Перейти к содержанию

Поиск сообщества

Показаны результаты для тегов 'соцсеть'.

  • Поиск по тегам

    Введите теги через запятую.
  • Поиск по автору

Тип контента


Блоги

  • Разведка как бизнес
  • Геополитика
  • Анализ рынка КР
  • Albert R.'s Blog
  • MaZik's Blog
  • vbl Блог
  • Украина - Открытые источники для ci-разведки
  • Дерзкий аналитик
  • IntellNews

Форумы

  • Технологии разведки для бизнеса
    • Бизнес-разведка
    • Информационные войны
    • Управление рисками и безопасностью
    • Инструментарий
    • Новости, события, проекты ...
    • Разговорчики
  • Архивные темы форума за 2003-2011 года
    • Архив по конкурентной разведке
    • Архив по экономической безопасности
    • Архив по управлению бизнесом
  • Поддержка и технические вопросы
    • Вопросы и ответы о работе сайта

Категории

  • Найдено в сети
  • Литература по специальности
  • Софт, скрипты и программы

Поиск результатов в...

Поиск контента, содержащего...


Дата создания

  • Начало

    Конец


Дата обновления

  • Начало

    Конец


Фильтр по количеству...

Регистрация

  • Начало

    Конец


Группа


Instagram


Facebook


Telegramm


Сайт


Skype


ICQ


Город


Интересы

Найдено: 2 результата

  1. Визуализация графа социальной сети Я в составе группы занимался собором информации из блогосферы. Задачей было оценить напряженность, активность политических дискуссий в период избирательной кампании выборов в Государственную Думу. Забегая вперед скажу, что исследование позволило выдвинуть гипотезы, которые позже подтвердились. В частности, по результатам, о которых вы прочтете ниже можно понять, кто же будет выходить на площади и выводить за собой людей. И главное, за кем они пойдут. В последние годы наблюдается стремительное увеличение влияния событий блогосферы на политические и социальные процессы в мире, в том числе, и на политическую жизнь нашей страны. Социальные сети являются площадкой активного обсуждения всех политических событий страны, формирующей общественное мнение, и, прежде всего, молодежи – тех, в чьих руках окажется судьба страны спустя 10-15 лет. Таким образом, все более очевидной становится необходимость разработки методик и алгоритмов исследования социальной коммуникации социальных медиа и особенностей их влияния на текущие политические события. Исследование коммуникаций в социальных медиа проводилось в середине ноября 2011 года. В ходе исследования был проведен анализ октябрьских-ноябрьских дискуссий из Живого Журнала, касающихся предстоящих выборов в Государственную Думу 4 декабря. В качестве платформы для апробирования методики мониторинга исследуемого сегмента социальных медиа была выбрана блог-платформа LiveJournal («Живой журнал»). Такой выбор обусловлен направленностью данной сети в первую очередь именно на ведение открытых публичных дискуссий: «Живой журнал» на сегодняшний день стал одной из основных площадок для «гражданской журналистики». В процессе исследования было собрано более 1200 комментариев пользователей, количество ребер в ориентированном графе превысило 950. Период сбора информации – июль – ноябрь 2011 года. Для анализа использовалась открытая программа Gephi, в которую был импортирован граф из предыдущей статьи. Свойства вершин и ребер http://habrastorage.org/storage2/c93/f09/a74/c93f09a741819d894834fa1a5466f363.png Рисунок 1 – Граф после импорта Промежуточность (betweenness) – число присутствия вершины в кратчайших путях между любыми другими вершинами. Проведенное исследование показало, что высокой степенью промежуточности обладает крайне небольшое количество узлов – всего 6 или около 0.5%. Это означает, что в политическом сегменте Рунета не наблюдается сложной разветвленной сети со множеством больших кластеров и сообществ. Как правило, пользователи-проводники информации имеют возможность передавать информацию, общаясь одновременно в 2-4 различных кругах политических мнений. При этом эти проводники информации не обладают большой влиятельностью на мнение сообществ, в которых состоят, поэтому затруднительно использовать их в информационных кампаниях в предвыборный период. На рисунке представлен граф, в котором наибольшим размером и цветом теплых оттенков (зеленый, оранжевый и красный) выделены пользователи, обладающие наибольшей степенью промежуточности. http://habrastorage.org/storage2/eb5/eb6/505/eb5eb6505a38eba0dc66cd2505bbe7fe.png Рисунок 2 – Граф с выделенными вершинами с высокой степенью промежуточности Распределение промежуточности в графе крайне неравномерное, большая часть вершин не обладает ей совсем. http://habrastorage.org/storage2/729/e0a/6cb/729e0a6cbc0656df068b7d04afc214ec.png Рисунок 3 – Граф с выделенными вершинами с высокой промежуточностью В таблице, отсортированной по убыванию представлены конкретные никнеймы пользователей, обладающих соответствующей промежуточностью. Из достаточно известных людей можно отметить лидера – это В. Милов (v_milov), один из лидеров оппозиции. http://habrastorage.org/storage2/e8a/b3f/323/e8ab3f323e1eb9c0c4795dd016019bab.png Рисунок 4 – Пользователи с высокой промежуточностью Центральность по собственному значению (eigenvector centrality) – рекурсивная характеристика важности вершины, получаемая из суммы важности связанных вершин. Исследование показало, что высокой центральность обладает А. Навальный, Г. Явлинский, С. Миронов, а из политических сообществ только ru_politics. http://habrastorage.org/storage2/fce/dc1/e9a/fcedc1e9a85d34e85101658710915d0e.png Рисунок 5 – Пользователи с высокой центральностью по собственному значению Свойства скоплений Степень кластеризации (транзитивности) – характеристика повышенной вероятности связи между вершинами A↔C, если A↔B и B↔C (друг моего друга – мой друг). Данная характеристика может указывать на то, что вершины, обладающие высокой степенью кластеризации комментируются людьми, которые их лично знают. http://habrastorage.org/storage2/bfa/c26/979/bfac26979d080f22e3603dc6e075a086.png Рисунок 6 – Количество «треугольников» в графе Свойства сети Диаметр – максимальный кратчайший путь между любыми двумя вершинами (между которыми такой путь возможно проложить). d=min⁡max⁡ Lij Формула 1 – Определение диаметра Диаметр полученного графа равен 2, что говорит об отсутствии цепочек коммуникационных взаимодействий между пользователями. Распределение степеней (degree distribution) – график зависимости степени вершины от всего количества таких вершин в графе. Степени для текущего исследования рассчитывались исходя из стоящих задач. Для определения авторитетных пользователей применяется метрика входящих степеней (in-degree). Если вершина обладает высокой входящей степенью, значит данного пользователя часто и много комментируют, что в свою очередь означает высокую степень интереса к нему со стороны сообщества. Как правило, такие пользователи являются лидерами мнений и проводниками новых идей, которые вызывают активные дискуссии в обществе. Исследование показало, что распределение входящих степеней подчиняется степенному закону и резко убывает с ростом числа комментаторов. Так, лидерами являются пользователи, набравшие 60, 30, 18, 15 комментариев по заданным ключевым словам. http://habrastorage.org/storage2/7e6/de2/ef1/7e6de2ef160c3cc86089cd598e042dc5.png Рисунок 7 – Пользователи с высокой входящей степенью http://habrastorage.org/storage2/1d6/184/0ad/1d61840ad2c86a4bdadf65a1c8104125.png Рисунок 8 – Распределение входящих степеней Одним из наиболее ярких лидеров является А. Навальный. http://habrastorage.org/storage2/ad5/b0b/442/ad5b0b442b840d92d6c5451b84052457.png Рисунок 9 – Распределение входящих степеней Анализ выходящей степени в графе показывает, что, как правило, люди комментирующие лидеров мнений сами являются лидерами по количеству комментариев. http://habrastorage.org/storage2/38a/29e/61d/38a29e61de6352e8d778aaacd4e5d4e6.png Рисунок 10 – Распределение входящих степеней Среднее распределение степеней для всего графа равно 0,743, однако более интересна медиана, она находится в районе 2-4. Общее распределение степеней, как входящих, так и выходящих представлено на рисунке. http://habrastorage.org/storage2/5c6/0d5/1ff/5c60d51ff10bc1b7131fba3e1a38ffbe.png Рисунок 11 – Распределение входящих степеней Взвешенная степень характеризует нормализованное распределение степеней в диапазоне от 1 до 100. Безоговорочными лидерами являются, А. Навальный, Г. Явлинский, сообщество ru_politics. Также в списке присутствуют экономист Хазин и движение Солидарность. Интересным результатом стало то, что в списке нет таких политиков и деятелей как Г. Зюганов, В. Жириновский, М. Прохоров что отчасти может объясняться тем, что основные дискуссии ведутся их сторонниками на других площадках, в частности официальных сайтах. Отсутствие Прохорова может объясняться также тем, что он теперь пишет не о политике, а сосредоточился как и раньше на бизнесе. Также интересным результатом можно считать то, что в списке нет региональных политических сообществ, таких как politics_south (401 читатель) — Политика на Юге России, gorodgeroev_ru (281 читатель) — Политическая жизнь в Волгограде. Данные региональные сообщества, хотя и имеют читателей, не привлекают активных комментаторов. В сообществах ru_cprf КПРФ — политическая партия, ru_sps Союз правых сил, spravedliva_ru Справедливая Россия содержатся только тексты и перепосты, практически отсутствует политическая активность и дискуссии. Основной вывод: как правило, активные дискуссии ведутся в журналах политических лидеров, но не в сообществах, которые оттого имеют несколько искусственный характер. http://habrastorage.org/storage2/41c/940/f1d/41c940f1dd4da48900942b6cfcde44c4.png Рисунок 12 – Лидеры по взвешенной степени
  2. Ресурс http://chucknoris.ru/ называется Чак Норис :) Далее цитата прямо с сайта. Решайте сами что это " Приветствуем вас, леди и джентельмены! Мы хотим задать вам один вопрос. Кто сейчас занимается Корпоративной разведкой/Corporate Intelligence? Это: вчерашние сотрудники ФСБ; различные "специалисты” и “эксперты”; ребята из 90-ых с “понятийным” подходом. Теперь Corporate Intelligence — работа для Чака Норриса. Мы считаем, что сложившийся на рынке недружелюбный канал продаж услуг Корпоративной разведки, можно сделать массовым, дружелюбным, удобным и безопасным сервисом. Сохранив при этом благоговение к высокой критичности поставленной Клиентом задачи и учтя приватность данных Клиента. Очень многие охотятся на ваши личные данные. И это могут быть не только преступники. Также очень важно предотвратить появление негативного контента — представьте, что кому-то не понравилось обслуживание в вашем кафе, вам мог досадить неприятный комментарий в Vkontakte, Интернет-СМИ опубликовало статью о чем-то неприятном из вашего прошлого, что сегодня не имеет значения. Всё это может повредить вашей личной жизни или даже лишить средств к существованию. Мы способны вам помочь. Мы используем не только силу внушения. Мы также прибегли к помощи лучших российских юристов, специалистов по корпоративной безопасности и экспертов по cloud computing. И конечно же мы прибегли к помощи Чака. Чак готов мониторить высказывания о Вас или Вашей компании на просторах Интернет. Чак даже готов делать это совершенно бесплатно. Это же Чак, а Чак, как известно, не останавли-вается на пол-пути. Чак способен противостоять силам Зла и эффективно помогать Вам, уничтожая негативную информацию о Вас. Но вот что действительно важно: Мы уверены, что вы вправе владеть и распоряжаться Вашей личной информацией, даже если она находится в Интернет. Именно поэтому мы сделали этот сервис. А Чак нам поможет. Наши услуги: зачистка данных на сайтах третьих лиц. поиск и удаление данных с блог-площадок и социальных сетей. чистка неактуальной информации из кэша поисковых машин (Google, Yandex, Bing и т.д.) И многое другое, что бы обезопасить Вас от ненужной информации в Интернет. "
×
×
  • Создать...