BIG DATA. Вся технология в одной книге - читать онлайн книгу. Автор: Андреас Вайгенд cтр.№ 32

читать книги онлайн бесплатно
 
 

Онлайн книга - BIG DATA. Вся технология в одной книге | Автор книги - Андреас Вайгенд

Cтраница 32
читать онлайн книги бесплатно

BIG DATA. Вся технология в одной книге

В более общем смысле схематическое изображение связей и особенностей коммуникации дает представление об информационных потоках и центрах экспертизы. Преподаватели бизнес-школ и консультанты по управленческим вопросам любят показывать различия между формальной организационной структурой (кто кому подчиняется) и неформальными информационными потоками (кто, к кому и по каким вопросам обращается) [153]. Во многих случаях анализ социальных связей может быть использован для определения узких мест информационных потоков и выработки решений по совершенствованию управления компанией. Например, Институт изучения интеллектуального потенциала организаций при корпорации IBM определил, что один из менеджеров среднего звена нефтяной компании считался настолько «высококвалифицированным и отзывчивым к просьбам», что «количество адресованных ему информационных запросов и проектов, в которые он был вовлечен, избыточно возросло». В результате менеджер испытывал огромный стресс, а проекты компании реализовывались с задержками [154].


BIG DATA. Вся технология в одной книге

Одна из первых социометрических диаграмм Джейкоба Морено, на которой отслеживаются связи между девочками, сбегавшими из школы для несовершеннолетних правонарушительниц, и теми, кто этого не сделал. Из книги Дж. Л. Морено «Кто выживет? Новый подход к проблеме человеческих взаимосвязей» [155], приводится с разрешения Джонатана Д. Морено.


Такого рода аналитика социальных связей обычно осуществлялась на основе данных, полученных в ходе собеседований и анкетирования, и лишь изредка – на основе непосредственных наблюдений. Современные коммуникационные технологии дают ученым возможность знакомиться с цифровыми следами в социальном графе. Анализ журнала телефонных звонков – один из самых простых способов выявления социальных связей, существовавший еще до эры мобильных телекоммуникаций. Для осуществления соединения телефонная компания должна знать номер вызываемого абонента, а чтобы выставить вам счет – количество времени, которое вы провели на телефоне. Отслеживать такие данные телефонные компании умеют очень хорошо. В 1991 году компания MCI Communications осуществила попытку переманить часть клиентов у AT&T, контролировавшей две трети рынка междугородной телефонной связи, и объявила программу «Друзья и родственники» [156]. MCI предложила клиентам составить перечень из максимум двадцати иногородних телефонных номеров, на звонки по которым они получали 20-процентную скидку в случае, если наговаривали на сумму от десяти долларов в месяц. Кроме того, им предлагалось поделиться контактами людей, не являющихся клиентами MCI, чтобы компания могла предложить индивидуальные скидки этим потенциальным абонентам. В случае если эти люди переключались на MCI, сообщившим о них клиентам полагался бонус. За два года участниками программы стали десять миллионов человек [157].

Еще одним источником данных для анализа социальных связей является переписка по электронной почте. В конце 1980-х годов Майкл Шварц, в то время профессор информатики в Университете штата Колорадо в Боулдере, задумался о том, как находить в интернете людей со схожими интересами. (Это было за несколько месяцев до того, как Тим Бернерс-Ли предложил архитектуру Всемирной паутины, существенно упростившую процесс поиска в интернете [158].) Майкл проанализировал двухмесячный объем электронной переписки пятнадцати университетов и научных центров, в том числе Калифорнийского университета в Беркли и Sun Microsystems [159]. Использовав только информацию об отправителе и адресате, Шварц построил социальный граф из 50 834 ученых, потенциально готовых сотрудничать между собой [160]. Для того чтобы проанализировать один миллион сообщений, потребовалась информация об обмене письмами по электронной почте в течение двухмесячного периода. Сегодня Facebook Messenger и WhatsApp обрабатывают по миллиону сообщений ежесекундно [161].

Из этих примеров следует, что социальный граф представляет собой систему межличностных связей, создающихся в процессе взаимодействия людей. Применяя компьютерную терминологию, можно сказать, что социальный граф состоит из узлов (каждый узел – отдельное лицо) со связями или ребрами между ними. Некоторые люди склонны создавать связи с себе подобными по принципу статуса (атрибутам) или общих ценностей (взглядов). Этот феномен именуется «гомофилией», от греческого «любовь к подобному» [162]. Структура связей создается в процессе взаимодействия, и по мере нарастания такого взаимодействия между двумя людьми упрочивается значение связывающего их ребра. У некоторых людей в активе всего несколько выраженных мощных «ребер», свидетельствующих о постоянном взаимодействии с ограниченным числом окружающих. Другие люди разбрасываются на множество неглубоких связей с массой народа.

Вернуться к просмотру книги Перейти к Оглавлению Перейти к Примечанию