सोशल नेटवर्क ग्राफ विज़ुअलाइज़ेशन: दिसंबर 2011 से पहले ब्लॉगोस्फेयर इवेंट्स का विश्लेषण

यह लेख " ड्रुपल और फीड्स का उपयोग करते हुए एक सामाजिक नेटवर्क के एक ग्राफ का निर्माण " की एक तार्किक निरंतरता है।

एक समूह के हिस्से के रूप में, मैं ब्लॉग जगत से जानकारी एकत्र करने में लगा हुआ था। कार्य राज्य ड्यूमा चुनाव के चुनाव अभियान के दौरान राजनीतिक चर्चा की गतिविधि, तनाव का आकलन करना था। आगे देखते हुए, मैं कहूंगा कि अध्ययन ने हमें आगे की परिकल्पना करने की अनुमति दी, जो बाद में पुष्टि की गई थी। विशेष रूप से, उन परिणामों के अनुसार जो आप नीचे के बारे में पढ़ेंगे, आप समझ सकते हैं कि कौन वर्ग पर बाहर जाएगा और लोगों को बाहर ले जाएगा। और सबसे महत्वपूर्ण बात, वे किसका अनुसरण करेंगे।

हाल के वर्षों में, हमारे देश के राजनीतिक जीवन सहित दुनिया में राजनीतिक और सामाजिक प्रक्रियाओं पर ब्लॉग जगत की घटनाओं के प्रभाव में तेजी से वृद्धि हुई है। सोशल नेटवर्क देश में सभी राजनीतिक घटनाओं की सक्रिय चर्चा के लिए एक मंच है, जनता की राय को आकार देता है, और सबसे ऊपर, युवा लोग - जिनके हाथों में 10-15 साल बाद देश का भाग्य होगा। इस प्रकार, सोशल मीडिया के सामाजिक संचार का अध्ययन करने के लिए तरीकों और एल्गोरिदम को विकसित करने की आवश्यकता और वर्तमान राजनीतिक घटनाओं पर उनके प्रभाव की विशेषताएं अधिक से अधिक स्पष्ट हो जाती हैं।

नवंबर 2011 के मध्य में सोशल मीडिया संचार का एक अध्ययन किया गया था। अध्ययन ने आगामी 4 दिसंबर राज्य ड्यूमा चुनावों के बारे में LiveJournal से अक्टूबर-नवंबर की चर्चा का विश्लेषण किया।
सोशल मीडिया के अध्ययन खंड की निगरानी पद्धति के परीक्षण के लिए एक मंच के रूप में, LiveJournal ब्लॉग प्लेटफॉर्म ("लाइव जर्नल") को चुना गया था। यह विकल्प मुख्य रूप से खुले सार्वजनिक चर्चा के संचालन पर इस नेटवर्क के ध्यान केंद्रित करने के कारण है: LiveJournal आज नागरिक पत्रकारिता के लिए मुख्य प्लेटफार्मों में से एक बन गया है।

अध्ययन के दौरान, 1200 से अधिक उपयोगकर्ता टिप्पणियां एकत्र की गईं, उन्मुख ग्राफ में किनारों की संख्या 950 से अधिक हो गई। सूचना संग्रह की अवधि जुलाई - नवंबर 2011 है।

विश्लेषण के लिए, हमने खुले गेफि कार्यक्रम का उपयोग किया, जिसमें पिछले लेख का ग्राफ आयात किया गया था।

वर्टेक्स और एज गुण

चित्रा 1 - आयात के बाद ग्राफ
बीच - किसी अन्य कोने के बीच सबसे छोटे रास्तों में मौजूद वर्टिकल की संख्या। अध्ययन से पता चला कि बहुत कम संख्या में नोड्स में उच्च स्तर की मध्यस्थता होती है - केवल 6 या लगभग 0.5%। इसका मतलब यह है कि रनेट के राजनीतिक क्षेत्र में, कई बड़े समूहों और समुदायों के साथ कोई जटिल शाखा नेटवर्क नहीं है। एक नियम के रूप में, जानकारी का संचालन करने वाले उपयोगकर्ताओं के पास राजनीतिक राय के 2-4 विभिन्न हलकों में एक साथ संचार करके सूचना प्रसारित करने की क्षमता होती है। इसके अलावा, इन सूचना प्रदाताओं का उन समुदायों की राय पर अधिक प्रभाव नहीं पड़ता है, जिनमें वे सदस्य हैं, इसलिए, चुनाव पूर्व अवधि के दौरान उन्हें सूचना अभियानों में उपयोग करना मुश्किल है।
आकृति एक ग्राफ दिखाती है जिसमें सबसे अधिक डिग्री वाले मध्यवर्तीता वाले उपयोगकर्ताओं को गर्म रंगों (हरा, नारंगी और लाल) के सबसे बड़े आकार और रंग के साथ चुना जाता है।


चित्रा 2 - मध्यवर्तीता के एक उच्च डिग्री के साथ चयनित कोने के साथ ग्राफ
ग्राफ़ में मध्यवर्तीता का वितरण बेहद असमान है, अधिकांश कोने में यह बिल्कुल नहीं है।


चित्रा 3 - उच्च मध्यवर्तीता के साथ चयनित कोने के साथ ग्राफ
अवरोही क्रम में सॉर्ट की गई तालिका, संबंधित मध्यवर्तीता वाले उपयोगकर्ताओं के विशिष्ट उपनामों को दिखाती है। प्रसिद्ध लोगों में से, नेता को नोट किया जा सकता है - यह वी। मिलोव (v_milov), विपक्ष के नेताओं में से एक है।


चित्र 4 - उच्च मध्यवर्ती दर वाले उपयोगकर्ता
Eigenvector केंद्रीयता जुड़े कोने के महत्व के योग से प्राप्त वर्टेक्स महत्व की एक पुनरावर्ती विशेषता है। अध्ययन से पता चला है कि ए। नवलनी, जी। यवलिंस्की, एस। मिरोनोव की उच्च केंद्रीयता है, और केवल राजनीतिक समुदायों से ru_politics है।


चित्र 5 - आइजनवेल्यू द्वारा उच्च केंद्रीयता वाले उपयोगकर्ता

क्लस्टर गुण

क्लस्टरिंग (संवेदनशीलता) की डिग्री एसी के कोने के बीच संचार की वृद्धि की संभावना की एक विशेषता है, अगर एबी और बीसी (मेरा दोस्त मेरा दोस्त है)। यह विशेषता संकेत दे सकती है कि उच्च स्तर की क्लस्टरिंग वाली चोटियों पर उन लोगों द्वारा टिप्पणी की जाती है जो उन्हें व्यक्तिगत रूप से जानते हैं।


चित्रा 6 - ग्राफ में "त्रिकोण" की संख्या

नेटवर्क गुण

व्यास किसी भी दो चोटियों (जिसके बीच ऐसा रास्ता रखा जा सकता है) के बीच का सबसे छोटा रास्ता है।
d = min⁡max⁡ L _ij
सूत्र 1 - व्यास निर्धारण
प्राप्त ग्राफ का व्यास 2 है, जो उपयोगकर्ताओं के बीच संचार बातचीत की श्रृंखला की अनुपस्थिति को इंगित करता है।
डिग्री वितरण - एक ग्राफ में एक वर्टेक्स की डिग्री का एक ग्राफ बनाम। वर्तमान अध्ययन के लिए डिग्री की गणना चुनौतियों के आधार पर की गई थी। आधिकारिक उपयोगकर्ताओं को निर्धारित करने के लिए, आने वाली डिग्री (इन-डिग्री) की मीट्रिक का उपयोग किया जाता है। यदि शीर्ष में उच्च आवक डिग्री है, तो यह उपयोगकर्ता अक्सर और अक्सर टिप्पणी करता है, जो बदले में समुदाय से उसके लिए उच्च स्तर की रुचि का मतलब है। एक नियम के रूप में, ऐसे उपयोगकर्ता राय के नेता और नए विचारों के एजेंट हैं जो समाज में सक्रिय चर्चा का कारण बनते हैं। अध्ययन से पता चला कि आने वाली डिग्रियों का वितरण एक शक्ति कानून का पालन करता है और टिप्पणीकारों की बढ़ती संख्या के साथ तेजी से घटता है। तो, नेता ऐसे उपयोगकर्ता हैं जिन्होंने दिए गए कीवर्ड के लिए 60, 30, 18, 15 टिप्पणियां टाइप की हैं।


चित्र 7 - उच्च आवक डिग्री वाले उपयोगकर्ता


चित्रा 8 - आने वाली डिग्री का वितरण
सबसे हड़ताली नेताओं में से एक ए नवलनी हैं।


चित्रा 9 - आने वाली डिग्री का वितरण
ग्राफ में आउटगोइंग डिग्री के विश्लेषण से पता चलता है कि, एक नियम के रूप में, राय के नेताओं पर टिप्पणी करने वाले लोग स्वयं टिप्पणियों की संख्या में नेता हैं।


चित्रा 10 - आने वाली डिग्री का वितरण
पूरे ग्राफ़ के लिए औसत डिग्री वितरण 0.743 है, लेकिन माध्यिका अधिक दिलचस्प है, यह 2-4 के क्षेत्र में है। आने वाले और बाहर जाने वाले, दोनों में डिग्री का सामान्य वितरण चित्र में प्रस्तुत किया गया है।


चित्रा 11 - आने वाली डिग्री का वितरण
एक भारित डिग्री 1 से 100 तक की सीमा में सामान्यीकृत वितरण की विशेषता है। बिना शर्त के नेताओं में ए नवलनी, जी। यवलिंस्की, सामुदायिक ru_politics हैं। इसके अलावा सूची में अर्थशास्त्री खजिन और सॉलिडैरिटी आंदोलन हैं। एक दिलचस्प परिणाम यह था कि सूची में ऐसे राजनेता और आंकड़े नहीं हैं, जैसे कि जी। ज़ुगानोव, वी। ज़िरिनोव्स्की, एम। प्रोखोरोव, जिन्हें आंशिक रूप से इस तथ्य से समझाया जा सकता है कि मुख्य चर्चा अन्य प्लेटफ़ॉर्म पर, विशेष रूप से, आधिकारिक वेबसाइटों पर उनके समर्थकों द्वारा की जाती है। प्रोखोरोव की अनुपस्थिति को इस तथ्य से भी समझाया जा सकता है कि वह अब राजनीति के बारे में नहीं लिखते हैं, लेकिन व्यापार पर पहले की तरह केंद्रित हैं।
एक और दिलचस्प परिणाम यह है कि सूची में कोई भी क्षेत्रीय राजनीतिक समुदाय नहीं हैं, जैसे राजनीति_साउथ (401 पाठक) - रूस के दक्षिण में राजनीति, गोरोद्गेरोवु_ (281 पाठक) - वोल्गोग्राड में राजनीतिक जीवन। ये क्षेत्रीय समुदाय, हालांकि उनके पास पाठक हैं, सक्रिय टिप्पणीकारों को आकर्षित नहीं करते हैं। कम्यूनिटीज ru_cprf कम्युनिस्ट पार्टी - एक राजनीतिक पार्टी, ru_sps यूनियन ऑफ राइट फोर्सेज, spravedliva_ru सिर्फ रूस में केवल ग्रंथ और प्रतिनिधि शामिल हैं, व्यावहारिक रूप से कोई राजनीतिक गतिविधि और चर्चा नहीं है।
मुख्य निष्कर्ष: एक नियम के रूप में, राजनीतिक नेताओं की पत्रिकाओं में सक्रिय चर्चाएं आयोजित की जाती हैं, लेकिन समुदायों में नहीं, जो कि कुछ हद तक कृत्रिम हैं।


चित्रा 12 - भारित डिग्री द्वारा नेता

मॉड्यूलरिटी ग्राफ संरचना में समुदायों या उपयोगकर्ता समूहों की पहचान करने की अनुमति देती है। प्राप्त कॉलम में, 4-6 छोटे समूहों को चयनित कीवर्ड द्वारा अलग किया जा सकता है।


चित्र 13 - कॉलम में समूह


चित्र 14 - समुदाय ए नवलनी
सबसे बड़े समूहों के आकार 10 से 35 उपयोगकर्ताओं से भिन्न होते हैं, अंजीर देखें।


चित्र 15 - समूहों का वितरण


चित्र 16 - प्रतिरूपकता वर्ग
संरचना का विश्लेषण करने के अलावा, अध्ययन आपको उपयोगकर्ता टिप्पणीकारों के पदों के ग्रंथों से तुरंत परिचित होने की अनुमति देता है। तालिका ग्राफ़ के किनारों को दिखाती है, प्रत्येक किनारे टिप्पणी के शीर्षक और पाठ से मेल खाती है। यह आपको संदेशों के समग्र स्वर का मूल्यांकन करने के लिए, बचे हुए टिप्पणियों के अधिक सटीक विषयों का तुरंत विश्लेषण करने की अनुमति देता है।


चित्र 17 - टिप्पणी ग्रंथों के साथ ग्राफ के कोने

सारांश: अब, एक साल बाद, जब हम जानते हैं कि घटनाओं का विकास कैसे हुआ, तो यह स्पष्ट है कि उच्च स्तर की सटीकता के साथ इस तरह के अध्ययन से विरोध करने वाले नेताओं की वास्तविक गतिविधि का अनुमान लगाया जा सकता है जो कि ब्लॉग जगत में उनकी गतिविधि पर आधारित है।
बेशक, हमने थोड़ा डेटा एकत्र किया, हम नमूने की प्रतिनिधित्व क्षमता के बारे में तर्क दे सकते हैं (रिकॉर्ड केवल यैंडेक्स खोज निर्माता का उपयोग करके बनाए गए कुछ प्रश्नों के लिए एकत्र किए गए थे), हमें केवल एलजे ही नहीं, बल्कि और अधिक नेटवर्क का पता लगाने की आवश्यकता है। यह भविष्य में है।

लेकिन अब, ग्राफ और नेटवर्क संरचना का विश्लेषण करने के मामले में हमारा अध्ययन अद्वितीय है। जहां तक ​​मुझे पता है, अध्ययन आमतौर पर सगाई के ग्राफ, मात्रात्मक विशेषताओं (जैसे पदों की संख्या, प्रति उपयोगकर्ता की संख्या, आदि), दर्शकों के आकार आदि का निर्माण करते हैं, लेकिन कोई भी एक ग्राफ संरचना नहीं बनाता है, मैट्रिक्स की गणना नहीं करता है, जैसा कि उन्होंने किया था हम हैं। लेकिन यह भविष्य में घटनाओं की गतिशीलता को ट्रैक करने की अनुमति देता है।