К главе 2 и 3 ргр УСК

71

Таким образом, можно сделать вывод о том, что полноценно реализовать технологические инновации в области высокоскоростной передачи данных операторы сотовой связи смогут, лишь синхронизировав их с социальными инновациями в области структурирования своей клиентской базы, превращения ее из атомизированной массы случайных клиентов в социальную сеть, связанную тесными контактами, повышающими ценность сети для каждого ее участника и, следовательно, лояльность клиентов оператору.

Это требует разработки научно-методического аппарата оценки уровня влияния каждого из абонентов на других абонентов в мобильной социальной сети, что позволит целенаправленно стимулировать влиятельных абонентов,

повышая тем самым общий уровень лояльности клиентов социальной сети и,

следовательно, поддерживающему ее оператору мобильной связи.

73

сетей1:

а) «получение информации (в том числе – обнаружение ресурсов) от других членов социальной сети;

б) верификация идей через участие во взаимодействиях в социальной

сети;

в) социальная выгода от контактов (сопричастность,

самоидентификация, социальное отождествление, социальное принятие и др.);

г) рекреация (отдых, времяпрепровождение)».

Далее уточним ряд понятий, которые потребуются в дальнейшем изложении.

Прежде всего, нам потребуется понятие «влияние», под которым будем понимать «процесс и результат изменения индивидом (субъектом влияния)

поведения другого субъекта (индивидуального или коллективного объекта влияния), его установок, намерений, представлений и оценок (а также основывающихся на них действий) в ходе взаимодействия с ним2». Влияние –

это воздействие на чьи-либо действия, намерения и взгляды. Влияние может быть направленным и ненаправленным. В случае направленного влияния субъект преследует конкретные, заранее обдуманные цели, объект же воздействия не всегда знает и понимает процесс воздействия, не всегда его осознает и не всегда адекватно оценивает. При ненаправленном воздействии субъект не формирует конкретные цели влияния, субъект не пытается изменить состояние объекта воздействия и добиться конкретного его изменения, зачастую он даже и не знает о влиянии на другой объект, его ненаправленное влияние может являться побочным результатом направленного влияния на другой объект.

При направленном или целенаправленном влиянии обычно используют

1 Губанов Д.А. Модели информационного управления в социальных сетях: Дисс. канд. техн. наук. – М. ИПУ РАН, 2009.

2 Кондратьев М.Ю., Ильин В.А. Азбука социального психолога-практика. – М.: ПЕР СЭ,

2007.

74

механизмы внушения и убеждения, а при ненаправленном влиянии, когда ставится задача охватить неизвестную аудиторию, используют механизмы подражания и заражения.

Системный анализ процессов принятия решений в социальной сети позволяет сделать вывод о том, что агенты социальной сети, как правило, не имеют достаточной информации для их корректного обоснования, поэтому зачастую эти решения принимаются на основе принципа аналогии или исходя из аналогичных решений, т.е. их решения базируются на наблюдаемых решениях или действиях других агентов. Таким образом,

решения во многом определяются социальным влиянием других агентов сети или социальным влияние группы сети или просто сети. «Социальное влияние реализуется в двух процессах: коммуникации (в ходе общения, обмена опытом и информацией, обсуждения тех или иных вопросов с авторитетными для агента соседями он приходит к определенным представлениям, установкам, мнениям) и сравнения (в поисках социальной идентичности и социального одобрения агент принимает представления и действия, ожидаемые от него другими агентами в данной ситуации; агент задается вопросом «что бы сделал другой агент (эталон для сравнения), будь он в моей ситуации?» и, сравнивая себя с ним, определяет свою адекватность и играет соответствующую роль; можно объяснить сравнение и поиском стратегического преимущества: сравнивая себя с другими агентами,

занимающими те же позиции в социальной системе, агент может ввести или принять нововведения, которые сделают его более привлекательным в качестве объекта отношений). Необходимо отметить, что при коммуникативном подходе к влиянию агенты могут прийти к сходным представлениям, но необязательно к сходному поведению. При сравнении же агент обычно косвенным образом копирует поведение. Очевидно, поведение агента определяется не только представлениями, но и ограничениями, с

которыми он сталкивается. Поэтому агенты со схожими представлениями могут вести себя по-разному и, наоборот, агенты с разными представлениями

75

могут вести себя одинаково1».

Социальная сеть играет большую роль в распространении информации,

идей и влияния между ее членами.

Следуя работе Губанова Д.А., Новикова Д.А., Чхарташвили А.Г.2,

представим агентов, входящих в социальную сеть, множеством N = {1, 2, …, n). Влияние агентов зададим матрицей прямого влияния v размерности nxn,

при этом vij > 0 характеризует степень влияния j-го агента на i-го агента или степень доверия i-го агента j-му агенту. Понятия «влияние» и «доверие» будем считать противоположными в данном смысле.

Полагаем, что каждый агент знает достоверно знает только свои параметры доверия, т.е. i-ю строчку матрицы v, в которой представлены данные о том, насколько и кому он доверяет.

Будем считать выполненным условие нормировки для любого агента i

из N возможных:

n

vij 1.

j 1

Последнее соотношение говорит о том, что «суммарное» влияние для каждого i-го агента, с учетом того, что доверяет также и себе (vij > 0, может доверять), равно единице.

Существует возможность и косвенного влияния агентов друг на друга в том случае, когда один агент i доверяет другому агенту j, а этот агент, в свою очередь, доверяет третьему агенту k, тогда агент k косвенно влияет на агент i.

При этом агент i может и не знать о существовании агента k.

Таким образом, возникает вопрос о том, кто в конечном итоге формирует мнение в сети.

1 Губанов Д.А. Модели информационного управления в социальных сетях: Дисс. канд. техн. наук. – М. ИПУ РАН, 2009.

2 Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхарташвили А.Г. Модели информационного влияния и информационного управления в социальных сетях // Проблемы управления, 2009. – № 5. – С. 28-36.

76

В начальный момент времени у каждого агента имеется определенное мнение по конкретной проблеме. Это мнение i-го агента представим числом mi. Вектор-столбец m размерности n будет отражать мнение всех агентов.

В процессе взаимодействия агенты обмениваются мнениями, что приводит к возможному изменению мнения агента под влиянием мнений агентов, которым он доверяет. Наиболее широко распространенной моделью изменения мнений агента является модель в виде взвешенной суммы мнений агентов, которым он доверяет. В качестве весов выступают степени доверия vij:

mit mtj 1vij. j

В последнем соотношении t – момент времени, в который рассматривается состояние сети.

Для первого изменения мнений агентов в векторной форме можно записать следующее выражение:

m1 vm,

означающее, что первое изменение мнения агентов равно произведению матрицы доверия на вектор начальных мнений.

Далее, если продолжается обмен мнениями, то вектор мнений агентов будет равным:

m2 v2m,

m3 v3m,...

77

Известен следующий результат: «если взаимодействие агентов продолжается достаточно долго, то их мнения стабилизируются – сходятся к результирующему мнению»:

M lim mn .

n

Определим матрицу результирующего влияния следующим образом:

V lim vn .

n

Тогда получаем следующее соотношение:

где m – вектор начальных мнений;

V – матрица результирующего влияния;

M – вектор итоговых мнений.

В настоящее время существует несколько классификаций моделей влияния в социальных сетях, рассмотрим некоторые наиболее принятые из них.

Принято выделять оптимизационные и имитационные модели влияния,

включающие следующие их классы.

1. Пороговые модели, включая линейные и нелинейные. В этих моделях субъект (агент) – вершина графа (узел социальной сети) – находится либо в активном, либо в неактивном состоянии, при этом при влиянии на него соседа (соседнего узла) он может переходить из неактивного в активное состояние, если уровень влияния превышает некоторый порог (пороговую функцию).

Если i-ый агент испытывает влияние силой fij j-го агента так, что выполняется условие:

78

fij > f0,

где f0 – некоторый порог (пороговая функция), то i-ый агент становится активным.

При воздействии на i-го агента группы N соседних агентов условие его активации выглядит аналогично:

N

fij f0.

i 1

В зависимости от порога (пороговой функции) f0 эти модели могут быть линейными и нелинейными; нелинейные, в свою очередь, могут быть стохастическими, т.е. когда порог (пороговая функция) f0 выбирается на основе некоторого распределения.

2.Модели независимых каскадов, в основе которых лежат модели

«систем взаимодействующих частиц» (Interacting Particle Systems). Эти модели являются дальнейшим развитием пороговых моделей с учетом того,

что активный агент может активировать, став активным, соседний узел только с некоторой вероятностью.

3. Модели просачивания и заражения. Они используются в

различных приложениях и представляют собой популярный способ

изучения распространения информации (инноваций). Классическая

«модель распространения эпидемии основана на следующем цикле заболевания носителя: первоначально человек восприимчив к заболеванию;