Загрузка...
Корзина (0)
Ваша корзина пустует и скучает ;)

Анализ метрик социальных сетей

Исследование метрик социальных сетей. Актуальность и новизна курсовых, дипломных и магистерских работ по анализу метрик социальных сетей, узнать рекомендации эксперта и скачать пример.


Для анализа любой социальной сети будем использовать такие параметры, как:

– число узлов;

– число ребер;

– геодезическое расстояние между узлами;

– среднее расстояние от одного узла к другим;

– плотность – отношение количества ребер в сети к возможному максимальному количеству ребер при данном количестве узлов;

– количество симметричных, транзитивных и циклических триад;

– диаметр сети – наибольшее геодезическое расстояние в сети и т.д

Рассмотрим топологии и статистические данные социальных сетей Youtube, Instagram, Flickr. Рассмотрим в качестве специализированной социальной сети социальную сеть Youtube. Данная сеть для обмена медиаконтентом, характеризуется большим количеством пользователей. В данной сети в качестве медиаконтента рассматривается публикация на каналах и распространение блоггерами видеофайлов.

Проведем анализ социальной сети YouTube. Ниже представлены статистические данные сети Youtube.


Количество пользователей 1 млрд.
Количество ребер 755 млрд.
Диаметр 8
Среднее количество ребер 94
Средняя длина пути 6,34


Введем гипотезы, что: H0- социальная сеть Youtube является безмаcштабной; H1- социальная сеть Youtube не является безмасштабной сетью. Для доказательств одной из выдвинутых гипотез воспользуемся критерием Пирсона. Для социальной сети Youtubeзададим значение γ = 2,1, которое определяется как γ_in для безмасштабных сетей.Исходя из этого можно произвести расчет ожидаемого количество вершин для графа, состоящего из 900 вершин.

Исследуемый участки сетей, представленных в таблице. графическое представление метрик социальных сетей Flickr, Youtube, SoundClub представлено на рисунке 1. Участок социальной сети Flickr ограничен 1733 пользователями, которые имеют 9131 связей. Слой с максимальным числом связей представлен пользователем, имеющим 364 связи.


Графическое представление метрик социальных сетей Flickr, Youtube, Sound Club

Рисунок 1 - Графическое представление метрик социальных сетей Flickr, Youtube, Sound Club


Участок социальной сети Youtube ограничен 7118 пользователями, которые имеют 103675 связей. Слой с максимальным числом связей представлен пользователем, имеющим 1167 связей.

Участок социальной сети Sound Club ограничен 1574 пользователями, которые имеют 28236 связей. Слой с максимальным числом связей представлен пользователем, имеющим 596 связей.

Количество треугольников и квадратов в социальных сетях описывает связность пользователей на уровне 3 и 4 пользователей. Цель этих метрик состоит в том, чтобы понять каково количество троек и квадратов из взаимно связанных пользователей. Еще одной метрикой социальных сетей является кластеризация или географическое объединение в кластеры.


Графическое представление распределения коэффициента кластеризации социальных сетей

Рисунок 2 - Графическое представление распределения коэффициента кластеризации социальных сетей


Коэффициент кластеризации Flickr составляет 16.3% и является групповой метрикой, которая оценивает степень связности среди соседних пользователей. Коэффициент кластеризации Youtube составляет 18.4%, а Sound Club 12.5%. Это говорит о том, что специфика распространения видеоконтента определяется также повышенной связностью пользователей (рисунок 2).

Эффективный диаметр социальных сетей Flickr, Youtube, SoundClub показывает количество пользователей сети, которые позволяют соединить 90% вершин (рисунок 3).


Графическое представление распределения диаметр асоциальных сетей

Рисунок 3 - Графическое представление распределения диаметр асоциальных сетей


На основании вышеизложенных результатов анализа метрик социальных сетей, владелец сети имеет возможность повысить эпистойкость сети в условиях распространения вредоносного контента при помощи следующих мероприятий:

1. Контроль и проверка корректности уровня репутации как пользователей в целом, так и отдельного контента в частности. Посредством такого мероприятия владелец сети влияет на то, чтобы злоумышленники намеренно не увеличивали значения репутации контента путем вирусного распространения или неправомерных мероприятий.

2. Проведение организационных мероприятий по консультации пользователей сети (в том числе выборочно) в отношении вредоносного контента. Посредством такого мероприятия владелец сети влияет на устойчивость собственного мнения пользователейсоциальной сети, что снижает риск распространения рассматриваемого модераторами вида вредоносного контента.

3. Проведение организационных мероприятий по консультации пользователей в отношении просмотра контента от сомнительных пользователей, не вызывающих доверия. Посредством такого мероприятия владелец сети влияет на вероятность просмотра или загрузки вредоносного контента в социальных сетях для обмена медиаконтентом.

4. Совершенствование процесса работы модераторов посредством обучения модераторов и повышения численности штата.

5. Проведение дополнительного контроля для пользователей-концентраторов, имеющих большой вес и большую пропускную способность связей. Такой контроль может заключаться в периодическом анализе активности пользователей-концентраторов и должен обеспечивать снижение риска подкупа или взлома аккаунтов таких пользователей.

6. Совершенствование антивирусной системы, способной анализировать внедрение вредоносного ПО в контент рядовых пользователей, а также динамику метрик самого контента.

7. Выявление наиболее центральных пользователей социальных сетей и защиты их от распространения вредоносного контента.

Такие мероприятия должны быть направлены на наиболее центральные вершины и наиболее центральные дуги. В то же время, на таких пользователей модераторам социальных сетей следует обращать повышенное внимание.

Скачать работу на данную тему

Скачать дипломную/магистерскую работу по анализу метрик социальных сетей (пример)

Скачать другие готовые или купить дипломную/магистерскую по анализу метрик социальных сетей

Заказать дипломную/магистерскую работу по анализу метрик социальных сетей или оценить стоимость можно при помощи формы Узнать стоимость моей работы.

Основными факторами, влияющими на стоимость дипломной работы или ВКР по направлению эпидемий и деструктивного контента в социальных сетях, являются тема дипломной работы, необходимость в разработке ПО и сроки выполнения. Узнать стоимость Вашей работы Вы можете заполнив форму.