Диссертация (Социокультурные паттерны сетевого взаимодействия онлайн), страница 45

// Wolfram Blog. – 2013. – URL:http://blog.wolfram.com/2013/04/24/data-science-of-the-facebook-world/(24.10.2016).151. Xie J., Szymanski B. K. LabelRank: A Stabilized Label Propagation Algorithmfor Community Detection in Networks. – Proceedings of IEEE Network ScienceWorkshop. West Point. NY. – April 2013. – pp. 138–143.152.Zhou X., Sornette D., Hill R.

A., Dunbar R. I. M. Discrete hierarchicalorganization of social group sizes. – Proc. Biol. Sci. –2005. –Feb 22. – pp. 439–444.220Приложение 1 Программа эмпирического исследованияЭмпирическое исследование опирается на следующие положения:1. Подход к социальной сети как к формируемой через серию паттернов и определеннымобразом маркируемой личной связи между индивидами.2. Подход к сетевой организации как к форме социальной организации, проявляющейся натрех уровнях: структурном, культурном и индивидуально-личном.3.

Подход к онлайн - сетям на Сетевых Сайтах как форме социальной сети. Разделениеполя исследования на «онлайн» и «оффлайн» пространства представляется методологическиусловным. Обе формы взаимодействия взаимосвязаны и могут переходить одна в другую.4. Подход к сегментам онлайн–среды как к социальным нишам: социальным связяминдивида или группы, сформированным исходя из поведения его/их социального окружения.5. Подход к взаимодействию в онлайн-пространстве посредством Сетевых Сайтов как ккультурно установленной практике формирования связей.Объект эмпирического исследования: онлайн-сети пользователей сайта vk.com.Предмет эмпирического исследования: паттерны сетевого взаимодействия.Цель эмпирического исследования: выявить основные социокультурные паттерны сетевоговзаимодействия онлайн.Задачи эмпирического исследования:1.

Получить представление о значимые сегментах (структуре) индивидуальной онлайнсетей пользователей.2. Получить представление о размерности индивидуальных сетей, выявить пороговыезначения для онлайн-общения.3. Получить представление о вариативных составляющих и характерных сегментахиндивидуальных онлайн-сетей пользователей.4.

Получить представление о социокультурных установках пользователей сайта vk.com.5. Проанализировать о конфигурация сетевых связей (структуре связей) индивидуальныхонлайн-сетей пользователей.6. Получить представление о сетевой организации онлайн-связей на основе географическойлокализации пользователей.2217. Выявить социокультурные установки пользователей определенных сегментов онлайнсети на основе их локализации.8. Получить представления об основных стратегиях и паттернах взаимодействияпользователей.Основанная гипотеза эмпирического исследования (на основе общей гипотезы работы):социокультурные паттерны сетевых взаимодействий являются способом организации контактови связей в онлайн-сетяхВыборка:Стихийная выборка пользователей сайта vk.com методом «снежного кома» (интернет -опрос).Целевая выборка пользователей сайта vk.com (анализ индивидуальных сетей).Одноступенчатая территориальная выборка пользователей сайта vk.com (построение моделейонлайн-сетей на основе локализации).Инструментарий исследования:Анкетный опрос выборки пользователей сайта vk.com.Сбор первичной информации:выборка пользователей на основе локализации (авторскоепрограммное обеспечение), выборка k-neighbors пользователей и построение графа сети(авторское программное обеспечение).Анализпервичнойинформации: анализстатистическихпараметровонлайн-сетей: density, degreedistribution, path lengths, component sizes, average clustering coefficient, k-core partition, modularityидр.

(программные пакеты сетевого анализа, статистические пакеты), контент-анализ анкетпользователей: визуальный анализ, анализ частоты «лейблов» анкет.Основные методы:Анкетный опрос пользователей Сетевого Сайта vk.com (интернет-опрос методом «снежногокома»).Построение (визуализация) эго-графов выборки пользователей Сетевого Сайта vk.com.Построение графа онлайн-сети на основе географической локализации целевых пользователейи определения К - ключевых соседей. Анализ основных компонент и структурных срезовонлайн сети.

Для получения графа используется авторская программа построения онлайн-сетей,программные пакетыдля анализа сетей (Pajek, Gephi) и программы для статистическогоанализа (SPSS).Контент-анализ анкет пользователей, составляющих тот или иной сегментонлайн-сети.222Приложение 2. Рисунки и схемыРисунок 1. Модель пространственной организации М. Саллинса. Приводится по: Sahlins M. (1972).Stone Age Econimics. London: Tavistock.

-328 p.Рисунок 2. Паттерны рассеяния и модели пространственной организации сети223Рисунок 3. Модель рассеяния «большой город»Рисунок 4. Шкала гомофлии/консолидации Д. Чентолы. Приводится по: Centola D., Baronchelli A.The spontaneous emergence of conventions: An experimental study of cultural evolution. Proceedings of theNational Academy of Sciences, 2015, vol,112, N.7, P.1313.224Рисунок 5. Распределение степеней (числа друзей) для основной компоненты графа Сетевого СайтаFacebook. Приводитсяпо: Ugander J., Karrer B., Backstrom L., Marlow C., 2011: The Anatomy of theFacebook Social Graph.Рисунок 6.

Число друзей респондентов на Сетевом Сайте vk.com225Рисунок 7. Число страниц, регулярно посещаемых респондентомРисунок 8. Число друзей, чьи новости интересны в ленте226Рисунок 9. Регулярная перепискаРисунок 10.. Самые значимые контактеры227Рисунок 11. Когнитивная карта пользователей Сетевого Сайта vk.comРисунок 12. Сравнение средних для «значимых друзей» по категориям общего числа друзей(график) первого опроса.228Рисунок 13. Число друзей по данным 2-го опросаРисунок 14. Зависимость числа друзей и оценок «Я-образа».229Рисунок 15. График средних для оценок «Я-образа» и числа друзей.Рисунок 16.

Число значимых других для «онлайн». Результаты 2-го опроса.230Рисунок 17. Число значимых других в «реальной жизни». Результаты 2-го опроса.Рисунок 18. Средние для степени публичности и числа друзей231Рисунок 19. Распределение коэффициента модулярности для индивидуальных онлайн-сетей232Рисунок 20.

Граф 661 5207. Здесь и далее имена пользователей оставлены не читаемыми. Лейблывершин на рисунках значимой информации не несут.233Рисунок 21. Граф 301 2143.234Рисунок 22. Граф 256 964. Здесь и далее имена пользователей оставлены не читаемыми. Лейблывершин на рисунках значимой информации не несут.235Рисунок 23. граф 1579 24864236Рисунок 24. Граф 791 11456237Рисунок 25.

Граф 1320 39326238Рисунок 26. Граф 2874732239Рисунок 27. Граф 100 1286240Рисунок 28. Граф 140 2121241Рисунок 29. Граф 1676 294710Рисунок 30. Случайный граф с эгоцентрической структурой242Рисунок 31. Граф 936 12347243Рисунок 32. Граф 164 1038244Рисунок 33. Граф 1770 21267245Рисунок 34. Граф 1921 24140246Рисунок 35.

Граф 1187 5725247Рисунок 36. Граф 2146 138806Рисунок 37. Граф 188 1848248Рисунок 38. Граф 187 1538249Рисунок 39. Граф 141 962250Рисунок 40. Граф 1766 19984Рисунок 41. Графа 2516 3535251Рисунок 42. Граф 8354 121154252Рисунок 43. Распределение числа друзей графа 8354 121154Рисунок 44. Отношение плотности ядра (k-core) к средней степени вершин графа 8354 121154253Рисунок 45. Визуализация сообщества «0» графа 8354 121154Рисунок 46. Локальная модель онлайн-связей поселка «Елизаветино». Основная компонента.

Непоказаны 4 одиночные и две парные вершины. Цветом обозначены локации по населеннымпунктам (см. текст)254Рисунок 47. Регионально-локальная модель онлайн-связей поселка «Елизаветино». Основнаякомпонента. Не показано 6 одиночных вершин. Цветом обозначены локации по населеннымпунктам (см. текст). Сиреневым цветом обозначен региональный центр «Гатчина».255Рисунок 48. Глобальная модель онлайн-связей поселка «Елизаветино».

Основная компонента.Цветом обозначены локации по населенным пунктам (см. текст). Сиреневым цветом обозначенСанкт-Петербург, зеленоватым – Гатчина.256Рисунок 49. Анализ структуры связей глобальной модели по локализациям.Рисунок 50. Анализ соотношения плотности связей и локализаций в глобальной модели«Елизаветино».257Рисунок 51. Локальная модель онлайн связей «Охотск». Показаны разобщенные компоненты.Рисунок 52. Локальная модель онлайн связей «Охотск». Главная компонента.

Цветом выделенылокации по населенным пунктам (см. текст).258Рисунок 53. Отношение возраста к плотности ядра (k-core) основной компоненты локальноймодели «Охотск»Рисунок 54. Отношение степени вершин (degree) и плотности ядра (k-core) основной компонентылокальной модели «Охотск».259Рисунок 55. Регионально-глобальная модель онлайн связей «Охотск». Цветом оказаныраспределения по структурным сообществам.Рисунок 56. Регионально-глобальная модель онлайн связей «Охотск». Цветом показанораспределение по населенным пунктам (см. текст).260(локализации)Рисунок 57.

Распределение связей «охотчан» в глобальной модели (показаны серым).261Рисунок 58. Распределение степеней связей в модели «Охотск»Рисунок 59. Отношение степени вершин (degree) и плотности ядра (k-core) основной компонентыглобальной модели «Охотск».262Рисунок 60. Соотношение плотности ядра (k-core) к степени вершины (degree) структурногосообщества «7».Рисунок 61. Соотношение плотности ядра (k-core) к степени вершины (degree) структурногосообщества «19».263Рисунок 62. Соотношение плотности ядра (k-core) к степени вершины (degree) структурногосообщества «15».Рисунок 63. Соотношение плотности ядра (k-core) к степени вершины (degree) структурногосообщества «2».264Рисунок 64. Соотношение плотности ядра (k-core) к степени вершины (degree) структурногосообщества «5».Рисунок 65.

Соотношение плотности ядра (k-core) к степени вершины (degree) структурногосообщества «17».265Рисунок 66. Визуализация основных структурных сообществ: 610, 520, 318, 111, 259.Рисунок 67. Число связей внутри и между основными сообществами глобальной модели «Охотск».266Рисунок 68. Сообщество 610Рисунок 69. Сообщество 520267Рисунок 70. Сообщество 318Рисунок 71. Сообщество 259268Рисунок 72. Сообщество 111Рисунок 73. Локально-региональная модельлокализации по населенным пунктам (см.

текст).онлайн-связей«Бали».Цветомпоказаны269Рисунок 74. Глобальная модель онлайн-связей «Бали». Цветом показаны локализации понаселенным пунктам (см. текст).270Рисунок 75. Отношение степени вершин (degree) и плотности ядра (k-core) основной компонентыглобальной модели «Бали»Рисунок 76. Отношение общего числа друзей каждого пользователя независимо от модели иплотности ядра (k-core) основной компоненты глобальной модели «Бали»271Рисунок 77.