文化的コミュニティの参加者の本の好みの例に関するVKontakteの分析

図 3.-トップ100の評価の著者の本はVkontakteユーザーによって読まれます



記事内のすべての図のインタラクティブな視覚化があります： graphgrail.com/gg-client/vk_books.html

2014年までに、社会プロセスの分析の開発に対する従来のアプローチの可能性はいくつかの理由で使い果たされましたが、その主な理由は、これらのアプローチの一部として作成された決定が社会法の形成のための変化する条件に適応できないことでした。 ダイナミズムの欠如と、大量に到着するデータをリアルタイムに近い時間モードで処理できないことについて話している。 しかし、古典的な分析に対する最も深刻な打撃は、非構造化データの爆発的な増加です。 [1]



この作品のソーシャルネットワークの分析では、「ビッグデータ」（BIGデータ）の概念に基づいています。これは、従来の方法では管理が困難または不可能な大量のデータを処理できる一連のアプローチです。 。

使用されている特別な技術スタックのフレームワーク内で、リストされている問題の多くが解決され、スタックは以下の技術を単一のインターフェースに結合します。

• 非構造化データ処理技術の革新的なコンポーネントとしてのグラフ理論[2]
• 自然言語処理
• 情報検索技術（データマイニング）

このペーパーでは、VKontakteソーシャルネットワークのユーザーデータの収集と統計分析は、13の異なるタイプのグループ、イベント、文化的オリエンテーションのコミュニティを使用して検討されます。 、ヨガ、バー、アートカフェ、アンチカフェ[3]。 合計で、上記のカテゴリの899のコミュニティが収集され、地理的に制限されて処理されました。ロストフの街のコミュニティが考慮されました。 合計65,000人を超える参加者がこれらのコミュニティから収集されました。 参加者に関する情報には、性別、生年月日、教育、政治的見解、アルコールと喫煙に対する態度、結婚している人、興味、お気に入りの本のリストなど、個人的および社会的に重要な分野が含まれます。 データはno-SQL MongoDBデータベースに保存されました[4]。

文化的プロセスに関与するための重要な基準の1つは、文学を読むことです。 文化的コミュニティのメンバーは、自分の好きな本や著者を個人データで示すことがよくあります。 現代社会の文化的傾向に関する関連データを取得するために、参加者の本の好みを分析するタスクを設定します。 ソーシャルネットワークを分析して、次のデータを取得します。

1. ソーシャルネットワークの最も文化的な代表者の本の好みの全体像、
2. 性別、年齢、および参加者の他のデータを含むグループのさまざまなカテゴリの詳細な統計セクション、
3. 作品と著者に分かれたコミュニティメンバーの本の好みの定量分析、
4. 参加者のお気に入りの本の定性分析。その後、国家や社会の文化的ニーズや傾向と比較する可能性があります。

収集されたデータにより、たとえば、グループメンバーのお気に入りの本と、トップ100の本のリストを作成したロシアの専門書愛好家の意見との一致の程度を評価できます。



評価は、サイト訪問者100bestbooks.ruの投票結果に基づいています。 投票には、いつでも、あらゆる言語で書かれた、あらゆる長さ、あらゆるジャンルのフィクションの作品が含まれます。 投票システムでは、賛成と反対の両方を投票できます。 投票には登録は不要です。 投票は無制限です。 現時点では、リストは次のとおりです。

1.ミハイル・ブルガコフ-マスターとマルガリータ

2.レオ・トルストイ-戦争と平和

3.ヒョードル・ドストエフスキー-罪と罰

4.ヒョードル・ドストエフスキー-カラマゾフ兄弟

5.レオ・トルストイ-アンナ・カレーニナ

6.ヒョードル・ドストエフスキー-白痴

7.ニコライ・ゴゴル-デッド・ソウルズ

8.アレクサンダー・プーシキン-ユージン・オネーギン

9.ミハイル・ブルガコフ-犬の心

10.ミハイル・レルモントフ-私たちの時代のヒーロー

11.アントン・チェーホフ-ストーリー

12.ビクターユーゴー-レミゼラブル

13.イリヤ・イルフ、エフゲニー・ペトロフ-12脚の椅子

14. Erich Maria Remarque-3人の仲間

15.アレクサンダーデュマ-モンテクリスト伯

16.イヴァン・ツルゲーネフ-父と息子

17.ヒョードル・ドストエフスキー-悪魔

18.アーサー・コナン・ドイル-シャーロック・ホームズの冒険

19.ニコライ・ゴゴル-タラス・ブルバ

20.アレクサンダー・グリボエドフ-ウィットの災い

リスティング 1.-100冊のベストブックの評価 （完全で最新のリストについては、 http：//www.100bestbooks.ru/を参照 ）



グループメンバーによるお気に入りの本のさまざまでかなり多様なスペルを考えると、評価は2つのリストに分けられました。作品の著者のリストと作品自体の名前のリストです。 この分離により、詳細なセクションを取得できました。

文化グループのすべての参加者の年齢構成を考慮してください（図1を参照）。 参加者の生年月日には2つの顕著なピークが見られます。1987年から1989年までに8000人以上が生まれ、対象グループのアクティブユーザーのほとんどの年齢は20〜30歳です。 これらのデータは、ソーシャルネットワークのユーザーの平均年齢と直接相関しています。



図 1.-文化グループのすべての参加者の年齢構成



さらに、年齢分布はグループのテーマに実質的に依存しません（例外は20歳から30歳の参加者の平均年齢を維持しているが明確なピークはありませんが、誕生日の分布のヒストグラムの最大値は1985年から1992年まで比較的均一に低下する「シネマ」グループです。 ）

文化グループの参加者の本の好みの分析は、M。ブルガコフと彼の小説「マスターとマルガリータ」が参照によって絶対的なリーダーであることを示しました。 上部には、ドストエフスキー、ストルガツキー、レマルクもあります。 お気に入りの本のリストには、現代の著者による古典や本だけでなく、さまざまなジャンルが含まれていることに注意してください。 たとえば、現代の著者の中で、V。PelevinとP. Coelho（100bestbooks.ruのリストには含まれていません）がトップであり、神秘的/難解な著者はK. CastanedaとR. Bachによって表されています（図2を参照）。



図 2.-Vkontakteユーザーが「お気に入りの本」フィールドに最も頻繁に表示する本



文化的な視聴者の好みを理解し、100bestbooks.ruの評価と比較できます。 このような比較は、評価のどの著者と作品が参加者に読まれるかを示します。 観察によれば、ドストエフスキーとトルストイ（さまざまなスペル）はブルガコフよりも一般的です。 全体として、トップ10は、トップ100のベストブックのトップ10ランキングと90％同一です（図3を参照）。



図 3.-トップ100の評価の著者の本はVkontakteユーザーによって読まれます



特徴的に、バイカーズグループは一般的なトレンドからノックアウトされており、現代の作家であるセルゲイルキアネンコ（100bestbooks.ruの評価はありません）が1位になります。 さらに、「ミュージカルグループ」グループは、読書に対して前向きな態度を表明しなかった唯一のグループであることに注意してください。お気に入りの本のヒストグラムの場所は「いいえ」、2番目は「すべて」（明らかに、この答えは誠実ではありません）、6番目は最も人気のある答えは「読書が好きではない」です。

Artkafe、Antikafe、Barsグループの参加者の間でも同様の文学的な好みが観察され、これらのグループはNight Clubsグループと好みの類似性を示していません。



図 4.-著者によるいくつかのグループの比較



ここで、視聴者の中で最も頻繁に評価される作品を検討してみましょう（図4を参照）。 興味深い成功の観察は、評価で45位にランクされたG.マルケスによる100年前の小説です。彼はF.ドストエフスキーの罪と罰よりも、参加者の好みで2位にランクされています。



図 5.-Vkontakteユーザーが読むもの



異なるグループをペアで比較することもできます。 「トップ100の評価の著者がVkontakteユーザーによって読まれた本」の図では、バイカーと文化イベントへの訪問者の2つのグループのメッセージが比較されています。 興味深い観察：コミュニティは、プーシキン、ブルガコフ、レマルクと恋に似ています。 しかし、両者は大きく異なります。ドストエフスキー、トルストイ、ゴーゴリはバイカーに人気がありません。



図 6.-バイカーコミュニティと文化イベントの比較



別の興味深い比較：バーと映画館のグループの参加者は、好みがどのように異なりますか？ この図は、犯罪と罰は映画館の訪問者のお気に入りの本ではないことを示しています。 同時に、外国の古典（三人の仲間、ロミオ、ジュリエット）にもいくつかの類似点があります。



図 7.-製品別のバーと映画館のコミュニティの比較



年齢の違いを比較できます。図は、一般に、劇場やナイトクラブへの訪問者の誕生日の分布が似ていることを示しており、1980-1987年には劇場へのわずかなシフトしかない。 これは予想されていることです。30〜35歳では、人々はライブシアターの制作に興味を持ち、映画の「特殊効果」にはあまり興味を持ちません。



図 8.-Vkontakteの文化的コミュニティの参加者の年齢分布：劇場とナイトクラブ



劇場コミュニティの基本的な統計サンプリングを検討してください（図を参照してください。 9。



図 9.-劇場の統計



演劇界の女性の予想優位性などの標準的な情報に加えて、関係、悪い習慣（アルコール、喫煙に対する態度）、書籍、参加者の興味に関するデータが得られました。 特に、演劇グループの参加者の性別構成を分析すると、非常に不均等な分布が見られます。女性の割合は70％以上です。 この観察は、女性の演劇作品に対する理解可能で一貫して高い関心によって説明されています。 同時に、映画コミュニティ（映画）の統計の図は異なって見えます（図10を参照）。



図 10.-映画の統計



これらのグループの男性と女性の比率はほぼ等しく、彼らが読んだ本[6]も推定することができます。

そのため、ソーシャルネットワーク、特にVKontakteソーシャルネットワークからのデータを分析すると、コミュニティの視聴者の好みや興味に関する大量のデータをすばやく受信できます。 しかし、最大の価値はリアルタイムのデータ収集です。これにより、ダイナミクスの追跡、文化的傾向の分析、社会の文化的発展の分野における国家政策の形成の支援、文化的および道徳的教育の弱点の迅速な特定、および「心」と価値に対する賃金情報の対立を可能にします。 偶然にも、これはロシアの新しい軍事ドクトリンに反映されています。



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文学

1. Rozin M.D.、Svechkarev V.P.、Kontorovich S.D.、Litvinov S.V.、Nosko V.I. Runetソーシャルコミュニケーションのプラットフォームとしてのソーシャルネットワークの監視の問題//コーカサスの科学的思考。 学際的および特別な研究、2011年、第2。 S.65-77。
2. Nosko V.I. ソーシャルネットワークの自動グラフ構築システム// Engineering Bulletin of the Don、2012、No.4 URL：ivdon.ru/magazine/archive/n4p2y2012/1428
3. Kontorovich S.D.、Litvinov S.V.、Nosko V.I. ソーシャルネットワークの政治的に活発なセグメントの構造を監視およびモデリングする方法//エンジニアリングブリテンオブザドン、2011年、No。
4. MongoDBは、オープンソースのドキュメントデータベースであり、主要なNoSQLデータベースです。 C ++で書かれています。 URL：mongodb.org
5. ニューマン、マークEJ「複雑なネットワークの構造と機能。」SIAMレビュー45、No。 2（2003）：pp。167-256。
6. バードスティーブン。 Pythonによる自然言語処理。 -O'Reilly Media Inc、2009 .-- 482 p。