之間的重疊,計算友誼形成的機率變得更加複雜。 例如,如果上述示例中的老朋友生活在三個不同的狀態,則他們的小子社區與來自這些州的大型社區重疊。 由於社交網絡中的許多人屬於數十個社區和子社區,因此重疊連接可能變得密集。

重疊監督

在2016,Shrivastava和研究合著者,他的研究小組的研究生陳羅意識到,一些著名的在線友誼形成分析未能解釋因重疊而產生的任何因素。

“讓我們說Adam,Bob和Charlie是同一個社區的成員,但另外,Adam是16其他社區的成員,”Shrivastava說。 “現有的聯盟模式表明亞當和查理成為朋友的可能性僅取決於他們共同擁有的四個社區的親和力度量。 沒關係,他們每個人都是鮑勃的朋友,或者亞當被16其他方向拉。“

這對研究人員來說似乎是一個明顯的疏忽,但是他們根據他們在重疊的子社區和互聯網搜索引擎必須考慮的網頁之間重疊的相似性之間的類比來了解如何解釋它。 互聯網搜索最受歡迎的措施之一是Jaccard重疊,這是Google科學家和其他人在1990後期開創的。

該模型簡單解釋了友誼的形成方式:社區之間的重疊。

Shrivastava說:“我們用它來測量社區之間的重疊,然後檢查重疊與友誼概率或友誼關係之間是否存在六個充分研究的社交網絡之間的關係。” “我們發現在所有六個人中,這種關係或多或少看起來像是一條直線。”

“這意味著只有通過觀察社區之間的重疊才能解釋友誼的形成,”羅說。 “換句話說,您不需要考慮特定社區的親和力度量。 所有額外的工作都是不必要的。“

交朋友背後的數學

一旦研究人員看到Jaccard社區重疊與友誼形成之間的線性關係,他們也看到了使用稱為“哈希”的數據索引方法的機會,該方法組織網絡文檔以進行有效搜索。 Shrivastava說他和羅開發了一個友誼形成的模型,“模仿了哈希工作背後的數學方式。”該模型簡單地解釋了友誼的形成方式。

Shrivastava說:“社區一直在開展活動和活動,但其中一些是更大的吸引力,而且參加這些活動的偏好更高。” “基於這種偏好,個人在他們所屬的最受歡迎的社區中變得活躍。 如果兩個人同時在同一個社區中活躍,他們就有一個恆定的,通常很小的概率來形成友誼。 而已。 這在數學上恢復了我們觀察到的經驗模型。“

他說,這些發現對任何想要將社區聚集在一起並加強友誼形成過程的人都有用。

“似乎最有效的方式是鼓勵人們形成更多的子社區,”Shrivastava說。 “你擁有的子社區越多,他們重疊的越多,個人成員在整個組織中擁有更多親密友誼的可能性就越大。 人們一直認為這將是一個因素,但我們所展示的可能是你唯一需要注意的因素。“

國家科學基金會,空軍科學研究辦公室和海軍研究辦公室支持這項工作。

資源: 萊斯大學

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