In che modo Yahoo Research Labs studia la cultura come concetto computazionale formale

Lo studio dei social network online ha rivoluzionato il modo in cui gli scienziati sociali comprendono l'interazione umana su larga scala. Si basa sul presupposto che l'unità fondamentale dell'interazione sia il legame sociale che esiste tra due individui. Questa cravatta può essere un messaggio che una persona ha inviato a un'altra, che una persona ne segue un'altra, che a una persona piace un'altra e così via.

Questi legami sociali sono gli atomi della struttura dei social network. E gran parte della ricerca sui social network si è concentrata su come questi atomi si uniscono per creare reti complesse di interazione.

Si è pensato molto meno agli atomi stessi, se essi stessi rientrino in categorie, se atomi diversi abbiano proprietà sociali diverse e come la combinazione di atomi di tipi diversi possa essere indicativa di relazioni completamente diverse.

Oggi, Luca Maria Aiello di Yahoo Labs a Barcellona, ​​in Spagna, e un paio di amici, lo cambiano. Essi prendono in giro la natura dei collegamenti che si formano sui social network e affermano che questi atomi rientrano in tre diverse categorie. Mostrano anche come estrarre queste informazioni automaticamente e quindi caratterizzare le relazioni in base alla combinazione di atomi che esistono tra gli individui. Il loro obiettivo finale: trasformare l'antropologia in una vera e propria sottodisciplina dell'informatica.

Aiello e compagni hanno utilizzato due set di dati da una coppia di grandi social network. Il primo consiste in oltre 1 milione di messaggi inviati tra 500.000 coppie di utenti del social network aNobii, che le persone usano per parlare dei libri che hanno letto. Il secondo è un insieme di 100.000 coppie di utenti anonime che si sono commentate reciprocamente le foto su Flickr, inviando in totale circa 2 milioni di messaggi.

Il team analizza questi messaggi in base al tipo di informazioni che trasmettono, che dividono in tre gruppi. Il primo tipo di informazione è legato allo status sociale; messaggi che mostrano apprezzamento o annunciano la creazione del legame sociale come follow o like. Ad esempio, un utente potrebbe dire che una fotografia è uno scatto eccellente o dire di aver seguito qualcuno o di aver riconosciuto l'attenzione ricevuta ringraziandolo per aver visitato un sito.

La seconda categoria di informazioni riguarda il supporto sociale di qualche tipo. Lo scopo principale di un messaggio che rientra in questa categoria è salutare o dare il benvenuto a qualcuno in un sito web, esprimere esplicitamente affetto o trasmettere desideri, battute e risate.

L'ultima categoria di informazioni è uno scambio di conoscenze. I messaggi che rientrano in questa categoria condividono informazioni ed esperienze personali, o chiedono opinioni e suggerimenti, o mostrano la conoscenza di un campo particolare.

Aiello e co sviluppano quindi un algoritmo che classifica automaticamente i messaggi inviati tra individui in base al contenuto che contengono e alla loro somiglianza con messaggi dello stesso tipo.

Infine, valutano i risultati dell'algoritmo chiedendo ai redattori umani di valutare un campione di 1000 messaggi selezionati casualmente da ciascun sito Web e di etichettarli in base alle tre categorie. Hanno quindi confrontato le scelte umane con gli algoritmi e hanno trovato un buon accordo.

I risultati di questa analisi consentono loro di calcolare con quale frequenza le persone utilizzano le diverse modalità di comunicazione e anche come passano dall'una all'altra durante una conversazione.

Scoprono che in aNobii le interazioni più frequenti coinvolgono l'assegnazione di uno stato in cui il messaggio archetipico è una bella libreria, riferendosi alla collezione di libri di un utente.

Al contrario, gli utenti di Flickr comunicano in un modo diverso. In Flickr la proporzione è invece molto equilibrata, senza che nessun dominio sia in media predominante, affermano Aiello e co.

Più interessante è il modo in cui i legami sociali si evolvono nel tempo. Aiello e compagni affermano che lo scambio di status è particolarmente comune nelle conversazioni brevi e all'inizio di quelle più lunghe. Tuttavia, le conversazioni si evolvono rapidamente in un mix di scambi di conoscenze e supporto sociale. Sembra quindi che lo scambio di status serva a gettare le basi per la relazione futura, alimentando il background interazionale dopo la fase di formazione del legame, affermano Aiello e co.

Questo è uno studio affascinante che fornisce un nuovo modo di considerare i legami sociali come stringhe di interazioni. In un certo senso, cambia la teoria atomica dei legami sociali in una sorta di teoria delle stringhe.

Aiello e compagni pensano chiaramente che questo dovrebbe portare a molte nuove intuizioni e sono ottimisti riguardo al futuro. L'obiettivo finale di tale analisi è il disimballaggio della cultura come concetto formale e computazionale, dicono. E pensano agli schemi delle stringhe di interazione come a una sorta di grammatica della società. Ci auguriamo che il nostro lavoro fornisca ancora un altro passo verso una comprensione veramente computazionale delle società umane.

Questo è un obiettivo ambizioso: una vera comprensione computazionale della società umana. Entrambi fantastici e un po' spaventosi allo stesso tempo.

Rif: arxiv.org/abs/1407.5547 : Lettura del codice sorgente dei legami sociali

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