コミュニケーションの数学モデル

ここで完全な理論を構築するつもりはありません。 適切な数学すらありません。 関連性に注意し、ネットワーク通信の特定の側面を説明するのに適していると思われる数学的な概念をいくつか指摘したいだけです。 つまり、トピックを開始したいだけです。



そもそも、私たちが説明したいプロセスが言葉でどのように見えるか-人々は特定のトピック、議論によって捕らえられ、かなり強烈で予測不可能な相互作用があり、その結果、別のトピックへの偶然の移行があり、すべてが繰り返されます。 セットは多かれ少なかれ制限されているため、一定の周期的な性質があります。 したがって、このプロセスはブラウン運動に似ており、そのための理論が開発されています。 1つの例外を除いて、特定のトピックで一般的な注意を引くことは、 奇妙なアトラクタで注意を引くように見えます。



つまり 奇妙なアトラクタの間に周期的なランダムウォークオブフォーカスがあります。 特定のテーマ空間で。 さらに、これは比較的周期的です。実際、トピックは常に厳密に繰り返されるわけではありません。2つ目は、ヘーゲルが言っていたように、すでにカバーされたトピックに「新しいスパイラルで」到達することです。 つまり 新しいレベルの経験へ。 その結果、新しいアトラクタテーマを生成したり、古いアトラクタテーマを1つにマージしたりすることができます（より正確には、Hegelによれば、マージと分離があります。したがって、スペースが詳細に概念化されます）。 これはもちろん理想的です。 そして、退化した人には本当に愚かな繰り返しがあるかもしれません。 これが私たちが話していたことです-数学モデルを構築し、パラメータへの依存を調査することは興味深いでしょう。 たとえば、コミュニケーション中のメッセージの長さ（Twitter）を短くしたり、トピックを厳密に制限したり、コミュニティのサイズと構成がソーシャルグラフにどのように影響したりすると、どうなりますか。 または、外部要因がこのプロセスにどのように影響するか。



このようなことにより、さまざまな条件でのユーザーの行動をモデル化および予測し、これに基づいてサービスを構築できます。 そして、経験的に行動するだけでなく、市場に投入され、反応を見ました。