Fun of Teaching (CC BY-SA)

Ниже я изложу метафору, пришедшую мне в голову за несколько дней до того, как я посмотрел выступление Кристакиса (о котором писал раньше). Я никоим образом не претендую на новизну сравнения, которое буду рассматривать, в любом случае оно кажется мне очень удачным.

Но в начале я хотел бы оттолкнутся от рассуждений Кристакиса. Социальная сеть имеет память, она помнит человека даже тогда, когда он умер и перестал быть ее узлом. Попробуем взглянуть на механизм этой памяти под другим углом. Человек жив, но мы не знаем о нем ничего и поэтому не рассматриваем его как узел исследуемой социальной сети. Однако это не означает, что сеть не помнит его! Она помнит его и помнит его сейчас, то есть знает о нем в отличие от нас. Если человек в некотором смысле меняется, то это с некоторой долей вероятности должно сказаться и на его социальных контактах, часть из которых представлены узлами нашей сети, а это, в свою очередь, может сказаться на известных нам характеристиках сети. То есть, проще говоря, сеть не просто помнит человека, она еще и обновляет свою память о нем вне зависимости от того, учли мы его явным образом или нет (знаем ли мы вообще о его существовании?).

Теперь вопрос. Возможно ли, исходя из некоторых характеристик социальной сети, сделать допускающее проверку предположение о существовании неизвестного нам узла? В контексте данного вопроса и возникла моя метафора с черной дырой.

Черной дырой называют особую область в космическом пространстве, которую ничто (включая световые кванты) не может покинуть из-за чудовищной гравитации. Черная дыра искривляет пространство и время настолько, что иногда ее называют гравитационной линзой, исходя из того, какие искажения могут произойти, если поместить ее между наблюдателем и участком звездного неба. Для нас важно то, что черную дыру нельзя наблюдать с Земли непосредетсвенно. Астрофизики ищут черные дыры, опираясь на косвенные наблюдения - их гравитационное воздействие на близко расположенные космические объекты (см. еще тут). Вот оно: эту же идею можно использовать для определения непосредственно не наблюдаемых узлов социальной сети!

Можно найти общие паттерны в данных узлов, относящихся к одному кластеру социальной сети (сгруппированных, проще говоря узлов), и сделать предположение о том, что обнаруженные общие черты перешли к ним от некоторого третьего узла, о котором мы пока не знаем. Говоря проще, мы делаем предположение о том, что у связной группы людей наблюдается некоторая общая черта в следствие того, что все они состоят в общении с некоторым неизвестным нам носителем-источником этой черты.

Допустим, мы все-таки знаем о существовании некоторого узла, который однако не можем добавить в нашу сеть из-за нехватки необходимой информации. Или же можем добавить, но этот узел будет ‘немым’, неинтересным в плане аналитической и предсказательной функций сети. Так вот, эффективная методика обнаружения ‘черной дыры’, очевидно, позволит нам получить некоторую часть требуемой информации.

Как это выглядит на практике? Пусть, например, у меня нет странички во ВКонтакте, зато у моих друзей и знакомых она есть. Теперь представим, что они начинают приглашать меня в социальную сеть, сообщая последней мои имя и номер мобильного телефона, на который будет отправлено специальное сообщение с приглашением. Теперь, даже если я не желаю регистрироваться в социальной сети, сеть все равно знает о моем существовании. Достаточно найти пересечения в данных моих друзей и знакомых, чтобы получить всю требуемую информацию обо мне. А и Б выслали мне приглашение, А и Б часто ходят в кинотеатр В и вместе учатся в вузе Г, следовательно, с некоторой долей вероятности и я могу ходить в кинотеатр В и учиться в вузе Г. Я уже молчу о том, что Д мог указать мое имя, ответив социальной сети на вопрос о том, кто изображен рядом с ним на фотографии в его альбоме. А вы думали, что спрячетесь? :D Опять и снова мучительный вопрос об этике.

P.S. А здесь можно даже послушать черные дыры! :)