Comments 4
мне кажется, что то, что вы моделируете, можно сделать проще — с помощью случайных графов с предпочтениями (Эрдёш-Реньи)
но обе эти модели исключают динамику качества контента, что существенно снизит степень реалистичности и применимости модели
но обе эти модели исключают динамику качества контента, что существенно снизит степень реалистичности и применимости модели
Насколько я понял, исследование графов методами Эрдёш-Реньи вообще слабо связано с динамикой. То есть анализируется вообще состояние социальной сети, или ансамбли сетей в зависимости от параметров, связанных с их случайным построением. Это немного не то. Таким образом, наверняка, можно исследовать реальную сеть, которая живет сама по себе, но не моделировать развитие.
У Вас интересная модель в том смысле, что даёт какие-то наглядные результаты, но очень уж много независимых параметров.
Идея рассматривать случайные графы здесь видится существенным упрощением. Модель Эрдёша и Реньи не является яркой, тем более, как Вы заметили, не описывает динамику. Есть и другие модели. Например, модель Барабаши и Альберта описывает построение френдов, когда человек основывается только на уже написанное и не меняет своих френдов во времени, хотя выбирает френдов исходя из их популярности (знаком эффект, да?). Есть близкая модель, насколько я помню, имени Прайса, когда число френдов не фиксировано, случайно, но имеет фиксированный закон распределения.
Есть ещё одна модель — модель Уатса и Строгаца — в которой описывается «rewiring», случайная перелинковка френдов, как в Вашей модели, но с меншим числом параметров.
Модели двух типов (статичное приписывание френдов и «rewiring») можно комбинировать.
Подробнее смотрите англ. википедию
Конечно, это не так мощно и универсально, как в приведенной в статье модели, но типичные эффекты демонстрируются. Основной профит — малое число параметров, которые можно менять все наглядным образом.
Идея рассматривать случайные графы здесь видится существенным упрощением. Модель Эрдёша и Реньи не является яркой, тем более, как Вы заметили, не описывает динамику. Есть и другие модели. Например, модель Барабаши и Альберта описывает построение френдов, когда человек основывается только на уже написанное и не меняет своих френдов во времени, хотя выбирает френдов исходя из их популярности (знаком эффект, да?). Есть близкая модель, насколько я помню, имени Прайса, когда число френдов не фиксировано, случайно, но имеет фиксированный закон распределения.
Есть ещё одна модель — модель Уатса и Строгаца — в которой описывается «rewiring», случайная перелинковка френдов, как в Вашей модели, но с меншим числом параметров.
Модели двух типов (статичное приписывание френдов и «rewiring») можно комбинировать.
Подробнее смотрите англ. википедию
Конечно, это не так мощно и универсально, как в приведенной в статье модели, но типичные эффекты демонстрируются. Основной профит — малое число параметров, которые можно менять все наглядным образом.
Модель Барабаши — Альберт плоха тем, что в отличии от того же ЖЖ (да и остальных соц. сетей) в ней связь не имеет направления. То есть связь А и Б — простая линия. А ведь важным является отделение «друзей» (когда дружба двусторонняя) и просто подписчиков. Ведь очевидно, что социальные «хабы» в виде политиков и известных людей не дружат и не знают всех, кто знает и интересуется ими.
А по поводу моей модели — да, безусловно, в ней много подгоночных параметров, которые непонятно как определять. Но их меньше, чем число участников типичной моделируемой соц. сети, поэтому все нормально :) Ну и так как я по образованию физик, а не математик, программист или социолог/статистик, то и методы у меня «физические». Кроме того, описывать такую систему из «первых принципов» довольно проблематично, хотя у меня и есть фантастические идеи попыток использовании теории Лефевра (почитайте его «Алгебру совести» — рекомендую!). Возможно (если вступить на путь конспирологии) подобное моделирование уже используется «мировым правительством» для предсказывания реакции общества на события, заявления, рекламу.
А по поводу моей модели — да, безусловно, в ней много подгоночных параметров, которые непонятно как определять. Но их меньше, чем число участников типичной моделируемой соц. сети, поэтому все нормально :) Ну и так как я по образованию физик, а не математик, программист или социолог/статистик, то и методы у меня «физические». Кроме того, описывать такую систему из «первых принципов» довольно проблематично, хотя у меня и есть фантастические идеи попыток использовании теории Лефевра (почитайте его «Алгебру совести» — рекомендую!). Возможно (если вступить на путь конспирологии) подобное моделирование уже используется «мировым правительством» для предсказывания реакции общества на события, заявления, рекламу.
Sign up to leave a comment.
Моделирование блогосферы методами Монте-Карло