Аннотация. 

В работе представлен «метод Галактик» для выделения неявных сообществ на графе взаимодействующих объектов, полученном при импорте сети каналов из мессенджера Telegram. Данный метод основан на последовательном выделении пересекающихся сообществ на исходном взвешенном графе, дальнейшем построении нового графа, в котором вершинами являются выделенные на первом шаге сообщества, называемые авторами «метавершинами». Взвешенные ребра нового графа между «метавершинами» строятся исходя из весов между каждой парой вершин исходного графа. Далее на новом графе выделяются непересекающиеся сообщества. В итоге получается разбиение исходного графа на пересекающиеся «метасообщества». Для оценки качества разбиения представленным методом проведен психолингвистический анализ текстов полученных метасообществ, выделены закономерности в зависимости от тематической направленности каналов внутри метасообщества. В итоге обработки и анализа полученных метасообществ получено подтверждение качества разбиения. Сочетание алгоритмического метода выделения сообществ и психолингвистического анализа имеет практическое применение для задач анализа информационного воздействия в социальных сетях.

Ключевые слова: 

Telegram, анализ социальных сетей, импорт данных из социальных сетей, модель информационного воздействия, граф взаимодействующих объектов, выделение сообществ, психолингвистический анализ текстов.

Стр. 39-50.

DOI: 10.14357/20790279220405

 

 

1. Fortunato S., Newman M.E.J. 20 years of network community detection. Nat. Phys. 2022. 18. Р. 848–850.

2. Лещёв Д.А., Сучков Д.В., Хайкова С.П., Чеповский А.А. Алгоритмы выделения групп общения // Вопросы кибербезопасности. 2019. Т. 32. № 4. С. 61-71

3. Соколова Т.В., Чеповский А.А. Анализ профилей сообществ социальных сетей // Системы высокой доступности. 2018. Т. 14. № 3. C. 82-86.

4. Коломейченко М.И., Поляков И.В., Чеповский А.А., Чеповский А.М. Выделение сообществ в графе взаимодействующих объектов // Фундаментальная и прикладная математика. 2016. Том 21. №3. C. 131-139.

5. Roth M., Ben-David A., Deutscher D.. Suggesting Friends Using the Implicit Social Graph — KDD’10. July. 25–28. 2010. Washington. DC. USA. 2010.

6. Girvan M., Newman M. Community structure in social and biological networks. Proceedings of the National Academy of Sciences. 2002. Vol. 99. No 12. P. 7821-7826.

7. Blondel V.D., Guillaume J.L., Lambiotte R., Lefebvre E. Fast unfolding of communities in large networks  // Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. 2008. No 10. P. 10008.

8. Rosvall M. The map equation / M. Rosvall, D. Axelsson, C. T. Bergstrom // The European Physical Journal Special Topics. 2009.

9. Chepovskiy A.A., Leshchev D.A., Khaykova S.P. Core Method for Community Detection, in: Complex  Networks & Their Applications IX. Volume 1: Proceedings of the Ninth International Conference   on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2020. Springer, 2021. P. 38-50.

10. Попов В.А., Чеповский А.А. Модели импорта данных из Твиттера // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2021. Т.19. №2.  C. 76–91.

11. Попов В.А., Чеповский А.А. Модели импорта данных из мессенджера Telegram // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2022. Т.20. №2. С. 60-71.

12. Kelley S. The existence and discovery of overlapping communities in large-scale networks. Ph.D. thesis, Rensselaer Polytechnic Institute. Troy. NY. 2009.

13. Que X., Checconi F., Petrini F., Gunnels J. Scalable Community Detection with the Louvain Algorithm // 29th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium. 2015. May. Р. 25-29.

14. Коломейченко М.И., Поляков И.В., Чеповский А.А., Чеповский А.М. Методы визуального анализа графов. М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ». 2016. 167 с.

15. Аванесян Н.Л., Соловьев Ф.Н., Чеповский А.А. Характеристики текстов сообществ социальных сетей // Вестник НГУ. Серия: Информационные технологии. 2021 Т.19, №1. C. 5–14.

16. Fortunato S. & Barthélemy M. Resolution limit in community detection. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2007. 104. Р. 36-41.