Paano Gumawa ng Mga Kaibigan Online

Ang iyong mga pagkakataon sa pagbabalangkas ng mga pagkakaibigan sa online ay nakasalalay sa pangunahin sa bilang ng mga grupo at organisasyon na iyong sinasama, hindi ang kanilang mga uri, ayon sa isang bagong pagsusuri ng anim na mga social network sa online.

"Kung ang isang tao ay naghahanap ng mga kaibigan, dapat silang maging aktibo sa maraming mga komunidad hangga't maaari," sabi ni Anshumali Shrivastava, katulong na propesor ng agham sa kompyuter sa Rice University at coauthor ng ang pag-aaral, na ipinakita ng mga mananaliksik sa 2018 IEEE / ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining. "At kung nais nilang maging kaibigan ng isang tukoy na tao, dapat nilang subukang maging bahagi ng lahat ng mga pangkat na bahagi ng taong iyon."

Ang paghahanap ay batay sa pagtatasa ng anim na social network ng online na may milyun-milyong miyembro. Sinabi ni Shrivastava na ang pagiging simple nito ay maaaring maging sorpresa sa mga taong nag-aaral ng pagkakaayos ng pagkakaibigan at ang papel ng mga komunidad na naglalaro sa pagdadala ng mga pakikipagkaibigan.

'Mga ibon ng isang balahibo'

"Mayroong isang matandang sinasabi na 'mga ibon ng isang balahibo ay nagsasama-sama,'" sabi ni Shrivastava. "At ang ideyang iyon - na ang mga taong higit na magkatulad ay mas malamang na maging magkaibigan - ay isinama sa isang punong-guro na tinatawag na homophily, na isang malawak na pinag-aralan na konsepto sa pagbuo ng pagkakaibigan."

Isang paaralan ng pag-iisip humahawak na dahil sa homophily, ang mga logro na ang mga tao ay magiging mga kaibigan na pagtaas sa ilang mga grupo. Upang maitala ito sa mga computational na modelo ng mga network ng pagkakaibigan, madalas na itinatalaga ng mga mananaliksik ang bawat grupo ng puntos na "affinity"; ang mas kaparehong mga miyembro ng pangkat ay, mas mataas ang kanilang relasyon at mas malaki ang kanilang mga pagkakataon na bumuo ng mga pagkakaibigan.


innerself subscribe graphic


Bago ang social media, mayroong ilang detalyadong tala tungkol sa pakikipagkaibigan sa pagitan ng mga indibidwal sa mga malalaking organisasyon. Nagbago ito sa pagdating ng mga social network na may milyun-milyong indibidwal na miyembro na kadalasang kaakibat ng maraming mga komunidad at subcommunities sa loob ng network.

"Kung ang dalawang tao ay aktibo sa parehong komunidad sa parehong oras, mayroon silang isang pare-pareho, karaniwang maliit, posibilidad ng pagbabalangkas ng isang pagkakaibigan. Ayan yun."

"Ang isang komunidad, para sa aming mga layunin, ay anumang kaanib na grupo ng mga tao sa loob ng network," sabi ni Shrivastava. "Ang mga komunidad ay maaaring maging napakalaki, tulad ng bawat isa na nakikilala sa isang partikular na bansa o estado, at maaaring sila ay napakaliit, tulad ng isang maliit na bilang ng mga lumang kaibigan na nakatagpo ng isang beses sa isang taon."

Ang paghahanap ng makabuluhang mga marka ng pagkakahawig para sa daan-daang libu-libong komunidad sa mga online social network ay isang hamon para sa mga analyst at modelers. Ang pagkalkula ng mga posibilidad ng pagkakaayos ng pagkakaibigan ay higit pang kumplikado sa pamamagitan ng pagsasapawan sa pagitan ng mga komunidad at subcommunity. Halimbawa, kung ang mga lumang kaibigan sa halimbawa sa itaas ay nakatira sa tatlong iba't ibang mga estado, ang kanilang maliliit na subcommunity ay sumasabay sa malalaking komunidad ng mga tao mula sa mga estado. Dahil maraming mga indibidwal sa mga social network ang nabibilang sa mga dose-dosenang mga komunidad at mga subcommunity, ang magkasanib na mga koneksyon ay maaaring maging siksik.

Nakapatong ang pangangasiwa

Sa 2016, si Shrivastava at mag-aaral na may-akda Chen Luo, isang nagtapos na estudyante sa kanyang grupo ng pananaliksik, ay natanto na ang ilang mga kilalang pag-aaral ng online friendship formation ay nabigo para sa anumang mga salik na sanhi ng pagsanib.

"Sabihin nating si Adam, Bob, at Charlie ay mga miyembro ng parehong apat na komunidad, ngunit bilang karagdagan, si Adan ay miyembro ng 16 iba pang mga komunidad," sabi ni Shrivastava. "Ang umiiral na modelong kaanib ay nagsabi na ang posibilidad na magkakaibigan lamang si Adan at Charlie ay nakasalalay lamang sa mga panig ng pagkakahawig ng apat na komunidad na mayroon sila sa karaniwan. Hindi mahalaga na ang bawat isa sa kanila ay mga kaibigan ni Bob o na si Adan ay hinila sa iba pang mga direksyon ng 16. "

Ito ay tila isang nakasisilaw na pangangasiwa sa mga mananaliksik, ngunit mayroon silang ideya kung paano ito account batay sa isang pagkakatulad na nakita nila sa pagitan ng magkakapatong na mga subkomunidad at ang magkakapatong na pagkakatulad sa pagitan ng mga web page na dapat isaalang-alang ng mga search engine sa internet. Ang isa sa mga pinakatanyag na hakbang para sa paghahanap sa internet ay ang overlap ng Jaccard, na pinasimunuan ng mga siyentipiko ng Google at iba pa noong huling bahagi ng 1990.

Nag-aalok ang modelo ng isang simpleng paliwanag kung paano bumubuo ang pakikipagkaibigan: sumobra sa pagitan ng mga komunidad.

"Ginamit namin ito upang sukatin ang magkakapatong sa pagitan ng mga komunidad at pagkatapos ay mag-check upang makita kung may relasyon sa pagitan ng magkakapatong at posibilidad ng pagkakaibigan, o pagkakaugnay sa pagkakaibigan, sa anim na mahusay na pinag-aralan na mga social network," sabi ni Shrivastava. "Nakita namin na sa lahat ng anim, ang relasyon ay higit pa o mas mababa ay mukhang isang tuwid na linya."

"Na nagpapahiwatig na ang pagbuo ng pagkakaibigan ay maaaring ipaliwanag lamang sa pamamagitan ng pagtingin sa pagsasapawan sa pagitan ng mga komunidad," sabi ni Luo. "Sa ibang salita, hindi mo kailangang i-account ang mga panukalang affinity para sa mga partikular na komunidad. Ang lahat ng labis na gawain ay hindi kailangan. "

Ang matematika sa likod ng paggawa ng mga kaibigan

Sa sandaling nakita ng mga mananaliksik ang linear na ugnayan sa pagitan ng pagsasapawan ng Jaccard ng mga pamayanan at pagbuo ng pagkakaibigan, nakita rin nila ang isang pagkakataon na gumamit ng isang data-indexing na pamamaraan na tinatawag na "hashing," na nagsasaayos ng mga dokumento sa web para sa mahusay na paghahanap. Sinabi ni Shrivastava na siya at si Luo ay nakabuo ng isang modelo para sa pagbuo ng pagkakaibigan na "ginaya ang paraan ng matematika sa likod ng gawaing pag-hash." Nag-aalok ang modelo ng isang simpleng paliwanag kung paano nabubuo ang mga pagkakaibigan.

"Ang mga komunidad ay nagkakaroon ng mga pangyayari at gawain sa lahat ng oras, ngunit ang ilan sa mga ito ay mas malaking draw, at ang kagustuhan sa pagdalo sa mga ito ay mas mataas," sabi ni Shrivastava. "Batay sa kagustuhan na ito, ang mga indibidwal ay naging aktibo sa mga pinaka-ginustong komunidad na kung saan sila nabibilang. Kung ang dalawang tao ay aktibo sa parehong komunidad sa parehong oras, mayroon silang isang pare-pareho, karaniwang maliit, posibilidad ng pagbabalangkas ng isang pagkakaibigan. Ayan yun. Ito mathematically recovers aming sinusunod empirical modelo. "

Sinabi niya na ang mga natuklasan ay maaaring maging kapaki-pakinabang sa sinuman na gustong magdala ng mga komunidad at mapahusay ang proseso ng pagkakaayos ng pagkakaibigan.

"Tila ang pinaka-epektibong paraan ay upang hikayatin ang mga tao na bumuo ng mas maraming mga subcommunity," sabi ni Shrivastava. "Ang higit pang mga subcommunity na mayroon ka, mas magkakapatong sila, at mas malamang na ang mga indibidwal na miyembro ay magkakaroon ng mas malapit na pakikipagkaibigan sa buong samahan. Matagal nang naisip ng mga tao na ito ay isang kadahilanan, ngunit kung ano ang aming ipinapakita ay marahil ito ang tanging kailangan mong bigyang pansin. "

Ang National Science Foundation, ang Air Force Office of Scientific Research, at ang Office of Naval Research ay suportado sa gawaing ito.

Source: rice University

{youtube}ZVRbSuY3h9w{/youtube}

Mga Kaugnay Books

at InnerSelf Market at Amazon