Facebookユーザーを変更する数学者兼プログラマーのスティーブン・ウルフラムは、Mathematicaの作者であり、科学的検索エンジンの
ウルフラム・アルファとして知られています。 膨大な量の現在の仕事にもかかわらず、スティーブンは常に質問に興味がありました。数学的な方法を使用して、人の人生の軌跡を分析することは可能ですか。
昨年、Stephen Wolframは
彼の個人的なデジタルデータの分析の結果を公開しました：1989年から30万件の送信メール、2002年から1億回のキーストローク、電話、会議、1980年以降のさまざまな種類のファイルの編集など 同様のパーソナリティ分析は、Wolfram Alpha Proの有料版のすべての加入者が利用できます。
次は、パーソナリティ分析の概念をソーシャルネットワークのデータ処理に拡大します。 最近、Wolfram Alpha検索エンジンで、
Facebookセクションの
パーソナル分析セクションが開き、Mathematicaソフトウェアパッケージに
SocialMediaData関数が追加されました。 すでに
最初の結果があります 。
まず、Stephen Wolframは基本的な統計計算を行いました。彼はFacebookのPersonal Analyticsのユーザーの年齢、平均的な友人数を分析しました。 グラフは、友人の数の年齢依存性を示しています。
友人の数の年齢への依存
婚number状況と年齢に対する友人の数の依存より詳細な分析により、人が何歳で知り合いになるかを理解できます。 次のグラフは、ユーザーの年齢と友人の平均年齢との正の相関関係を示しています。ほとんどの場合、彼は自分の人生とほぼ同じ年齢の知り合いがほとんどいます。 この法律に違反しているのは、15歳（知人のほとんどが15歳以上）および55歳後（友人のほとんどが30歳未満）に限られています。
ユーザーの年齢と彼の友人の平均年齢の相関人の友人は通常、明確に形成されたいくつかのクラスターに分散されます。 たとえば、Stephen Wolframの15歳の娘のクラスタは次のとおりです。
興味深いことに、各クラスターは人生の出来事を反映しています。 通常、人は、イベントの詳細、個人の資質、およびその他の固有の状況に応じて、形状が異なる3〜4個のそのようなクラスターを持っています。 そのため、
FindGraphCommunities関数を
起動することで、その人の性格や人生の出来事を非常に正確に反映するユニークな「インプリント」を作成できます。 以下の図は、一部の人々のソーシャルグラフを示しています。
人の人生の軌跡は、婚status状態の変化とともにグラフ上で追跡されます。
年齢に伴う婚status状況の変化この情報は、10代の若者が自分のFacebookプロフィールで結婚状態を誤って示している典型的なエラーを除き、公式の国勢調査データと非常に正確に一致しています。
ただし、年齢の分布に関しては、ソーシャルネットワークの対象者は国勢調査のデータとは根本的に異なります。
人々の重要な関心が年齢とともにどのように変化するかを追跡することは興味深いです。 特に、天気、政治、健康への関心は急速に高まっており、ファッションやビデオゲームへの関心は着実に低下しています。
個人分析のもう1つの側面は、移行フローです。 「出生地」と「居住地」の列にあるさまざまな都市は、実際の移住プロセスの写真を作成するのに役立ちます。 たとえば、米国はロシア移民にとって最も魅力的な国であることがわかります。
Facebook Worldのデータサイエンス経由