Ученые из Московского физико-технического института и Томского государственного университета рассчитали модель, при которой общение в сети будет объединять, а не разобщать. Они изучили, как алгоритмы подбирают рекомендации для дружбы.
Ассортативность — тенденция, при которой люди сходятся на похожих чертах и понятиях. Члены в рамках одной группы влияют друг на друга и чаще всего общаются с теми, кого считают «своими», чей жизненный уклад и ход мыслей совпадают. Учитывая, что более 5 млрд человек в мире регулярно сидят в соцсетях, в последнее время прослеживается тенденция разделения людей на враждебные друг другу сообщества. Получается, что в конце концов люди рассредоточиваются по определенным закрытым эхо-камерам, где поощряется только одно мнение или идеи и заглушаются любые альтернативные. Со временем это приводит к конфликтам, когда происходит столкновение таких сообществ.
Выяснилось, что если они сформированы на 4 и более общих друзьях, то это ведет к увеличению закрытых сообществ, происходит сегрегация. А вот рекомендации, основанные на 1–3 общих знакомых, способствуют снижению ассортативности и сегрегации. Исследовательская работа была опубликована в академическом журнале Online Social Networks and Media. Предложенные учеными модели уже протестированы. Дальше исследователям остается проверить, будет ли алгоритм увеличивать популярность соцсетей.
Также планируется оценить, как разработанный алгоритм будет способствовать привлечению пользователей к разного рода социальным проектам. Речь идет о профессиональных или волонтерских объединениях, политических партиях, а также спортивных, культурных или игровых сообществах. Но, помимо этого, модель может очень заинтересовать маркетологов и предпринимателей. Предположительно, ее использование в рамках бизнеса отразится на повышении лояльности к брендам.
