Диссертация (1148128), страница 34
Текст из файла (страница 34)
По количеству подписчиков сообщества заметноотличаются; часть социалистических сообществ, которые перешли в либеральныйкластер, малочисленны, сумма их подписчиков равна 1609, в пересчете на односообщество – 536,33; большинство социалистических сообществ, создавшиеусловно называемый национал-социалистический кластер, многочисленнее –количество неуникальных подписчиков 34356, тогда как в среднем численностьравна 1808,21. По метрикам центральности больших отличий нет. Средняявзвешенная степень на один узел практически одинаковая: меньшинство –1142,66, большинство – 1179,84.
Центральность по близости на один узел имеетнебольшое различие: меньшинство – 1,93, большинство – 2,2. Центрально попрестижу на один узел: меньшинство – 0,22, большинство – 0,14. Отличие естьтолько в промежуточной центральности. В подгруппе большинства хоть инаходится множество узлов с нулевой промежуточной центральностью, нозначение на один узел получается 48,76, когда как у меньшинства – 13,55. Болеетого,коэффициенткластеризацииуменьшинствавдваразабольшекоэффициента большинства: 0,33 и 0,14.
Такая разница объясняется лишь разнойтопологией сети, которая выступает основным критерием для определениякластера. Любопытным выглядит тот факт, что возможная поляризация разделилаидеологическое сообщество.Обратимся теперь к диаграммам размаха мер центральности в полученныхкластерах. В основном изменения коснулись нового кластера, собранного изнационалистическихичастисоциалистическихсообществ.Кластерылиберальных сообществ и ЛГБТ остались без изменений. Во взвешенной степениузла произошли следующие изменения: количество наблюдений до медианы внационал-социалистическом кластере заметно возросло, от этого медиананемного «просела» и приблизилась к значению либерального кластера: 21 и 17.Квантили, тем не менее, немного выше значений либерального кластера.
К158националистам прибавились слабосвязанные с националистическим ядром ималочисленные сообщества.Единственныеподгруппывысокие«большевиков»показателивпромежуточнойсовокупностидалицентральностиновомунационал-социалистическому кластеру заметное преимущество: медиана у либералов 1,24,у национал-социалистов – 4,87. Кроме того, третий квантиль у либералов – 19,91,у национал-социалистов – 37,56. Либералы имеют по-прежнему выдающиесянаблюдения с максимальными значениями: из-за этого среднее арифметическое улибералов – 61,22, когда национал-социалисты имеют всего 40,65.В диаграмме размаха центральности по близости показатели националсоциалистического кластера изменились в худшую сторону.
Медиана либералов инационал-социалистов практически сравнялась: 1,92 и 1,97. Практическиодинаковые показатели мы наблюдаем в 1-м и 3-м квантилях: 1,76 и 2,06 улибералов, 1,71 и 2,15 у национал-социалистов.Считая метрику центральности по престижу можно заметить, что унационалистического ядра появилась слабосвязанная периферия.
Из-за этогомедианы либерального и национал-социалистического кластера практическисовпали: 0,33 и 0,39. Разброс между 1-м и 3-м квантилями в националсоциалистическом кластере стал заметно шире, даже больше, чем у либералов.Результаты сетевого анализа предоставлены в Приложении Н.В Таблице 6 содержатся основные метрики графа.
Для каждого кластерабыли подсчитаны основные метрики субграфа отдельно от остальных кластеров.Отдельно стоит оговорить, что сообществ в кластере ЛГБТ всего четыре, поэтомупоказатели кажутся такими высокими. В целом имеют высокие показатели тольконационалистическиеилиберальныесообщества.Главнаяотличительнаяособенность националистических сообществ — количество и сплоченность:поэтому средняя степень графа у них даже выше основного графа, а такжесредняя в несколько раз выше, чем у либеральных сообществ.
Результаткластеризации в виде «национал-социалистического» кластера в отдельном159рассмотрении распадается на два кластера, что подчеркивает высокую разницумежду социалистами и националистами в топологии сети.ГлавныйЛибералыЛибералы*ЛГБТНационалистыНационалсоциалистыСоциалистыТаблица 6 – Основные метрики главного графа и разных субграфов (кластеры, группы)22,0317,0217323,6618,986,634157,242497,262427,13689,56799,664869,2760433243Средняя длина пути1,931,581,611,321,911,72Плотность графа0,210,420,390,670,350,31Средний коэффициенткластеризации0,80,850,850,860,810,77Средний взвешенныйкоэффициенткластеризации0,830,860,860,930,830,71Коэффициенткластеризации0,770,810,810,860,760,66Средняя степень графаСредняя взвешеннаястепеньДиаметр графа1Диаметр графа равен двум и показывает, что топология сети сообществтакая же, как и топология эго-сетей.
Либеральные сообщества показываюткороткую среднюю длину пути, но она еще короче в националистическихсообществах. Так же заметно отличие либералов и националистов по показателюплотности графа: у либералов – 0,42, у националистов – 0,67. В симуляции эхокамер это говорит только о том, что остались лишь крупные пересеченияаудиторий, и их много в обоих кластерах. Кроме того, либералы и националистымогут похвастаться высокой взвешенной кластеризацией. Только в этихсообществах она наблюдается выше, чем у главного графа. Объяснить это можнолишь большим количеством сторонников, для которых цифровые технологии160Web 2.0 способствуют сотрудничеству через социальные сети, а также являютсяпрекрасной площадкой распространения идей332,333.Суммируя вышесказанное, можно сказать, что симуляция эхо-камер даларезультаты для интересных выводов.
В первую очередь, заметно, что симуляцияполяризациипоказываетмощныеполитическиеобъединения.Внашихрезультатах это — либеральные и националистические сообщества. Метрики ихсубграфов показывают самые высокие показатели, что позволяет судить о центрахполяризации. Метрики центральности говорят, что они в целом схожи, но имеютосновное отличие в степени сплоченности.Кроме того, данная симуляция показала периферийные компоненты: ЛГБТисоциалистическиеизолированноисообщества.сплоченно,тоЕслиЛГБТ-сообществасоциалистическиесуществуютсообществазанимаютпромежуточное положение в политической сети, а метрики их субграфапоказывают самый низкий коэффициент кластеризации, низкую плотность графаи одну из самых высоких средних длин пути.
Ожидается, что они могут бытьрасколоты, что подтверждает один из алгоритмов кластеризации.Появлениедвухкрупныхкластеров(либеральногоинационал-социалистического (национал-патриотического) толка) не является новым дляизучения виртуальных сообществ Рунета. В изучении российской блогосферыЦентром Беркмана также выделили схожие по идеологической окраске кластеры.332Ferguson R.
Word of mouth and viral marketing: taking the temperature of the hottest trends in marketing // Journal ofconsumer marketing. 2008. Vol. 25. № 3. P. 179—182333Jackson N., Lilleker D. G. Building an architecture of participation? Political parties and web 2.0 in Britain. // Journal ofInformation Technology & Politics, 2009. № 6.
P. 232—250161§ 3.3 Сетевой анализ расширенной выборкиВ предыдущих моделях мы провели сетевой анализ политических онлайнсообществ, найденных по ключевым словам. Перед нами встала задача расширитьвыборку с целью обнаружить неучтенные политические сообщества, которые непопали в выборку по разным причинам. Прежде всего, многие сообщества неимеют названия. Мы разработали специальное программное обеспечение подобозначенную задачу.
В итоге мы методом снежного кома увеличили выборку с110 онлайн-сообществ до 480 онлайн-сообществ, локализованных в СанктПетербурге.Разработанное нами программное обеспечение функционирует на основеметрик центральности и расстояния. Таким образом, в выборку из 440 онлайнсообществпопалисвязанныеонлайн-сообщества,зачастуюотвечающиепризнакам релевантности.
Данную проблему сетевой выборки мы решилисимуляцией эхо-камер.Получив массив расширенной выборки, мы создали взвешенный графсмежной аудитории между сообществами. Изучив нашу модель, пришли квыводу, что большинство ребер графа имеют низкий вес и неравномерноераспределение. Медиана составляет 6, среднее арифметическое – 26,31, первыйквантиль – 2, третий квантиль – 19. Стандартное отклонение составляет 131,55.Кроме того, кластеризация графа разными алгоритмами не давала никакихрезультатов.
Обнаружился единственный кластер, так как плотность графапрактически приближалась к единице.Затем мы провели эксперимент с удалением ребер со слабыми весами иподсчетом модулярности графа на каждом шаге с целью симулироватьвозможностьполяризациинаэхо-камеры.Модулярность—параметр,определяющий как граф делится на подмножества334. Сети с высокоймодулярностью имеют плотные внутренние связи в субграфе, но разряженныесвязи между субграфами.334Newman M. E.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
