Осваиваю полноформатную версию ПО для . Решил, что лучший способ научиться – сделать небольшой, но настоящий проект.

Осваиваю полноформатную версию ПО для сетевого анализа – NodeXL. Решил, что лучший способ научиться – сделать небольшой, но настоящий проект. Смотрите, что из этого получилось.

Моя цель – определить, насколько «дружественны» сообщества БФУ им. И. Канта в социальной сети в ВКонтакте, то есть насколько плотно они представлены друг у друга в разделе «Ссылки». Я не включал закрытые группы, группы без активности последние 6-7 месяцев и локальные группы (например, группа выпускников-физиков 2019г). Собрал все данные из ВК и построил ориентированный граф. Результаты получились любопытными.

Всего нашлось 77 подходящих сообщества (узла), диаметр сети – 6 связей – то есть все сообщества находятся друг от друга максимум на расстоянии шести рукопожатий. Плотность всей сети всего 3,8%, то есть сообщества слабо связаны друг с другом, сеть может вместить еще более чем 95% связей.

По количеству входящих связей (то есть самое цитируемое сообщество) заметно выделяются два сообщества: «БФУ им. И. Канта» и «Я выбираю БФУ». При этом каждое из этих сообществ образует свой кластер (об этом чуть позже). По количеству исходящих связей (сообщество, которое чаще ссылается на других) – очевидное лидерство у ИФМНиИТ, за ним ИГН и «Я выбираю БФУ».

По количество путей, которые контролирует актор, и степени близости к другим узлам заметно выделяются уже упомянутые три сообщества: «БФУ им. И. Канта», ИФМНиИТ и «Я выбираю БФУ». То есть это главные сообщества, через которые проходят основные информационные потоки БФУ в ВК и которые распространяют контент.

По коэффициенту кластеризации (который показывает вероятность того, что два ближайших соседа одного узла сами есть ближайшие соседи, то есть вероятность уплотнения сети, обрастания связями, «дружбой») на первое место выходят уже совсем другие сообщества. Это сообщества по внеучебке (например, ЭСО БФУ им. И. Канта "Эйва"), соцпомощи (Социальный комитет БФУ им. И. Канта) и развития (Центр языковой подготовки БФУ им. И. Канта), а также Ресурсный центр ФК БФУ им. И. Канта, Медиацентр БФУ им. И. Канта и Научная библиотека БФУ им. И. Канта.

Выполнив процедуру кластеризации, программа выделила 6 различных кластеров (они обозначены разным цветом и различной символикой). Первый кластер (во главе с «Я выбираю БФУ») я обозначил как «Образование и поддержка», исходя из профиля деятельности тех сообществ, которые в него внесла система. Второму кластеру (во главе с «БФУ им. И. Канта») дал условное название – «Образование и развитие». Третий кластер – с ИГН в главной роли – «Гуманитарии», четвертый - Студенческий офис БФУ им. И. Канта – это «Внеучебка и патриотизм», пятый – «Студенческие отряды». Шестой довольно сложно выделяемый – там нет одного связующего сообщества – я назвал как «Внеинституциональная помощь и взаимодействие». Что касается метрик этих кластеров, то все они довольно похожи. Единственное, чем они разнятся – сетевой плотностью. Наименьшая плотность – у кластера «Образование и поддержка» (10,3%), наибольшая – у «Внеучебки и патриотизма» (19,4%).

Вот такая картина по сообществам БФУ в ВК, вопросы по объяснению, обобщению и прочим умозаключениям оставляю на суд читателям.

К ПО есть 100500 вопросов – может кто уже пользовался? Уже опробовал выгрузку тысяч твитов, можно выгружать данные из Flickr и YouTube. Правда и анализ в разы сложнее.

Источник: vk.com

Комментарии: