Модель управления хаосом в социальных сетях
20 мая 2008
Рубрика: Статьи, присланные на конкурс.
Автор: Игорь Керимов.

Не откроем тайны, если скажем, что социальные сети и социальные новостные сервисы занимают особое положение на современной карте Интернета. Люди все больше и больше времени проводят в социальных сетях и на сервисах социальной направленности, а для некоторых онлайн-мир и виртуальное общение уже давно ценится выше, чем реальное. Реальный мир постепенно «ассимилируется» в виртуальном пространстве.

Если раньше Интернет в основном служил только источником и средством распространения информации, то теперь он помимо коммерческих целей взвалил на себя и социальные функции, которые так привычны для общества – человеческое общение, дружеские советы, оказание помощи близким, решение проблем и т.д.

Основная масса пользователей предпочитает разделять понятия виртуального и реального общения и уверенно утверждает, что «реальные» жизненные законы и правила поведения пользователей отличаются в корне от онлайн-жизни и, в частности, — общения и действий в социальных сетях. Но так ли это на самом деле? Насколько обычные принципы самоорганизации сложных жизненных систем различны по сравнению с оными в онлайн-жизни? Можно ли управлять или направлять социальный интернет-социум, подталкивать его к решениям и в конце концов моделировать его поведение, как это происходит в повседневной жизни со стороны государства, средств медиа, влиятельных персон или пиар-агентств и т. д?

На этот вопрос мы и постараемся ответить в этой статье.

Для начала обратимся к нашим повседневным реалиям.

Человеческое общество – это очень сложная система со своими правилами и устоями. В той или иной степени это достаточно упорядоченная система, однако поведение каждого человека в нем невозможно предсказать, оно зависит от слишким многих факторов. Можно сказать, что хаотичность поведения отдельной личности, тем не менее, рождает порядок на более высшей ступени самоорганизации – обществе. Однако, как известно, общество может приходить в хаос, а именно в состояние беспорядка, нарушение коллективных порядков и социальных норм. На одном лишь примере общества видно (на самом деле таких примеров гораздо больше), что порядок и хаос могут сменять друг друга в социально-экономических, политических и образовательных и прочих процессах. Изучением и применением этого занимаются теория хаоса и ее ответвления.

Для начала введем читателя в курс дела и напомним ему суть теории хаоса, а потом покажем: как же ее управление хаосом можно увязать с социальными сетями в Интернете.

Теория хаоса описывает поведение сложных динамических систем, при этом опираясь на чувствительность начальных данных. Иными словами, в зависимости от изменения этих начальных данных поведение системы может меняться до невообразимой степени. И чем дальше по времени, тем сложнее это поведение предсказать. Пока здесь нет ничего необычного. Простым примером может служить «эффект бабочки», так хорошо всем известный – взмах крыльев бабочки в неустойчивой системе может со временем вызвать бурю, изменить погоду на большой территории. Особенно хорошо это описано в рассказе Рея Бредбери «И грянул гром», где туристов с помощью машины времени отправляют на сафари в прошлое, и одна случайно раздавленная туристом бабочка повлекла необратимые изменения в будущем.

Одним из ключевых моментов теории хаоса является, казалось бы, парадоксальный вывод: хаос является более высокой формой порядка, а в любой сложной динамической системе за порядком следует хаос, а за хаосом – порядок. Звучит немного странно, правда? Попробуем привести пример такой самоорганизации из реальной жизни, не раз описываемый в книгах по динамическому хаосу – дым от сигарет сначала поднимается в виде упорядоченного столба, но потом постепенно начинает принимать причудливые очертания и его движения становятся хаотичными. Хаос сменяет порядок, и наоборот. Это удивительно, но организованное может возникать из хаоса. Сложные биологические и социальные системы внешне выглядят как упорядоченные, но состоят из хаотических элементов, подверженных воздействиям внешней среды. Применительно к повседневной жизни самоорганизующейся системой являются государство, общество, трудовой коллектив и т.д. Государство или общество для нас является единым, но по содержанию оно состоит из множества элементов, не связанных друг с другом и уникальных в своем роде, со своим собственным поведением, принципами, порядками. Можно сказать, что поведение таких объектов хаотично, однако, тем не менее, рождает порядок на более высокой ступени организации.

Это был небольшой экскурс в понятие теории хаоса, где мы особое ударение поставили на заключении – хаос может родить новый вид порядка, хаотические системы порой образуют новый вид порядка на более высоких ступенях организации системы, а порядок и хаос могут сменять друг друга.

Самая заманчивая идея, что может прийти в голову читателя, теперь это: «А возможно ли управлять хаосом?», «Можно ли подталкивать хаос к самоорганизации внешними действиями и регуляциями извне?».

На самом деле идея не нова. Существует целая отрасль исследований по управлению хаосом в экономике (кстати говоря, теория хаоса имеет множество применений к рынку, ведь рынок в каком-то смысле тоже достаточно хаотичен в своих проявлениях, однако все мы знаем, что общие законы и правила развития в нем есть), социальной жизни и политике.

Однако вернемся к теме статьи и зададимся вопросом – применимы ли идеи теории хаоса, идеи организации порядка из хаоса и наоборот к онлайн-системам и онлайн-жизни, а особенно социальным сетям, где законы в начальных условиях диктует человек. А самое главное: «Можно ли управлять хаосом, приводить его в порядок, самоупорядочивать?».

Второй основной вопрос – для чего нужно управлять и организовывать хаос в социальных сетях? Собственно, какова цель?

Для начала ответим на второй вопрос – какова цель упорядочения и управления хаосом в социальных сетях?

Ответ прост. Цель – это управление аудиторией, подталкивание больших пользовательских хаотичных по своему поведению масс к принятию нужных нам решений, направление хаотичной аудитории в нужное русло, склонение масс к нужному для нас осмыслению информации. Проводя параллели с реальной жизнью, можно вспомнить о СМИ, которые занимаются почти тем же самым, или рекламные агенства, которые предпочитают более точечные методы воздействия.

Отрасли, которые хотят использовать такие подталкивания в своих целях и извлечь из этого материальную или информационную выгоду, не станут секретом – это отрасли рекламы, брендинга, маркетинга, предложения товаров и услуг, бизнеса, пиар-агентства и в конце концов – компании или личности, пытающиеся заявить о себе или своих каких-то действиях, не обязательно деловых или коммерческих.

Представим на секунду, что цель достигнута – хаотичное движение в социальной сети в определенный момент путем определенных подтакливающих воздействий обращено в сторону объекта, например, компании, которая предлагает тот или иной продукт в социальной сети. Эффект от этого будет огромен. Компания, не затратив сколько-нибудь существенных средств, может получить сопоставимый эффект по сравнению с оффлайн-рекламой. Учитывая, что социальные сети сейчас набрали крейсерский ход, и количество активных пользователей в их рядах все еще растет, несложно представить, что при грамотной подаче информации итоговый эффект может быть грандиозным. Здесь мы на время поставим точку и сделаем очевидный вывод – управление хаосом в социальных сетях крайне востребовано в современном мире для различных областей жизнедеятельности.

Теперь вернемся немного назад к первому вопросу и рассмотрим задачу – как же заставить, казалось бы, хаотичное движение в социальных сетях, где каждый пользователь по своему уникален, чье поведение с трудом поддается точному описанию и предсказанию, привести к нужному равновесному состоянию или некоторой степени порядка.

Нами были проведены серия экспериментов в различных крупных социальных и социально-новостных сетях с целью определить порядок и процесс воздействия на огромные массы различных пользователей, чтобы заставить их принять некоторое решение или сделать некое требуемое действие.
Эксперименты проводились только на англоязычных сверхпопулярных социальных сетях и социально-новостных сервисах digg.com, reddit.com, stumbleupon.com и др., а также некоторых блоговых социальных сервисах.

Подробнее к сути эксперимента

В общих чертах эксперимент сводился к следующему – привлечение как можно большего количества пользователей социальной сети к определенному информационному материалу – статье, новости, пресс-релизу, скрытой рекламе и т.д, опубликованной внутри социальной сети. При этом в эксперименте создавались некие специальные начальные условия, существовала возможность повышать или понижать силу этих условий, а также влиять на эксперимент по ходу его исполнения извне.

Говоря простым языком, начальные условия в данном эксперменте – это мера начального искусственно созданного внимания к информации.

Что значит «начальное искусственно созданное внимание»?

Это понятие включает в себя несколько приемов из области социальной медийной оптимизации, или сокращенно SMO как то — раздутие интереса к информации путем эмуляции горячих бесед и споров в комментариях к информации в социальной сети, методы накрутки рейтинга информации, методы понижения рейтинга конкурирующей или соперничающейся на этой социальной сети информации, методы грамотной подачи информации с применением технологий скрытого маркетинга или скрытого пиара (совет друга, просьба о помощи, безобидное частное мнение и др.) и т.д

Под каждой из наблюдаемых сетей был создан специальный уникальный алгоритм, позволяющий варьировать силу и качество начальных условий в сторону усиления: как мощные методы накрутки рейтинга информации, так и большое количество виртуальных пользователей, поддерживающих в комментариях теми или иными методами интерес к информации, что подразумевает создание искусственных споров и дискуссий, создание заведомо ложных или восхваляющих веток дискуссий и т.д.

Задача исследования была определить, каков масштаб начальных возмущающих условий должен быть внедрен при подаче информации, чтобы информация стала максимально популярной в социальной сети.

Если переложить это на математику, то это можно облечь в следующую форму:

Если считать, что действия пользователи в социальной сети подчиняются правилам детерминированного хаоса (детерминированный хаос — это вид хаоса, который порождается не случайным поведением большого количества элементов системы, а внутренней сущностью нелинейных процессов.), то каковы должны быть начальные условия, чтобы хаос перетекал в новую форму порядка (коим выступает высокая популярность информации) и оставался в нем максимально долго.

Не стоит забывать, что это лишь усредненный эксперимент, поэтому многие данные усреднены, а о некоторых умолчим, дабы не утомлять читателя. Основная идея лежит в плоскости моделировании поведения социальной сети в отношении к определенной информации, а также варьирование начальных параметров системы с целью описания модели для разных случаев.

Идеальными социальными сетями для данного эксперимента были выбраны самые трафикогенерирующие мировые социальные новостные сети: digg.com и reddit.com.

Посещаемость каждой из них составляет несколько десятков уникальных посетителей в месяц со всего мира, и они идеально подходят для проведения эксперимента.

Было проведено несколько десятков успешных выводов опреденной информации в топы данных сетей, проанализированы и сделаны оценки по возможности достижения или недостижения пиков популярности информации в зависимости от варьируемости начальных данных. На основании этих выводов построены и описаны поведения математических моделей и найдены закономерности достижения топов социальных сетей в зависимости от начальных искусственно введенных данных.

Опишем один из экспериментов.

Была создана высококачественная статья на английском языке на некоммерческую тематику и размещена на блоге, созданном около месяца назад. Тематика статьи была средней привлекательности, она не являлась сенсационной новостью или несла новизну, но в то же время была информативна. Блог был оформлен максимально с высокими принципами юзабилити и высокими стандартами подачи информации.

Для чистоты эксперимента было решено разбить опыт на два.

В первом опыте никаких начальных условий (то есть эмулирование активных действий), описываемых выше, к статье не было произведено. Все, что было сделано, – публикация статьи в социальной сети.

Эффект оказался практически нулевым. Несмотря на интересность статьи, она не была по достоинству оценена пользователями. Связано это может быть со многими факторами, как слишком большим потоком одновременно разной информации и нефокусирование взгляда на данную статью в потоке других.

Во втором опыте использовались начальные условия – эмулирование активных действий, накрутка рейтинга статьи, создание искусственных дискуссий-веток комментариев, активное понижение рейтинга всех конкурирующих статей (занижение конкурентов).

Оказалось, что при различной вариации степени активных действий информация становилась в той или иной степени популярной и привлекала большой пользовательский ажиотаж. Объяснялось это тем, что статья благодаря успешно внедренным начальным условиям стала больше интересна для пользователей социальной сети.

Была составлена математическая модель поведения статьи в системе. Не будем приводить ее здесь, дабы не выходить за рамки статьи из сферы информационных технологий.
Скажем лишь, что в математической модели участвовало несколько параметров – таких, как:

фициент качества статьи

Выбирался не самым высоким, дабы уменьшить влияние эффекта новизны. Статья представляла собой подборку уже известной информации в аналитической подаче.

Коэффициаент качества блога

Включал качество оформления блога, его возраст. Являлся неким рейтингом юзабилити и качества оформления блога.

Брэндовость блога – коэффициент, отвечающий за известность блога до момента продвижения статьи с него в социальной сети. Коэффициент брэндовости играет высокую роль в социальных сетях. Если блог или ресурс узнаваемый, то к нему обычно повышенное внимание, что дает ему дополнительное преимущество. Выводится из опытов для каждой сети.

Брэндовость пользователя, с чьего аккаунта публикуется статья — коэффициент, отвечающий за узнаваемость ника пользователя. Зачастую к никам активных пользователей, давно промышляющих на социальных сетях, приковано больше внимания, как и на все действия данного ника. Выводится из опытов для каждой сети.

Мощность накрутки – обычно числовое значение, характеризующее кол-во отданных голосов за статью с разных аккаунтов (вернее, с аккаунтов, которые система различает как разные, то есть как минимум разный ip-адрес для каждого аккаунта). Это значение дозировалось в разных количествах до достаточно высокого предела (до 100 – 300 голосов).

Мощность понижения рейтингов конкурентных статей или накрутка со знаком минус, при которой виртуальными пользователями понижаются рейтинги конкурентов.

Брэндовость пользователей, которые участвовали в накрутке, – аналогично брендовости пользователя, с чьего аккаунта публикуется статья.

Коэффициент идеального времени суток для продвижения статьи. Разное время суток подразумевает разную активность пользователей. Максимально много пользователей на социальных сетях находится в свое рабочее время, в среднем с 9.00 до 18.00.
В зависимости от времени работы со статьей коффициент может уменьшаться или повышаться. Максимальное значение коффициент получал в период с 10.00 до 11.00 и с 13.30 до 14.00 и с 17.30 до 18.00. Данные промежутки времени как самые трафикогенерирующие были выведены в результате экспериментов.

Закладываемая продолжительность продвижения статьи. Обычно по правилам социальных сетей время продвижения статьи не может быть выше 24 часов.

Существует также и немало других параметров, но мы их опустим для простоты повествования.

Самая сложная для описания система – система эмуляции поддержания дискуссий и альтернативных обсуждений в комментариях к статье. Описание ее математически максимально затруднено, так как в нее входит множество параметров.

Это основные фигуранты в математической модели.
Варьирование каждого из них приводит к увеличению или уменьшению влияния на продвижение статьи. Заметим, что очень часто параметр мощности накрутки перевешивал в модели большинство остальных.

Одна из основных задач эксперимента наряду с выводом новости в топ социальной сети была: постараться максимально долго удержать статью в топе, то есть поддерживать ее популярность. На языке математики в этот период протекают «бифуркационные процессы». Напомним, что под бифуркаций в классической синергетике подразумевается существенная перестройка системы, в точке бифуркации обычно возникает неопределенность поведения системы, когда система может выбрать один из множества путей своего дальнейшего развития.

Применяя к нашей задаче эти понятия, можно сказать, что в бифуркационный период велик шанс возникновения множества путей развития системы, один из которых — это улетучиваемость популярности, особенно при большом количестве привлеченных к статье естественных пользователей. Для того, чтобы этого не допустить, необходимо пройти бифуркационный период максимально гладко, без эксцессов и не дать хода процессу ослабевания интереса к статье.

В этот момент на сцену выходит система поддержания эмуляции дискуссий и альтернативных обсуждений, чтобы завлечь больше активных пользователей в обсуждение, а тех – другими и т.д, тем самым увеличивая или удерживая популярность статьи. Альтернативой этому методу может служить «накрутка понижения конкурентов».
В особо сложных случаях эти два метода используются вместе для усиления эффекта и удержания популярности статьи.

Вывод

Была построена приближенная математическая модель поведения социальной сети в момент продвижения в топ статьи с целью добиться максимальной ее популярности.
Модель позволяет примерно рассчитывать и делать оценки по внедрению тех или иных действий для удержания или создания популярности для статьи. Конечно, модель не может максимально точно оценить креативность комментария, его остроту, но может дать приближенную картинку на более высоком уровне самоорганизации.

Поскольку стоит признать, что в подобного рода дисциплинах и в сверхсложных системах, где учитывается множество параметров, построение максимально приближенной к реальности математической модели усложнено, то лучшей иллюстрацией в теории динамического хаоса для этого является понятие специального графика в трехмерном пространстве, на котором можно увидеть закономерности изменения состояний и различные вариации этих состояний. График и понятие такого поведения этих детерминированных процессов имеет известное в теории динамического хаоса название «странный аттрактор». Из определения аттрактора: это относительно устойчивое состояние системы, притягивающее к себе множество «линий» развития, возможных после точки бифуркации. Случайность и необходимость взаимно дополняют друг друга в процессе возникновения нового.

Как видите, его определение очень хорошо согласуется с поведением и ходом продвижения статьи в социальной сети. А именно:

При недостаточно успешно проведенной начальной накрутке популярность может быть не достигнута уже на первых этапах продвижения.

При достаточно успешных методах начальной накрутке популярность может быть достигнута лишь на некоторое небольшое время, но затем не удержана при слабых значения в системе эмуляции комментариев и дискуссий.

При достаточно успешных методах начальной накрутки и при активной системе эмуляции комментариев и дискуссий популярность может быть удержана только на некоторое небольшое время, если недостаточно активна система занижения рейтинга конкурентов и т.д.

И прочие вариации

Полученный в данном исследовании странный аттрактор представляет собой изображение в трехмерном пространстве, где отображены все возможные ветви развития и эволюционирования системы при внедрении сильных начальных данных. Очевидно, что в начальный момент кривые аттрактора идут вверх (популярность увеличивается), а в дальнейшем движении он принимает несколько ответвлений в разные стороны (нехватка сил для удержания популярности в зависимости от параметров или удержание популярности). Теория странного аттрактора в данном контексте уходит далеко за пределы научно-популярной составляющей статьи, поэтому более конкретно здесь его мы рассматривать не будем. Отметим лишь, что на его основе можно предполагать и располагать дозировкой сил для проведения продвижений в социальных сетях.

Выводы

Итак, мы постарались подвести социальные сети под теорию динамического хаоса, а продвижение статьи методами, описанными выше (то есть начальным и дальнейшим воздействием) – упорядочение и самоорганизацию этого хаоса. Получается достаточно забавно – социальная сеть со своими уникальными пользователями и связями, непредсказуемым или с трудом предсказуемым поведением пользователей можно в определенной локализации направлять в организованность и порядок (что является удержанием популярности статьи в нашем случае). Конечно, большую роль тут играет и понятие столь известного «эффекта волны» – при достижении некоторого порога популярности сам эффект популярности может практически не ослабевать, а оставаться или даже увеличиваться во времени за счет того, что большинство пользователей социальных сетей, глядя на уже популярную статью, относится к ней с меньшим пренебрежением (логика проста – раз она популярна, значит, неспроста!) и давая свои голоса на автомате. Такие эффекты особенно наблюдаются на самых крупных социально-новостных сетях — digg.com, reddit.com и им подобным.
В своих выводах, как видите, мы не приводим конкретных и точных цифр, поскольку исследование постоянно совершенствуется и дорабатывается, хотя его результаты уже более полугода успешно используются на вышеозначенных сетях, и не только на них.
Мы не можем оглашать конкретных цифр, минимальных порогов значений тех или иных параметров для прохождения в топ статей по нескольким причинам, одна из которых является той, что раскрытие основных значений и примерных показателей может привести к возникновению хаоса и отказу частичной работы теории (вследствие того, что многие станут ее использовать).

Применения на практике

Как было уже неоднократно сказано выше, благодаря примерным оценкам возможностей созданной системы продвижения в социальных сетях можно добиться крайне заманчивых перспектив, а именно

1) Привлекать огромные массы пользователей к некоей требуемой проблеме.
2) Привлекать огромные массы пользователей к требуемому информационному материалу.
3) Проводить рекламные и маркетинговые мероприятия. Особенно рекомендуется использовать скрытый маркетинг, неявную рекламу, а также классические методы продвижения в социальной медийной оптимизации (приз за участие в конкурсе, интервью с известной личностью, фальсификация новости, излишнее украшение новости или статьи и т.д).
4) Информировать о ресурсах, мероприятиях или привлечении внимания и т.д.

Применение управления и моделирования поведения социальными сетями в РУз

Во всем мире вот уже несколько лет используется вышеозначенная практика в социальных сетях. И Узбекистан, мы надеемся, не будет исключением в этих рядах.
С ростом социальных сетей в узнете рекламные и пиар-агентства, интернет-маркетологи направят свой взгляд на интернет-сообщество как новый источник аудитории для рекламы товаров, продуктов и просто предоставление и распространение информации в максимально короткий срок с минимальными затратами. Отличным подспорьем социальные сети могут быть для органов власти на местах в стране. С ростом информатизации и всех отраслей РУз отрасль социальных сетей не может быть не затронута. Через нее могут давать разъяснения к нормативным актам, скорейшему доведению для населения правовых актов и указов. Важную роль это может сыграть в вопросах доведения идеологических норм до населения, а в особенности – до молодежи, идеологических принципов РУз. При этом процесс доведения будет более дружествен к пользователям и затрагивать одновремено большое количество молодежи, которая является будущим нашей страны. Можно сказать, что методы, описанные в данной статье, в каком-то смысле могут даже заменить традиционные онлайн-СМИ, так как усваиваемость информации от друзей, товарищей в виде советов или отзывов была всегда традиционно выше, чем публикация в СМИ. К такому типу подачи информации у пользователя изначально выше доверие, и как это ни парадоксально, но человек обычно больше доверяет близким и знакомым, нежели посторонним, а все новое зачастую воспринимает с неохотой. С помошью же предложенной методики появляется отличная возможность добиться понимания и усваивания онлайн-информации в разы быстрее.

Стоит отметить, что данная технология сама по себе еще очень нова, и насколько нам известно, нигде больше не используется в такой ее интерпретации. Внедрение данных методов могло бы оказаться существенным подспорьем для всех заинтересованных лиц в стране. При этом обращаем ваше внимание, что в случае использования реальных моделей на практике сама полная сущность модели должна быть известна только определенной категории лиц и не выйти в «тираж», так как тогда она потеряет свою актуальность.

Автор: Керимов Игорь Сергеевич, место учебы: Аспирантура НУУз.

Информация о конкурсе Версия для печати

Orphus system
Подписывайтесь на канал infoCOM.UZ в Telegram, чтобы первыми узнавать об ИКТ новостях Узбекистана
В Telegram
В WhatsApp
В Одноклассники
ВКонтакте