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Il software identifica le cricche sociali che non sapevi nemmeno di avere
Guidato da un ingegnere della Microsoft Research, un team di scienziati informatici ha escogitato quello che potrebbe essere il metodo più accurato per identificare le cricche sociali all'interno dei social network.
Comunità all'interno di un branco di 64 delfini
Il loro software (pdf) utilizza un approccio totalmente nuovo costruito sulla teoria dei giochi, in cui ogni membro di un social network è trattato come un attore razionale che tenta di massimizzare la propria utilità di fronte ai benefici e ai costi del mantenimento dell'appartenenza a cricche sociali. (Per quelli di voi che sono davvero interessati a queste cose, hanno trovato il equilibrio di Nash per il calcolo costi/benefici di ciascun individuo.)
È risaputo che gli esseri umani traggono molti benefici dall'appartenenza a una comunità, ma mantenere quei legami è costoso in termini di tempo o altre risorse, ad esempio quando una comunità professionale ha una quota associativa.
Questo lavoro potrebbe aiutare gli studi sullo sviluppo urbano, le reti criminali, il marketing e molte altre aree di ricerca rese possibili dai dati prontamente disponibili dai social network online come Facebook e Twitter.
Curiosamente, due dei set di dati su cui i ricercatori hanno testato il loro lavoro, che sono apparentemente standard per questo tipo di ricerca, erano dati raccolti da antropologi su un Accademia di karate , e i dati raccolti dai biologi marini su a branco di 64 delfini . Applicando il loro approccio basato sulla teoria dei giochi a entrambe le reti, sono stati in grado di risolvere cricche che altri approcci non avevano del tutto.
Comunità nel club di karate di Zachary
In un mondo in cui i confini delle cricche possono essere così confusi che anche gli individui al loro interno potrebbero non riconoscere di appartenere a un gruppo, questo lavoro potrebbe un giorno aiutarci a rendere espliciti i paesaggi sociali a cui stiamo partecipando. Chiunque abbia avuto l'esperienza di rendersi conto che due amici che non sapevi fossero anche amici l'uno dell'altro ha sperimentato l'equivalente nel mondo reale dei frutti di questo algoritmo di risoluzione della cricca.
Con l'aiuto di Zhenming Liu di Harvard e Xiaorui Sun dell'Università Jiao Tong di Shanghai, Wei Chen e Yajun Wang di Microsoft ha applicato con successo l'algoritmo anche a un problema comune nelle citazioni accademiche: capire chi è chi tra i tanti ricercatori cinesi i cui nomi sono scritti allo stesso modo quando romanizzato . Ad esempio, ci sono più di 20 persone nominate Wei Chen nel Bibliografia informatica DBLP . (Non a caso, uno di loro è un autore di questo articolo.)
Utilizzando una mappa di 20.000 nodi della bibliografia, dove ogni nodo è una persona, hanno scoperto tutte le comunità a cui appartenevano gli autori con quel nome. Sapendo quanto sia improbabile che due Wei Chen appartengano allo stesso esatto insieme di cricche, sono stati in grado di disambiguare i vari Wei Chen nel DBLP.
