Диссертация (1137237), страница 10
Текст из файла (страница 10)
Модифицируя его в аналогичных терминах общей теории систем исистемного анализа с учетом особенностей социальных сетевых структур,базовую модель сетевого сообщества можно представить в следующем виде:(1)Здесь– множество значимых моментов времени, в которых осуществляется-существенная для сетевого сообщества смена состояния его ресурса – переход нановую ступень развития.. Здесьсообщества,характеризуетсоответствует исходному состоянию сетевогозначимоеизменениесостояниясетевогосообщества, переход на новый этап развития – новую эволюционную площадку.Интервал между различными моментами времени не является постоянным в связис тем, что переход на новый этап развития связан с качественными изменениями всистеме.-– множество состояний сетевого сообщества;Состояние представляет собой «временной срез» в определенный моментвремени.
Смена состояния (существенное изменение в структуре сообщества)влечет за собой переход в новый временной момент – на новую эволюционнуюплощадку. Если изменение не является значимым для сообщества, то перехода нановый эволюционный этап не происходит. Переходы из одного состояния вдругое (например,→) демонстрируют поведение сетевого сообщества,которое представляет особый интерес при исследовании сетевого сообщества, каксистемы, не имеющей четкой структуры.Переход на новый слой (новую эволюционную площадку) происходит врезультате соответствующего процесса в случае изменения в составе объектов,66изменения в связях между объектами, или же одновременного изменения и всоставе объектов, и в связях между ними.-– множество входных элементов, взаимодействие которых даетнекоторые результат, т.е.
новое состояние сетевого сообщества, на выходе:информационные блоки, необходимые для процесса., где– количество типов информационныхэлементов.Кроме того, в общем случае, при внедрении элементов управления в формемониторинга может быть более детально определен тип воздействия (функцииконтроля, анализа) и объект воздействия (информационный ресурс конкретнойсети или ее части).-– кластерная структура информационных элементов, получаемая навыходе.
Здесь при наблюдении нужно учитывать следующие дополнительныепараметры управленческого характера, не связанные со структурой: множествовыходных параметров, ожидаемых от сетевого сообщества в результатепроведения упомянутых управленческих воздействий: тип ожидаемой от сетевогосообщества реакции, сроки и скорость изменений, адресность или безадресностьинформации.-– функция, описывающая поведение системы.Таким образом, зависимость состояния системы отфакторов влияния ивнутренней трансформации, происходящей при этом в порядке саморазвития,можно представить в самом общем виде следующим образом:Очевидно, что математически строго описатьне всегда возможно. Однакоданную функцию можно интерпретировать, используя кибернетическое понятие«черного ящика» [28].
Гипотетически можно полагать, что для описанияповедения данной функции продуктивной является использование системдифференциальных уравнений.67Следуетдобавить,чтосетевоесообществонестационарную систему, поскольку функцияпредставляетсобойможет меняться со временем взависимости от происходящих процессов и создающихся условий. На одни и теже входные воздействия, но осуществляемые в разные моменты времени или вразных условиях, может проявляться разная реакция.Разрабатываемая модель представляет собой аппроксимацию внутрисетевогоресурсного взаимодействия в текстурированном пространстве состояний.2.6.Выводы по главе 21. Рассмотренный в работе подход позволяет более наглядно разделитьвнутреннюю структуру сети и структуру сети, видимую внешнему пользователю.Наблюдение сети «изнутри» доступно владельцам сети.
Внешние пользователи(например, маркетологи), наблюдающие за сетью «снаружи», не могутиспользоватьвнутреннююструктуруивынужденыориентироватьсянаинформацию, предоставляемую комплексами анализа сетей. Предложена иописана классификация внутренних моделей. Описана необходимость переходаот внутренних моделей сообщества к внешней – кластерной модели, доступнойвнешним пользователям. Поскольку стандартная графовая модель сети в чистомвиде не подходит для решения задач сообщества, поэтому предлагаетсяиспользовать в качестве базовой модели интегрированную модель сети,сочетающую преимущества графовой и теоретико-множественной модели. Кстандартной графовой модели сети добавлено новое теоретико-множественноеописание кластера.
Такая кластерная модель позволяет уменьшить размерностьнаблюдаемого объекта и сосредоточить анализ на тематике сообществ.2. С точки зрения практической интерпретации, в рамках предложенногокомплексного подхода к наблюдению разработана оригинальная интегрированнаяинформационно-акторнаямодельслоятекстурированнойсредысетевогосообщества, ориентированная на его двойственную сущность, как системы68пользовательских учетных записей и единого информационного ресурса сетевогосообщества.3.
Происходящие изменения состояний элементов структуры сетевогосообщества представлены в виде многомерной текстурированной среды, каждыйпоследующий слой которой будет представлять собой новую кластеризацию всвязи с качественным изменением в наполнении единого (совокупного)информационного ресурса от исходного состояния сетевого сообщества, чтопозволяет наблюдать эволюцию изменений.4. В результате применения рассмотренной процедуры изменения ресурсныхсостояний сетевого сообщества (формирования многомерной текстурированнойсреды) сеть эволюционирует, превращаясь, по сути, внеформальныйкогнитивный институт. Важное методологическое значение имеет тот факт, чтопроцессы, происходящие в этом нестабильном институте, схожи с известными внауке автоволновыми процессами, имеющими характер самоорганизации.5.
Особенностью сетевых сообществ, представленных в данной модели вкачестве самоорганизующихся систем, является то, что в идеальном случаекаждый субъект профессионального сетевого сообщества может и, более того,должен одновременно быть и «реципиентом» и «донором», иными словами –процесс когнитивной самоорганизации захватывает и инициирующего субъекта.Этот факт является основополагающим при дальнейшей разработке методованализа и идентификации эволюционного перехода (глава 3).69ГЛАВА 3.
МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИОННЫМ ПЕРЕХОДОМ3.1.Моделирование межслойного перехода в текстурированномпространстве состоянийРанее (п. 2.4) было установлено, что совокупность всех допустимыхсостояний динамичного сетевого сообщества может быть адекватно представленатекстурированным пространством состояний, моделирование которого позволяетисследовать сетевое сообщество в процессе его эволюционного развития. Вданной модели особое внимание уделено процессу перехода сети от одногосостояния к другому в связи с тем, что именно его скорость и качество влияет наактивность эволюционного процесса и эффективность его реализации.
Дляобеспеченияконтролируемостиспециальнойматематическойсоответствующихметрическихтакогомодели,переходаапоказателейтакжедлятребуетсяразработкаформированиеоценкинаборарезультативностимоделирования. Графическая интерпретация такого перехода показана на рис. 11.Рисунок 11. Схематический пример послойного перехода между уровнямитекстурированной среды70На рис. 11 дан схематический пример послойного перехода сетевогосообщества между уровнями текстурированной среды, узлы графов представленытематическими кластерами информационных ресурсов – составными сегментамисоциальной сети.
Стрелка показывает направление эволюционного движениясообщества во времени от исходного состоянияк некоторому состоянию,установившемуся в результате качественного изменения в структуре.Новое состояние сети (качественно измененный набор параметров сети,характеризующих обновленную структуру сети), возникшее в результатеэволюционного шага, будем называть эволюционной площадкой.Смена эволюционных площадок с течением времени характеризует процессэволюции, а также отражает этапы эволюционного развития сообщества.Качественное изменение состояния сети предполагает переход сети нановый уровень развития и соответствует шагу эволюции.Шаг эволюции – это расстояние между слоями текстуры, характеризующееся2 оценками:- параметрическая оценка;- временная оценка.Параметрическая оценка шага эволюции,расстояние между двумя состояниями сети– это параметрическоеи, характеризующая отличиепараметров одного слоя от параметров другого.
Соответственно, изменениесостояния сети рассматривается как изменение набора характеризующих егопараметров.Возможно 2 подхода к сравнению состояний сети:- последовательное сравнение состояний с предыдущими, схематично –ii+1i+2i+3- сравнение с некоторым эталоном, при котором требуется установлениепорога , отражающего степень отличия от эталона. Как только порог превышен,71новый срез принимается за эталон (являющийся, одновременно, новым слоемтекстуры) и дальнейшее сравнение осуществляется с ним, по схеме –ЭiЭj«Эталонные» состояния могут быть описаны кластерными моделями с точкизрения 2-х подходов:1) параметрическийЗаключается в сравнении наборов параметров в разные моменты времени.Набор параметров определяется в зависимости от задачи пользователя.Таблица 2. Пример формирования таблицы для сравнения набора параметров,потенциально приводящих к эволюционному изменению состоянияПоявление новогокластера аккаунтовПоявление новогокластераинформационныхресурсовРезкое увеличениесуществующегокластера аккаунтовРезкое увеличениесуществующегокластераинформационныхресурсовИсходное состояние0000Новое состояние1010Появлениев момент времениявляется сигналом об изменениисостояния.2) графический, при котором происходит сравнение визуальных слоев, т.е.выявление разницы в количестве кластеров – «пятен», а также параметров«пятен», таких, как объем «пятна», диаметр «пятна», плотность «пятна» и т.п.Подходы к сравнению изображений различны.
Например, [5] выделяет 2 типамоделей: «модели биологических систем» и «кибернетические (алгоритмические)модели узнавания», а также – следующие методы установления сходства:сличение изображений по признакам, по эталонам, по прототипам. Здесь автором72под «признаками» понимаются элементарные детали (фрагменты) изображений:отрезки линий, точки пересечения линий, углы, дуги и т.п. При сравнении по«эталонам» предъявленное и хранящееся в памяти изображение сличается вцелом виде. При сравнении по «прототипам» каждое отдельное изображение,принадлежащее какому-либо классу, сличается с обобщенным изображениемэтого класса.В настоящей работе (при работе с изображениями сети) имеет смыслговорить в первую очередь о сличении по признакам, поскольку в самом общемграфическом представлении сеть в определенном временном срезе будетпредставлять собой некоторые скопления «пятен», каждое из которых будетобладать своими характеристиками, такими как объем, плотность «пятна»,диаметр «пятна», координаты середины «пятна» и т.п.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
