Sugeriranje “prijatelja” na novi način

Rezultati istraživanja pomoći će društvenim mrežama poput Facebooka, koji ima više od 750 miliona korisnika. (EPA)

Naučnici Cambridge Univerziteta razvili su metodu predviđanja koji bi ljudi mogli postati prijatelji na društvenim mrežama zasnovano na informacijama o mjestima koje posjećuju u stvarnom svijetu.

Istraživači su ovako razvili metodu „sugeriranja prijatelja“ preko društvenih mreža koji možda imaju slične interese u stvarnom svijetu, prenosi Reuters.

Ova metoda, zajedno s metodom „prijateljev prijatelj“, koju koriste mreže kao što su Facebook i LinkedIn, može povećati efikasnost sistema predviđanja, kažu istraživači.

„Željeli smo istražiti osobnosti mjesta koja podstiču stvaranje veza među posjetiocima te kako se one mogu ugraditi u sistem koji predviđa prijatelje“, rekao je istraživač Salvatore Scellato.

Bodovi za lokacije

Naučnici su analizirali stvaranje društvenih veza na portalu Gowalla, društvenoj mreži koja omogućava korisnicima da dijele informacije o lokacijama koje posjećuju.

„Nadgledali smo ponašanje ljudi koji odlaze na određena mjesta i veze koje ostvaruju. Zaključili smo da mnogi ljudi koji posjete ista mjesta dodaju jedni druge u listu prijatelja na portalu Gowalla. Oko 30 posto elektronskih društvenih veza ostvareno je na ovaj način“, kazao je Scellato.

Razne lokacije bile su označene različitim brojevima bodova, s obzirom na to koliko bi bilo vjerovatno da će prilikom posjete istima biti ostvarena veza i interakcija među ljudima, tako da su uredi, teretane i škole bile označene većim brojem bodova nego fudbalski stadioni ili aerodromi.

Bodovi su određivani prema broju ljudi koji su posjetili određena mjesta i učestalosti tih posjeta – teorija koju Scellato opisuje kao „lokacijska entropija“.

„Uzimali smo u obzir entropiju nekog mjesta da bi pronašli lokacije u kojima je više vjerovatno da će ljudi ostvariti društvene veze, kao što su uredi i teretane, za razliku od željezničkih stanica ili muzeja. Otkrili smo da je vrlo vjerovatno da će dva korisnika koja posjete mjesto s niskom entropijom, to jest mjesto koje samo nekolicina ljudi redovno posjećuje, ostvariti društvenu vezu“, rekao je Scellato.

Ogroman problem

Sistemi predviđanja elektronskih prijatelja predstavljaju ogroman problem društvenim mrežama zbog velikog broja korisnika. Facebook, na primjer, ima više od 750 miliona aktivnih korisnika.

„Prema rezultatima našeg istraživanja, moguće je poboljšati efikasnost sistema predviđanja društvenih veza da bi članovi društvenih mreža ostali zainteresirani i uključeni u određeni portal“, kazao je Scellato.

Izvor: Agencije