Российские ученые разработали инновационный алгоритм, способный улучшить рекомендации по установлению дружеских и деловых связей в социальных сетях. Эта методика направлена на снижение напряженности среди пользователей и повышение эффективности взаимодействия при совместных проектах, что было озвучено Центром научной коммуникации Московского физико-технического института (МФТИ).
По словам доцента Ивана Козицина, традиционные алгоритмы часто основывают свои рекомендации на количестве общих друзей, что не всегда соответствует потребностям пользователей. В отличие от этого, новая система предлагает другой подход, который помогает уменьшить разобщенность в сети.
Ученые фиксируют, что многие социальные платформы порождают поляризацию мнений и сегрегацию пользователей, что достаточно сильно отражает имеющиеся социальные конфликты. Это явление нередко связывают с алгоритмическими особенностями, которые предрасполагают к формированию групп по интересам и связям.
Исследование проводилось с целью понять, как именно алгоритмы, ориентирующиеся на существующие интересы пользователей, влияют на структуру социальных сетей. Ученые изучили параметры ассортативности, которая характеризует, как часто узлы сети устанавливают связи с похожими на них соседями.
В ходе вычислений было установлено, что уровень ассортативности возрастает при рекомендации контактов на основе четырех и более общих друзей. Это, в свою очередь, способствует появлению изолированных сообществ, тогда как меньшая степень общих знакомых (один-три) приводит к более разнообразным взаимодействиям и снижению сегрегации.
Модели, созданные исследователями, прошли тестирование на данных популярной российской социальной сети и на искусственных моделях социальных сетей. Результаты экспериментов показывают позитивные изменения, что открывает новые перспективы для алгоритмов, которые будут укреплять сотрудничество между участниками и уменьшать конфликтность в сообществах.
Ученые надеются, что их разработки будут способствовать созданию более гармоничного взаимодействия в социальных сетях.
