Социальные рейтинги и метрики — 2. Метрики сообществ

Продолжая тему метрик в социальных сетях, ещё несколько формул. На сей раз для анализа отношений сообществ между собой. Ничего революционного в описанных формулах нет, вопрос скорее в том что именно они показывают.

Далее рассмотрим следующие значения:

  • x i — число читателей сообщества i;
  • A(x i)— средняя авторитетность участников сообщества
  • z — число общих читателей между двумя рассматриваемыми сообществами;
  • A c(…) — средняя авторитетность членов кластера
  • A c(z) — средняя авторитетность кластера общих читателей сообществ

1. Рейтинг влияния сообществ 2-х сообществ

Определяет насколько переесекаются аудитории двух сообществ в процентном соотношении. Чем выше рейтинг тем ближе два сообщества как по величине аудитории, так и по взаимопроникновению.

R12 = (z / x 2) — определяет уровень влияния первого сообщества на второе

R21 = (z / x 1) — определяет уровень влияния второго сообщества на первое.
Например, если в сообществе A — 500 участников и в сообществе B — 300 участников, при этом 250 участников у них общие, то влияние их друг на друга будет:

RAB = (250 / 300) = 0,84 — уровень влияния сообщества A на сообщество B

RBA = (250 / 500) = 0,5 — уровень влияния сообщества B на сообщество A

Или, например, если в сообществе A — 500 участников и в сообществе B — 5 участников при этом 3 участников у них общие, то влияние их друг на друга будет:

R12 = (3/ 5) = 0,6 — уровень влияния сообщества A на сообщество B
R21 = (3 / 500) = 0,006 — уровень влияния сообщества B на сообщество A

2. Рейтинг влияния на основе авторитетности

Добавляет к рейтингу влияния «коэффициент активности» разделяемой сообществами аудитории.

AR12 = (z / x 2) * (A c(z) / A(x2)) — уровень влияния и авторитетности первого сообщества для второго

AR21 = (z / x 1) * (A c(z) / A(x1)) — уровень влияния и авторитетности второго сообщества для первого

То есть если в сообществе C 1 — 500 участников и в сообществе C 2 — 300 участников, при этом 250 участников у них общие, а средняя авторитетность сообщества C 1 это, A(C 1) = 100 и средняя авторитетность сообщества C 2 это, A(C 2) = 200. При этом авторитетность кластера A c(z) = 150

AR12 = (250 /300) * (150/200) =0,62

AR21 = (250 /500) * (150/100) = 0,75

Итоговые цифры получаются несколько иными и видно что несмотря на меньшую аудитории сообщества C 2, его влияние выше.

—-

К вопросу зачем же всё это нужно. Есть как минимум несколько областей применения:

1. Исследование механизмов распространения информации в социальных сетях.

2. Подсказка пользователю какие темы и сообщества в социальной сети могут его заинтересовать в зависимости от выбранного им сообщества

3. Оценка «цепочек сообществ». Иначе говоря, сообщества меняются, а инфлюэнсеры в них одни и те же. Ограниченное число активных участников формирует среду для активизации остальных, как следствие при переманивании пользователей с ресурса на ресурс, необязательно переманивать глобальных инфлюэнсеров. Сконцентрировав внимание на сообществах можно добиться не худшего, а то и лучшего результата зацепив одно сообщество, вытягивать связанные с ним.

Вообще же если поднимать тему глубже, то всё ближе к кластеризации аудитории. Например, упоминаемый средний пользователь блогосферы как «21 летняя московская студентка» — это такой же абсурдный факт как измерение средней температуры по больнице.

P.S. На сей раз 100% уверенности в правильности формул у меня нет, так как есть ещё ряд факторов которые важно учитывать. Текущие же скорее возможность грубой оценки без лишних затрат ресурсов.

About This Author

Яндекс.Метрика