Le tue possibilità di formare amicizie online dipendono principalmente dal numero di gruppi e organizzazioni che aderisci, non dai loro tipi, secondo una nuova analisi di sei social network online.
"Se una persona è alla ricerca di amici, dovrebbe fondamentalmente essere attiva in quante più comunità possibile", afferma Anshumali Shrivastava, assistente professore di informatica alla Rice University e coautore di lo studio, che i ricercatori hanno presentato alla 2018 IEEE / ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining. "E se vogliono diventare amici di una persona specifica, dovrebbero cercare di far parte di tutti i gruppi di cui quella persona fa parte."
La scoperta si basa su un'analisi di sei social network online con milioni di membri. Shrivastava dice che la sua semplicità può essere una sorpresa per coloro che studiano la formazione dell'amicizia e il ruolo che le comunità svolgono nel creare amicizie.
'Uccelli di una piuma'
"C'è un vecchio detto che dice che 'gli uccelli di una piuma si radunano insieme'", dice Shrivastava. "E quell'idea - che le persone che sono più simili hanno maggiori probabilità di diventare amici - è incarnata in un principio chiamato omofilia, che è un concetto ampiamente studiato nella formazione dell'amicizia."
Secondo una scuola di pensiero, a causa dell'omofilia, le probabilità che le persone diventino amici aumentano in alcuni gruppi. Per spiegare questo nei modelli computazionali delle reti di amicizia, i ricercatori assegnano spesso a ciascun gruppo un punteggio di "affinità"; più i membri del gruppo sono simili, maggiore è la loro affinità e maggiori sono le possibilità di formare amicizie.
Prima dei social media, c'erano pochi registri dettagliati sulle amicizie tra individui in grandi organizzazioni. Ciò è cambiato con l'avvento dei social network che hanno milioni di singoli membri che sono spesso affiliati con molte comunità e sottocomunità all'interno della rete.
"Se due persone sono attive nella stessa comunità allo stesso tempo, hanno una probabilità costante, solitamente piccola, di formare un'amicizia. Questo è tutto."
"Una comunità, per i nostri scopi, è qualsiasi gruppo di persone affiliate all'interno della rete", dice Shrivastava. "Le comunità possono essere molto grandi, come chiunque si identifichi con un particolare paese o stato, e possono essere molto piccole, come una manciata di vecchi amici che si incontrano una volta all'anno."
Trovare punteggi di affinità significativi per centinaia di migliaia di comunità nei social network online è stata una sfida per analisti e modellisti. Il calcolo delle probabilità di formazione dell'amicizia è ulteriormente complicato dalla sovrapposizione tra comunità e sottocomunità. Ad esempio, se i vecchi amici nell'esempio sopra vivono in tre stati diversi, la loro piccola comunità si sovrappone alle grandi comunità di persone di quegli stati. Poiché molti individui nei social network appartengono a dozzine di comunità e sottocomunità, le connessioni sovrapposte possono diventare densi.
Sovrapposizione supervisione
In 2016, Shrivastava e il coautore dello studio Chen Luo, uno studente laureato nel suo gruppo di ricerca, si sono resi conto che alcune ben note analisi della formazione di amicizia online non hanno tenuto conto di eventuali fattori derivanti dalla sovrapposizione.
"Diciamo che Adam, Bob e Charlie sono membri delle stesse quattro comunità, ma in aggiunta, Adam è un membro di 16 altre comunità", dice Shrivastava. "Il modello di affiliazione esistente dice che la probabilità che Adam e Charlie siano amici dipende solo dalle misure di affinità delle quattro comunità che hanno in comune. Non importa che ognuno di loro sia amico di Bob o che Adam sia coinvolto in 16 in altre direzioni. "
Questa è sembrata una svista lampante per i ricercatori, ma hanno avuto un'idea di come spiegarla sulla base di un'analogia che hanno visto tra le sottocomunità sovrapposte e le somiglianze sovrapposte tra le pagine web che i motori di ricerca Internet devono tenere in considerazione. Una delle misure più popolari per la ricerca in Internet è la sovrapposizione di Jaccard, che scienziati di Google e altri hanno sperimentato alla fine degli anni '1990.
Il modello offre una semplice spiegazione di come si formano le amicizie: si sovrappongono tra le comunità.
"Lo abbiamo usato per misurare la sovrapposizione tra le comunità e poi controllato per vedere se esisteva una relazione tra sovrapposizione e probabilità di amicizia, o affiliazione di amicizia, su sei social network ben studiati", dice Shrivastava. "Abbiamo scoperto che su tutti e sei la relazione sembrava più o meno come una linea retta".
"Ciò implica che la formazione dell'amicizia può essere spiegata semplicemente guardando la sovrapposizione tra le comunità", dice Luo. "In altre parole, non è necessario tenere conto delle misure di affinità per comunità specifiche. Tutto quel lavoro extra non è necessario. "
La matematica dietro fare amicizia
Una volta che i ricercatori hanno visto la relazione lineare tra la sovrapposizione di comunità di Jaccard e la formazione dell'amicizia, hanno visto anche l'opportunità di utilizzare un metodo di indicizzazione dei dati chiamato "hashing", che organizza i documenti web per una ricerca efficiente. Shrivastava dice che lui e Luo hanno sviluppato un modello per la formazione dell'amicizia che "imitava il modo in cui la matematica dietro il lavoro di hashing". Il modello offre una semplice spiegazione di come si formano le amicizie.
"Le comunità hanno sempre eventi e attività, ma alcune di queste sono un progetto più grande, e la preferenza per frequentarli è più alta", dice Shrivastava. "Sulla base di questa preferenza, gli individui diventano attivi nelle comunità più preferite a cui appartengono. Se due persone sono attive nella stessa comunità allo stesso tempo, hanno una probabilità costante, solitamente piccola, di formare un'amicizia. Questo è tutto. Questo matematicamente recupera il nostro modello empirico osservato. "
Dice che i risultati potrebbero essere utili a chiunque voglia riunire le comunità e migliorare il processo di formazione dell'amicizia.
"Sembra che il modo più efficace sia incoraggiare le persone a formare più sottocomunità", dice Shrivastava. "Più subcommunity hai, più si sovrappongono e più è probabile che i singoli membri abbiano più intimi amici in tutta l'organizzazione. La gente ha pensato a lungo che questo sarebbe stato un fattore, ma quello che abbiamo mostrato è probabilmente l'unico a cui si deve prestare attenzione. "
La National Science Foundation, l'Air Force Office of Scientific Research e l'Office of Naval Research hanno supportato questo lavoro.
Fonte: Rice University
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