Wenn Sie mehr Social Media-Gruppen beitreten, können Sie Freunde online gewinnen

Eine neue Studie zeigt, dass Ihre Chancen, Online-Freundschaften zu schließen, von der Anzahl der Gruppen und Organisationen abhängen, denen Sie beitreten, nicht von deren Typ.

"Wenn eine Person nach Freunden sucht, sollte sie grundsätzlich in so vielen Gemeinden wie möglich aktiv sein", sagte Dr. Anshumali Shrivastava, Assistenzprofessor für Informatik an der Rice University in Houston und Mitautor der Studie. "Und wenn sie sich mit einer bestimmten Person anfreunden möchten, sollten sie versuchen, Teil aller Gruppen zu sein, zu denen diese Person gehört."

Die Ergebnisse der Studie basieren auf einer Analyse von sechs sozialen Online-Netzwerken mit Millionen von Mitgliedern. Shrivastava bemerkte, dass seine Einfachheit diejenigen überraschen könnte, die sich mit der Bildung von Freundschaften und der Rolle von Gemeinschaften bei der Herstellung von Freundschaften befassen.

"Es gibt ein altes Sprichwort, dass" Federvögel zusammenschwärmen "", sagte Shrivastava. "Und diese Idee - dass Menschen, die ähnlicher sind, eher Freunde werden - ist in einem Prinzip enthalten, das Homophilie genannt wird und ein weit verbreitetes Konzept für die Bildung von Freundschaften ist."

Eine Denkschule besagt, dass aufgrund der Homophilie die Wahrscheinlichkeit, dass Menschen Freunde werden, in einigen Gruppen steigt, erklärte er. Um dies in Rechenmodellen von Freundschaftsnetzwerken zu berücksichtigen, weisen Forscher jeder Gruppe häufig eine Affinitätsbewertung zu. Je ähnlicher die Gruppenmitglieder sind, desto höher ist ihre Affinität und desto größer sind ihre Chancen, Freundschaften zu schließen.

Vor den sozialen Medien gab es nur wenige detaillierte Aufzeichnungen über Freundschaften zwischen Einzelpersonen in großen Organisationen. Dies änderte sich mit dem Aufkommen sozialer Netzwerke, die Millionen von Mitgliedern haben, die laut den Forschern häufig mit vielen Gemeinschaften und Untergemeinschaften innerhalb des Netzwerks verbunden sind.

"Eine Community ist für unsere Zwecke eine verbundene Gruppe von Personen innerhalb des Netzwerks", sagte Shrivastava. "Gemeinschaften können sehr groß sein, wie jeder, der sich mit einem bestimmten Land oder Staat identifiziert, und sie können sehr klein sein, wie eine Handvoll alter Freunde, die sich einmal im Jahr treffen."

Laut den Forschern war es für Analysten eine Herausforderung, aussagekräftige Affinitätswerte für Hunderttausende von Communities in sozialen Online-Netzwerken zu finden. Die Berechnung der Wahrscheinlichkeit einer Freundschaftsbildung wird durch die Überschneidung zwischen Gemeinschaften und Unterausschüssen weiter erschwert.

Wenn beispielsweise die alten Freunde im obigen Beispiel in drei verschiedenen Bundesstaaten leben, überschneidet sich ihre kleine Untergemeinschaft mit den großen Gemeinschaften von Menschen aus diesen Bundesstaaten. Da viele Personen in sozialen Netzwerken Dutzenden von Gemeinschaften und Untergemeinschaften angehören, können sich überschneidende Verbindungen dicht werden.

Im Jahr 2016 stellten Shrivastava und der Co-Autor der Studie, Chen Luo, ein Doktorand in seiner Forschungsgruppe, fest, dass einige bekannte Analysen zur Bildung von Online-Freundschaften keine Faktoren berücksichtigten, die sich aus Überschneidungen ergaben.

"Nehmen wir an, Adam, Bob und Charlie sind Mitglieder derselben vier Gemeinschaften, aber außerdem ist Adam Mitglied von 16 anderen Gemeinschaften", sagte Shrivastava.

„Das bestehende Zugehörigkeitsmodell besagt, dass die Wahrscheinlichkeit, dass Adam und Charlie Freunde sind, nur von den Affinitätsmaßen der vier Gemeinschaften abhängt, die sie gemeinsam haben. Es spielt keine Rolle, dass jeder von ihnen mit Bob befreundet ist oder dass Adam in 16 andere Richtungen gezogen wird. "

Für Luo und Shrivastava schien das ein grelles Versehen zu sein. Sie hatten jedoch eine Idee, wie sie dies berücksichtigen könnten, basierend auf einer Analogie zwischen den überlappenden Untergemeinschaften und den überlappenden Ähnlichkeiten zwischen Webseiten, die von Internet-Suchmaschinen berücksichtigt werden müssen.

Die Forscher konnten die Überlappung zwischen Gemeinschaften messen. Anschließend überprüften sie, ob in sechs gut untersuchten sozialen Netzwerken ein Zusammenhang zwischen Überschneidung und Freundschaftswahrscheinlichkeit oder Freundschaftszugehörigkeit besteht.

Sie fanden heraus, dass bei allen sechs die Beziehung mehr oder weniger wie eine gerade Linie aussah.

"Das bedeutet, dass die Bildung von Freundschaften nur durch die Betrachtung von Überschneidungen zwischen Gemeinschaften erklärt werden kann", fügte Luo hinzu. "Mit anderen Worten, Sie müssen keine Affinitätsmaßnahmen für bestimmte Gemeinschaften berücksichtigen. All diese zusätzliche Arbeit ist unnötig. “

Als Luo und Shrivastava die lineare Beziehung zwischen der Überschneidung von Gemeinschaften und der Bildung von Freundschaften erkannten, sahen sie auch die Möglichkeit, eine Datenindizierungsmethode namens „Hashing“ zu verwenden, mit der Webdokumente für eine effiziente Suche organisiert werden.

Shrivastava und seine Kollegen haben Hashing angewendet, um so unterschiedliche Rechenprobleme wie die Erkennung von Innenräumen, das Training von Deep-Learning-Netzwerken und die genaue Schätzung der Anzahl der im syrischen Bürgerkrieg getöteten identifizierten Opfer zu lösen.

Shrivastava sagte, er und Luo hätten ein Modell für die Bildung von Freundschaften entwickelt, das "die Art und Weise nachahmt, wie die Mathematik hinter dem Hashing funktioniert".

Das Modell bietet eine einfache Erklärung, wie Freundschaften entstehen, berichtete er.

"Gemeinden haben ständig Veranstaltungen und Aktivitäten, aber einige davon sind ein größerer Anziehungspunkt, und die Präferenz für die Teilnahme an diesen ist höher", sagte Shrivastava.

„Aufgrund dieser Präferenz werden Einzelpersonen in den am meisten bevorzugten Gemeinschaften aktiv, denen sie angehören. Wenn zwei Personen gleichzeitig in derselben Gemeinde aktiv sind, besteht eine konstante, normalerweise geringe Wahrscheinlichkeit, eine Freundschaft zu schließen. Das ist es."

Die Studie wurde auf der internationalen IEEE / ACM-Konferenz 2018 über Fortschritte in der Analyse sozialer Netzwerke und im Bergbau in Barcelona, ​​Spanien, vorgestellt.

Quelle: Rice University

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