Закономерности развития и локальные горизонты 13

Скачать 2.26 Mb.

Название	Закономерности развития и локальные горизонты 13
страница	7/33
Тип	Закон

filling-form.ru > бланк резюме > Закон

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 33

Системотехнический подход

В России центр – на периферии. <Василий Ключевский>

Принципиально, Интернет обеспечивает возрастание интенсивности интеллектуального взаимодействия на несколько порядков, появление новых качеств за счет эмерджентных свойств сложной социотехнической «большой системы».

Одно из таких качеств, потенциально достигаемых средствами Интернет-технологий – формирование групп единомышленников, социальных сетей.

Первая особенность социальных сетей – топологическая. Организация внутрисетевого межличностного взаимодействия с коммуникационной точки зрения, дает оценку мощности такого объединения «многие со многими» как 2 в степени N, где N-число участников. Тогда как в классической трансляционной сети «один ко многим» (собрания, радио и ТВ, проповедь) мощность пропорциональна числу точек (участников).

Вторая особенность социально-ориентированных сетевых объединений – ее эмерджентные свойства (от слова свойства emergence– возникновение). В частности – возникновение «роевых эффектов», аналогичных исследованным Уиллером [см. Рейнгольд] в колонии муравьев или пчел, и которым отмечены 4 характерных признака:
-     отсутствие централизованного управления;
-      самостоятельность субъединиц;
-      высокая подключаемость субъединиц;
-     паутинная нелинейная обусловленность воздействия.

Третья особенность – наличие групповой динамики в поведении, которая рассматривалась в работах И.Н. Трофимовой. И которая объясняет в частности, формирование кластеров различного размера и их поведение во времени.

Модельное системотехническое представление

Системотехнический подход предполагает возможность декомпозиции сложного объекта на совокупность иерархических вложенных моделей структуры, функционирования, как поведения во времени, цели и ресурсов системы. Или символьно-математически:

М ^I _сист = < М ⁱ _стр М ⁱ _функ М ^I_цели М ⁱ _рес >

где верхний индекс i осносится к уровню рассмотрения,

М сист – модель системы в целом, состоящая из совокупностей модели структуры, функционирования, цели и ресурсов проектирования.

Предложенный естественный подход – «разделяй и властвуй» - дает возможность не запутаться в лесу, а рассматривать его на уровне листиков, веточек, лесочков и лесных массивов. В случае компьютерных систем – обычно 3-4 уровня, а именно – электронных компонентов (транзисторы, резисторы, емкости и индуктивности), уровень логических схем, узлов и блоков, сетей компьютеров. На самом верхнем – системном уровне – запросы общества, удовлетворяемые проектируемой системой.

В нашем случае объектом рассмотрения являются виртуальные социальные сети - социальная структура Интернет-среды, узлы которой составляют организации или отдельные люди, а связи между ними обозначают установленные взаимодействия (политические, корпоративные, служебные, семейные, дружеские, по интересам и т. д.) [Бобровский].

Необходимо отметить, что социальные сети являются уникальной социотехнической системой, прочно вошедшей в жизнь пользователей Интернет-среды и для работы в которой предложено достаточное количество программных сред. Однако имеются и неосвоенные области применения, в которых критериями разработки и полезности не может служить только число участников и получаемый денежный доход.

По критерию назначения среди социальных сетей выделены 3 большие группы – коммерческие, профессиональные и общественно-ориентированные, для сравнения и оценки которых применимы различные критерии и методы.

На экспертном уровне о социальной сети можно субъективно судить, пожив-поучаствовав в дискуссиях некоторое время. Средневзвешенная оценка Экспертов даст "температуру по больничке".

Некоторое представление дает топология. Скажем, у МоегоМира@Mail.ru - она звездчатая. Сеть строиться вокруг известных деятелей масс-медия и политики, их блогов, животрепещущих молодежных тем, наиболее популярных фото и т.д. Не факт, что по критерию социального капитала (см. http://v-school.ru/VSN/vsn-4.doc) данная сеть имеет преимущество перед Соседями-Конкурентами (Одноклассники и ВКонтакте).

Для сети профназначения, порядок участников которой измеряется десятками тысяч, например, Сети Творческих учителей - www.IT-n.ru, которая представляет из себя часть мировой сети, поддерживаемой Microsoft, созданной для общения и обмена информационными материалами по использованию информационных технологий в образовании, оценкой может служить число ее участников, сообществ и творческих групп. Важен объем полезной информации, тематика обсуждений и их активность. Число кандидатов и докторов наук, в том числе!

Для малых социальных сетей с несколькими тысячами участников, как в сети социально-психологической поддержки Марка Сандомирского - http://pempu-re3.ning.com/, построенной средствами Ning-конструктора, важен, скорее Суммарный Функционал Психики - то есть психологическое состояние ее участников.

Для сети преимущественно социальной ориентации, например cоциальной «Сети Пассионариев», наряду с числом ее участников будет иметь значение топологические характеристики и связность, возможность голосований и рейтингования обсуждений, его качество.

Обзор социальных проектов - http://v-school.narod.ru/PAPERS/analiz.doc

Параметры и характеристики сетей

Для анализа коммуникативных возможностей как классических, так и виртуальных социальных сетей применимы такие понятия теории графов, как ранг, характеризующий число узлов, соединенных с данным. Полезны для исследователя характеристики из теории графов, такие как кластеризация, распределение степени , эластичность и ряд других, рассмотренных в отчете исследователей из Томска [Давыденко]. Понятие центра группы и три конкурирующих принципа, а именно: ранг узла, контроль и независимость, предложенные С. Фриманом, позволяют понимать некоторые механизмы работы.

Для классических социальных сетей был получен ряд качественных результатов, среди которых следует отметить вывод о ценности «слабых связей», сделанный Грановеттером в 1973 году, согласно которому люди чаше находят работу благодаря не родственным сильным связям, а так называемым слабым, по которым люди не менее охотно иногда делятся необходимой информацией.

Важный формальный показатель – количество участников.

Уточняя понятие цели или ценности сети, следуя Роберту Меткалфу [__], можно согласиться с тем, что для коммуникационной сети ценность пропорциональна количеству связей между участниками сети, а не количеству участников, как в классической трансляционной сети.

Понимаю структуры и возможностей способствует классификация сетей Г.В. Градосельской с позиций коммуникативности и центральности (доминирования) и которой предложены 4 типа сетевых структур [Градосельская].

Рис. 2-1. Классификация по признакам
Доминантность \ Коммуникативность

Высокая доминантность и высокая коммуникативность присущи «спутниковой» структуре, где ресурсы перемещаются от центра к периферии. В системе с высокой степенью доминирования, большинство связей будут соединять «центры» и «клики».

В системе с высокой связанностью и низкой доминантностью общее число связей распределено равномерно и потоки направлены от одного фрагмента системы к другому.

Система с низкой коммуникативностью и низкой доминантностью присуща диффузным, слабоинтегрированным популяциям. Система с низкой коммуникативностью и высокой доминантностью сосредоточивает связи в ареалах сообщества и обозначает его декомпозицию.

Слабоинтегрированными социальными сетями, является, по-видимому, Одноклассники.РУ. Смешанный тип – и слабая интеграция сетян Моего мира с ареалами вокруг «Звезд».

Для сетей профессионалов характерны, по-видимому, ареалы (кластеры) узких специалистов со слабым взаимодействием с другими группировками.

В сетях ориентированных на социальные коммуникации и преобразования, важно достижение межгруппового взаимодействия, для чего интерфейс сети строится соответствующим образом, что будет рассмотрено в главе 5.

Топологические характеристики социальных сетей

Для анализа достигнутых характеристик связности сетевого проекта применимы топологические показатели теории графов, рассмотренные в [Давыденко].

Кластеризация. Присутствие связей между вершинами А и В, и между В и С приводит к связи между А и С. Или иначе. Если В имеет двух соседей по сети А и С, то они связаны друг с другом на основании их общей связи с В. В топологических терминах: существует высокая плотность треугольников АВС (в сети) и кластеризация может быть определена количественно, измерением этой плотности:

С ( I ) = 3 * (число треугольников на графе) / число связных троек вершин)

Альтернативное определение индекса кластеризации:

С_i = (число треугольников, соединенных с вершиной i) / (число троек, центрированных на i)

Индекс кластеризации в среднем по сети:

n

C^ср = (1\n) ∑ C_i

i =1

Распределение степени. Степень вершины в сети – это число ребер соединенных с заданной вершиной. Определим p_k как часть вершин в сети, которые имеют степень k. В случайном большом графе каждое ребро присутствует или отсутствует с разной степенью вероятности и распределения степени – биномиальное или пуассоновское. Далекие от распределения Пуассона распределения степени вершин в большинстве сетей искажены со скосом вправо – распределения имеют длинную хвостовую часть.

Данные о степени представляются формированием кумулятивной функции распределения:

P_k = ∑ p_k

Эластичность сети. Степень эластичности сетей относится к распределению степени при удалении вершин. Большинство сетей основано на их связности, то есть существования путей между парами вершин. Если вершина удалена из сети, типичная длина этих путей увеличивается, и в конечном счете пары вершин станут разъединенными. Имеется ряд способов удаления вершин и различные сети показывают вариацию степени эластичности к этим способам. Можно случайно удалять вершину из сети или иметь цепь удаления определенного класса вершин (например, с самыми высокими степенями, так называемых NetWokers).

Исследование атак на Интернет-серверы с 326 тысячами страниц производилось Р.Альбертом {__}. Среднее расстояние вершина-вершина, как функция числа удаленных вершин, почти не изменялась при случайном удалении вершин (высокая эластичность). Целенаправленное удаление вершин с наиболее высокими степенями приводило к разрушению сети. Таким образом, было показано, что Интернет является высоко эластичной сетью по отношению случайного отказа вершин сети, но высокочувствителен к преднамеренной атаке на вершины с наиболее высокими степенями.

Приведенный пример из топологии классических вычислительных сетей относится и к социальным сетям.

Коэффициент корреляции. Вершина с высокой степенью корреляции имеет тенденцию быть соединенной (в среднем) с вершинами с низкой степенью, и наоборот. Для количественной оценки этого эффекта необходимо измерить коэффициент корреляции степеней смежных вершин в сети.

Структура сообщества. Разделяется группами вершин, имеющих высокую плотность ребер между ними с более низкой плотностью ребер между группами. Метод извлечения структуры сети – кластерный анализ. Метод, в котором приписывается сила связи парам вершин в сети, представляющих интерес. Каждой из 0,5 n (n-1) возможных пар сети из N вершин назначена такая «сила» (причем не только соединенных ребрами). Затем, начиная с вершины без ребер между любыми из них, прибавляются ребра в порядке уменьшения силы связи. Когда все ребра добавлены, все вершины соединены с другими – получается требуемая кластеризация. Приемлемые методы назначения силы связи включают взвешенные меры расстояния вершина-вершина, размеры максимального потока и взвешенных путевых индексов между вершинами.

Структура сообществ социальных сетей – важное свойство.

Эффективность социальных сетей

Экспертные оценки и вспомогательные критерии

Социальная сеть, как сложный социотехнический объект может оцениваться как экспертно, так и с помощью некоторых интегральных, общеприменимых в технике оценок.

Наблюдение за процессами происходившими в социальной сети МойКруг позволило сформулировать некоторые подходы и оценки. Скажем, уровень «взрослости» обсуждения в темах не вызывал доверия.

Другой внешний критерий – рекомендованная участниками обсуждения литература и сайты. Приведу примеры. В подсети «Информационные технологии» – наиболее богатой и представительной – 6000 участников, обсуждалось временами по 80 тем и 200 новостей, «выставлено» 600 вакансий. Но учебный открытый ресурс Интернет-Университета информационных технологий Шкреда А.В. рекомендовали своим друзьям – 100 человек. Ресурс «Виртуального компьютерного музея» Пройдакова Э.М. с полумиллионом посетителей – 3.

В подкруге интересов «Политика» было заявлено 1500 участников. Однако «Столкновение цивилизаций» С.Хандингтона – рекомендовал прочитать только один человек. Такие логические связки могут служить индикатором качества сети.

Интегральные термодинамические показатели

Социотехническую систему возможно охарактеризовать с помощью понятия энтропия.

Впервые термин был применен Клаузиусом для обозначения меры деградации какой-либо системы. В процессах, происходящих без дополнительного притока энергии извне (изоэнергетические процессы), уменьшение внутренней энергии системы сопровождается пропорциональным увеличением энтропии, и наоборот. Следовательно, энтропия есть мера вероятности физической системы, а ее рост – переход от большего порядка к меньшему. Максимум энтропии достигается при равновесном, наивероятнейшем состоянии системы. Закон возрастания энтропии присущ любой изолированной системе, предоставленной самой себе.

Порассуждаем о законе возрастания энтропии, используя понятия и модели, почерпнутые из теории игр в изложении [Пономарев].

В случае социотехнической системы имеет место не просто изолированная система, а система с противодействием и взаимообменом, то есть открытая система, состоящая из собственно самой социальной сети - системы P и ее внешнего окружения - E. В системе действуют ряд потоков обмена.

Первый поток характеризует возрастание энтропии как в любой физической системе. Мощность этого потока определяется градиентом естественного увеличения энтропии H_E. Элементы противоборства с внешней средой приводят к появлению потока энтропии, мощность которого определяется градиентом искусственного увеличения энтропии H_И. Величина этого градиента может изменяться в довольно широких пределах в зависимости от целей проекта. Однако эти пределы не безграничны, а вполне конечны и определяются количеством информации о противоборствующих сторонах. Чем полнее информация о внешнем окружении (маркетинг), тем в большей степени может использоваться правило искусственного увеличения энтропии.

А что же препятствует росту энтропии? Препятствует росту энтропии свободная энергия, полученная системой в процессе противоборства. Эта энергия (избыток энергии) образует поток «отрицательной энтропии», мощность которого характеризуется градиентом H_O. Появление этого потока равносильно появлению управляющего начала в системе P – E, то есть равносильно введению в систему информации. Чем больше это управляющее начало, тем по более жестким законам действуют противоборствующие стороны, что приводит к возрастанию вероятности достижения цели игры (проекта).

Итак, энтропия системы P – E определяется суммой перечисленных потоков, то есть: H_Σ = H_E + H_И + H_O.

Если H_E + H_И > H_O то взаимодействие противоборствующих противников быстро распадается, что равносильно ничейному исходу. Если же H_E + H_И < H_O то система P – E может иметь стационарное состояние, то есть такое состояние, когда отток энтропии во внешнюю среду и приток «отрицательной энтропии» в виде избытков энергии компенсируют друг друга. Именно в стационарном состоянии действуют объективные законы, по которым живет и развивается система. Время жизни системы в стационарном состоянии определяется величиной избытка энергии.

Чем больше эта величина, тем более тесно взаимодействуют противоборствующие стороны друг с другом, тем более вероятно, что сторона, имеющая избыточную энергию, решит противоборство в свою пользу.

В этих рассуждениях избыточная энергия понимается как негэнтропия, которая препятствует распаду системы P – E , то есть удерживает во взаимодействии противоборствующие стороны. Заметим, что необходимым условием существования решения игры является условие H_O > 0.

Таким образом, если рассматривать систему как термодинамическую, то только избытки энергии (способность совершить работу по удержанию противников во взаимодействии) является демпфером на пути возрастания энтропии. Именно эти избытки энергии позволяют в условиях лавинообразного нарастания энтропии решать задачу игры с заданной вероятностью.

Если все сказанное имеет право на жизнь, то можно сформулировать один из принципов противоборства: каков бы ни был энергетический запас динамического объекта, имеющего ранг преследователя, со временем он теряется, а это приводит к росту энтропии системы P – E. Поскольку энергетический запас всегда ограничен, то это в конечном счете не может препятствовать росту энтропии в системе. Следовательно, чем больше время игры, тем меньше шансов добиться успеха.

Все сказанное, по-видимому, можно отнести к 2 основным сетевым проектам – Одноклассники.РУ и ВКонтакте.РУ.