科学者は、ソーシャルネットワークの最も影響力のあるユーザーを決定するための新しい方法を提案しました。特定の個人のつながりの数が、情報を広める彼の能力に弱く影響することが判明しました。 フレンドリーなLJアカウントによって形成されたネットワークは、モデル例の1つです。 科学者による記事はまだどこにも公開されていませんが、そのプレプリントはarXiv.orgで入手できます。
研究の一環として、ネットワークはグラフとして研究され、その頂点はユーザーを表し、エッジはユーザー間の接続を表します。 従来、多数の接続を持つユーザーが最大の影響力を持っていると考えられていました。つまり、多くのエッジが発生する頂点です。 たとえば、LiveJournalでは、これらは最も友だちが多いユーザーです。
この自然な仮定は間違っていることが判明しました。 一部の情報が広まっている場合、「戦略的に正しく」配置されているユーザーは、このプロセスの速度に最大の影響を及ぼします。 たとえば、科学者は多数の外向きのエッジを持つグラフの頂点を与えますが、1つの例外を除いてすべてが「友人」であり、グラフの残りの部分とは関係がありません（1人の友人との一種の「追放」）。 この場合、そのようなピークは情報の普及に弱い影響を及ぼします。
グラフ内の頂点の位置を特徴付けるために、科学者は次のアルゴリズムを使用しました。 最初に、複数のエッジの起点となるすべての頂点が削除されます。 残りのグラフでは、エッジが1つしかない頂点もすべて削除されます。 これは、削除するものがなくなるまで行われます。 削除されたすべての頂点はインデックス1を取得します。その後、2つ以下のエッジが来る頂点に対してプロセスが繰り返されます。 このような頂点はインデックス2を取得します。 インデックスが大きいほど、ピークの影響が大きくなることがわかります（前の例では、不正な友人のいるピークはインデックス1でした）。
研究者は、いくつかの例を使用して、ソーシャルネットワークでの情報発信のダイナミクスを研究しました。 すでに述べたLJに加えて、科学者は成人向けの映画俳優のネットワークを構築しました（ピークで表されます）。 rib骨は、同じ映画で演じた俳優に対応する頂点を接続しました。 結果のグラフには、47,719のピークと39,397の接続がありました。 このネットワークの平均頂点インデックスは46でした。LJの平均インデックスは12.4です。
科学者によると、彼らのモデルは情報の普及だけでなく、感染の広がりも研究することを可能にします。
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