Изучение процессов распространения информации в социальной сети видеохостинга YouTube
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Цель работы – исследовать влияние структурных и топологических особенностей социальной сети видеохостинга YouTube на процессы распространения информации в YouTube. В ходе работы были собраны данные для построения фрагмента сети YouTube – каналов, вычислены и проанализированы базовые характеристики сети и показатели центральности. Особое внимание уделено изучению топологических особенностей сети, включая структуры сообществ и ядро-периферия. В ходе исследования использовалась модель распространения, учитывающая выявленные свойства сети. Изучено влияние структуры сообществ на процессы распространения информации, а также исследована роль значимых узлов на масштаб и время распространения информации.
Полученные результаты могут быть основой для решения задач поиска суперраспространителей, блокировки негативного влияния, формирования наборов наиболее влиятельных вершин для решения задач распространения и блокировки.
Скачивания
Информация о статье
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
Barabasi A.-L. Network Science / A.-L. Barabasi. – Cambridge: Cambridge University Press, 2016. – 457 с.
Critical phenomena of spreading dynamics on complex networks with diverse activity of nodes / L. Zhou, J. Lin, Y. Wang [et al.] // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. – 2018. – Vol. 509. – Pp. 439–447. – DOI: https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.06.046 (дата обращения: 01.05.2023).
Gupta Y. Dynamics of Information Diffusion on Online Social Networks / Y. Gupta. – Rupnagar: Indian Institute of Technology Ropar, 2017. – 138 с.
Socialblade : [project] // List of most-subscribed YouTube channels : [web platform]. – Socialblade, 2023. – (Socialblade). – URL: https://socialblade.com/youtube/top/category/news (accessed date: 15.05.2023).
Дидоренко А. В., Прогулова Т. Б. Построение и исследование структуры сложной сети YouTube –каналов // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2022. – №1. – C. 77–90. – URL : https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/523.
Сlauset A., Shalizi C. R., Newman M.E.J. Power-law distributions in empirical data // arXiv.org : [open archive]. – 2007. – 43 p., 4 fig. – arXiv:0706.1062v2 [gr-qc]. – URL: https://arxiv.org/abs/0706.1062v2. – Submitted on 7 Jun 2009.
Newman M.E.J. Networks: An Introduction / M. E. J. Newman Oxford, UK: Oxford University Press, 2007. – 100 с
Newman M. E. J. The mathematics of networks // The New Palgrave Encyclopedia of Economics. — Basingstoke: Palgrave Macmillan, 2007. – URL: http://wwwpersonal.umich.edu/~mejn/papers/palgrave.pdf (дата обращения: 05.05.2023).
Page L. How does Google rank webpages? // Google 1996. – URL: https://web.archive.org/web/20120131083328/http://scenic.princeton.edu/network20q/lectures/Q3_notes.pdf (дата обращения: 05.05.2023).
Bavelas A. Communication patterns in task-oriented groups / A. Bavelas, J. Acoust // Soc. Am. — 1950. — 22 c.
Kleinberg, J. M. Authoritative Sources in a Hyperlinked Environment // Proc. 9th ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, 1998. – URL: https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/auth.pdf (дата обращения: 06.05.2023).
Marchiori M., Latora V. Harmony in the small-world // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. — 2000. — Т. 285, вып. 3–4. — DOI: 10.1016/s0378-4371(00)00311-3. — Bibcode: 2000 PhyA..285..539M. — arXiv:cond-mat/0008357 (дата обращения: 06.05.2023).
Blondel V. D. Fast unfolding of communities in large networks / V.D. Blondel, J.-L. Guillaume, R. Lambiotte, E. Lefebvre // arXiv.org : [open archive]. – 2008. – 12 p., 4 fig. – arXiv: 0803.0476 [gr-qc]. – URL: https://arxiv.org/abs/0803.0476. – Submitted on 4 Mar 2008.
Kermack W. O., McKendrick A. G. A contribution to the mathematical theory of epidemics // Proc. R. Soc. Lond. Ser. A. 1927. Vol. 115(772). Pp. 700–721.