De acuerdo con un nuevo análisis de seis redes sociales en línea, sus posibilidades de formar amistades en línea dependen principalmente de la cantidad de grupos y organizaciones a las que se une, no de sus tipos.
"Si una persona está buscando amigos, básicamente debería estar activo en tantas comunidades como sea posible", dice Anshumali Shrivastava, profesor asistente de ciencias de la computación en la Universidad de Rice y coautor de el estudio, que los investigadores presentaron en la Conferencia Internacional IEEE / ACM 2018 sobre Avances en Análisis de Redes Sociales y Minería. "Y si quieren hacerse amigos de una persona específica, deben intentar ser parte de todos los grupos a los que pertenece esa persona".
El hallazgo se basa en un análisis de seis redes sociales en línea con millones de miembros. Shrivastava dice que su simplicidad puede ser una sorpresa para quienes estudian la formación de amistades y el papel que desempeñan las comunidades en la creación de amistades.
'Pájaros del mismo plumaje'
“Hay un viejo dicho que dice que 'los pájaros del mismo plumaje vuelan juntos'”, dice Shrivastava. "Y esa idea, que las personas que son más similares tienen más probabilidades de convertirse en amigos, está incorporada en un principio llamado homofilia, que es un concepto ampliamente estudiado en la formación de amistades".
Una escuela de pensamiento sostiene que debido a la homofilia, las probabilidades de que las personas se conviertan en amigos aumentan en algunos grupos. Para explicar esto en los modelos computacionales de redes de amistad, los investigadores a menudo asignan a cada grupo una puntuación de "afinidad"; Cuanto más parecidos sean los miembros del grupo, mayor será su afinidad y mayores serán sus posibilidades de formar amistades.
Antes de las redes sociales, había pocos registros detallados sobre las amistades entre individuos en grandes organizaciones. Eso cambió con el advenimiento de las redes sociales que tienen millones de miembros individuales que a menudo están afiliados a muchas comunidades y subcomunidades dentro de la red.
“Si dos personas están activas en la misma comunidad al mismo tiempo, tienen una probabilidad constante, generalmente pequeña, de formar una amistad. Eso es."
"Una comunidad, para nuestros propósitos, es cualquier grupo de personas afiliadas dentro de la red", dice Shrivastava. "Las comunidades pueden ser muy grandes, como todas las personas que se identifican con un país o estado en particular, y pueden ser muy pequeñas, como un puñado de viejos amigos que se reúnen una vez al año".
Encontrar puntajes de afinidad significativos para cientos de miles de comunidades en las redes sociales en línea ha sido un desafío para los analistas y modeladores. Calcular las probabilidades de formación de amistad se complica aún más por la superposición entre comunidades y subcomunidades. Por ejemplo, si los viejos amigos en el ejemplo anterior viven en tres estados diferentes, su pequeña subcomunidad se superpone con las grandes comunidades de personas de esos estados. Debido a que muchos individuos en las redes sociales pertenecen a docenas de comunidades y subcomunidades, las conexiones superpuestas pueden volverse densas.
Superposición de supervisión
En 2016, Shrivastava y el coautor del estudio, Chen Luo, un estudiante graduado en su grupo de investigación, se dieron cuenta de que algunos análisis bien conocidos de la formación de amistad en línea no tenían en cuenta ningún factor derivado de la superposición.
"Digamos que Adam, Bob y Charlie son miembros de las mismas cuatro comunidades, pero además, Adam es miembro de otras comunidades 16", dice Shrivastava. “El modelo de afiliación existente dice que la probabilidad de que Adam y Charlie sean amigos solo depende de las medidas de afinidad de las cuatro comunidades que tienen en común. No importa que cada uno de ellos sea amigo de Bob o que Adam esté siendo arrastrado a 16 en otras direcciones ".
A los investigadores les pareció un descuido flagrante, pero tenían una idea de cómo explicarlo basándose en una analogía que vieron entre las subcomunidades superpuestas y las similitudes superpuestas entre las páginas web que los motores de búsqueda de Internet deben tener en cuenta. Una de las medidas más populares para la búsqueda en Internet es la superposición de Jaccard, que los científicos de Google y otros fueron pioneros a fines de la década de 1990.
El modelo ofrece una explicación simple de cómo se forman las amistades: se superponen entre comunidades.
"Utilizamos esto para medir la superposición entre comunidades y luego verificamos si existía una relación entre la superposición y la probabilidad de amistad, o la afiliación de amistad, en seis redes sociales bien estudiadas", dice Shrivastava. "Encontramos que en los seis, la relación más o menos parecía una línea recta".
"Eso implica que la formación de amistad se puede explicar simplemente observando la superposición entre comunidades", dice Luo. “En otras palabras, no es necesario tener en cuenta las medidas de afinidad para comunidades específicas. Todo ese trabajo extra es innecesario ".
Las matemáticas detrás de hacer amigos.
Una vez que los investigadores vieron la relación lineal entre la superposición de comunidades de Jaccard y la formación de amistades, también vieron la oportunidad de utilizar un método de indexación de datos llamado "hash", que organiza los documentos web para una búsqueda eficiente. Shrivastava dice que él y Luo desarrollaron un modelo para la formación de amistades que "imitaba la forma en que las matemáticas detrás del trabajo hash". El modelo ofrece una explicación simple de cómo se forman las amistades.
"Las comunidades están teniendo eventos y actividades todo el tiempo, pero algunos de estos son un sorteo más grande, y la preferencia por asistir a estos es mayor", dice Shrivastava. “En base a esta preferencia, los individuos se vuelven activos en las comunidades preferidas a las que pertenecen. Si dos personas están activas en la misma comunidad al mismo tiempo, tienen una probabilidad constante, generalmente pequeña, de formar una amistad. Eso es. Esto recupera matemáticamente nuestro modelo empírico observado ".
Él dice que los hallazgos podrían ser útiles para cualquier persona que quiera unir a las comunidades y mejorar el proceso de formación de amistades.
"Parece que la forma más efectiva es alentar a las personas a formar más subcomunidades", dice Shrivastava. “Cuantas más subcomunidades tengas, más se superponen y más probable es que los miembros individuales tengan más amistades cercanas en toda la organización. La gente ha pensado durante mucho tiempo que esto sería un factor, pero lo que hemos demostrado es que este es probablemente el único al que tienes que prestar atención ".
La Fundación Nacional de Ciencia, la Oficina de Investigación Científica de la Fuerza Aérea y la Oficina de Investigación Naval apoyaron este trabajo.
Fuente: Universidad de Rice
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