network blog

A napokban a fővárosi közgyűlés újratárgyalja a BKK feldarabolásának kérdését, egyúttal döntene Vitézy Dávid, a BKK vezetőjének sorsáról is. A tervezet ellen több civil szervezet emelte fel a hangját, illetve közösen felhívást intéztek a budapesti közlekedőkhöz arra kérve őket, hogy fejezzék ki nemtetszésüket a budapesti főpolgármesternek és a fővárosi képviselőknek küldött emailekkel. A Maven7-nél arra voltunk kíváncsiak, hogy a budapesti közlekedés megítélése felülkerekedett-e azon, hogy a Combino csak akkor kényelmes, ha jobb- vagy baloldali szavazó-e a válaszadó, vagy az idők során mindannyiunk ügye lett-e a közlekedéspolitika. Megnéztük, hogy az online vélekedéseknek megfelelően inkább a Fidesz–KDNP pártszövetség szavazói támogatják-e a Budapesti Közlekedési Központot – legalábbis ami a Facebookot illeti. A Maven7 aktuális témákat felölelő elemzéseinek második része következik.

Arra voltunk kíváncsiak, hogy a korábbi online politikai elemzésünk számára összegyűjtött pártoldalak (vagyis azok országos és helyi szervezetei, valamint politikusai rajongói oldalai) és a Budapesti Közlekedési Központ, illetve a MOL Bubi közbringarendszer hivatalos Facebook oldalai (a továbbiakban BKK) között mekkora átfedés van, vagyis hány olyan ember van, aki egyszerre lájkolt az adott párt bármelyik rajogói oldalán egy posztot és a közlekedési vállalat két oldalán elhelyezett posztot. Tehát módszertanunkban nem arra figyelünk, hogy valaki csak belájkolt egy rajongói oldalt, hanem kifejezetten aktivitást nézünk, ezzel kiszűrve azokat, akik csupán informálódás céljából követnek egy-egy oldalt.

A 2014. szeptember 1-je és november 24-e közötti időszakra szorítkozó elemzésünk 446 830 Facebook felhasználó aktivitását mérte fel. Közülük 34 959-en lájkoltak posztot a BKK oldalán, 21 488-an voltak olyanok, akik nem mutattak aktivitást pártoldalakon. Vagyis a BKK oldalán aktív felhasználók 61%-a pártkötődés nélkülinek mondható, mert inaktívak voltak a vizsgált pártoldalakon.

Szinte az összes meghatározó párttal van átfedés a BKK és az adott pártok támogatói között. A legnagyobb átfedés egyrészt a Fidesz–KDNP pártszövetség és a BKK, másrészt a Párbeszéd Magyarországért (PM) és a BKK között figyelhető meg, míg a legkisebb átfedést a Demokratikus Koalícióval mutat az elemzés eredménye.

A Facebook rajongók aktivitását tekintve a közlekedési vállalat egy pártok felett álló szerv: a felhasználók lájkjai nem pártszimpátia mentén oszlanak meg, amit az mutat, hogy szinte mindegyik, mérhető támogatással rendelkező párttal mutat átfedést a két oldal. E pártok felettiséget az is alátámasztja, hogy a BKK oldalán aktívak 61%-a nem rendelkezik mérhető pártszimpátiával.

A Maven7 korábbi aktuális témát kiveséző elemzése a netadó ellenes tüntetések és a pártok kapcsolatait vizsgálta, az írás elérhető az alábbi linken.

További információ, sajtókapcsolat:

Blau Zsuzsanna
marketing kommunikációs vezető
zsuzsanna.blau@maven7.com
+36 30 210 4830

A blog olvasói nyilván emlékeznek töretlen népszerűségű politikai elemzésekkel foglalkozó nyári sorozatunkra, ahol a Twitteren csiripelő politikusoktól, a fesztiválozási szokásokon keresztül egészen a baloldali összefogás elemzéséig rengeteg érdekességre kitértünk. Korábbi cikkeinket ezúton referenciaként felhasználva, büszkén prezentáljuk az onlinepolitikaielemzes.hu oldalunkat, ahol folyamatában követhetőek az aktuálpolitikai események.

Aktuális elemzésünk és interaktív grafikonjaink az október havi politikai aktivitást veszik górcső alá. Interaktív felületünkön mindenki kedvére válogathat több mint 500 politikai tartalmú Facebook rajongói oldalból, hogy a számára legrelevánsabb statisztikákat elemezhesse.

Oldalunkon a Political Capitallal közösen készített ingyenes összefoglaló tanulmány, illetve egy megvásárolható riport is elérhető. Az október hó adataira épülő jelentés a pártokhoz kötődő felhasználók hálózatos kapcsolódásairól, az egyes pártokhoz tartozó kedvelői táborokról és azok hónapon belüli dinamikus változásairól, a táborok közti online aktivitásbéli különbségekről, valamint a pártok oldalainak egymáshoz való kapcsolódásáról is tartalmaz információkat.

Bővebb részletek az onlinepolitikaielemzes.hu oldalon.

Jó böngészést!

Összecsaptak a hullámok a baloldali ellenzék feje felett, mióta Bajnai Gordon előző hét pénteken bejelentette javaslatát, miszerint az MSZP és az Együtt-PM közös miniszterelnök-jelöltjéről az országos reprezentatív közvélemény-kutatások adatai alapján kellene dönteni. A felvetésre az MSZP úgy reagált, hogy a közvélemény-kutatások adatainak felhasználása helyett előválasztásokat kellene tartani, amelyben a választópolgárok maguk dönthetnék el, hogy kit jelölnének miniszterelnök-jelöltnek. A felek a vitás kérdés eldöntéséről ma délután fog tárgyalni az MSZP. Mesterházy Attila egy nyilatkozatában arról beszélt, hogy a kérdésben nem a közvélemény-kutatási adatoknak, vagy a „számítógépes like-oknak”, hanem a választópolgárok kell döntenie. Vajon tényleg nem számítanak a like-ok az eredményben? Erre próbálunk választ keresni a ebben cikkben!

Az online népszerűség vizsgálatához a két potenciális miniszterelnök-jelölt hivatalos Facebook oldalain a hozzászólok aktivitását néztük meg az elmúlt egy hetes időszakban, amely során kirobbant a konfliktus a két  párt között. Már a rajongói oldalak legszembetűnőbb statisztikája, a like-ok száma alapján is látszódnak a különbségek. Bajnai Gordon majdhogynem dupla annyi like-kal rendelkezik mint Mesterházy Attila, az előbbi 63 304, utóbbi 39 140 felhasználó like-kal rendelkezik. Az elmúlt egy hét adatait nézve Bajnai oldalán összesen 9 631 ember beszélt, kommentelt, like-olt posztokat, Mesterházy oldalán ez a szám összesen 8 569.

Az első ábrán Mesterházy és Bajnai oldalán napi bontásban az új like-ok számának alakulását láthatjuk az elmúlt egy hétben. Jól látható, hogy Bajnai bejelentése óta az MSZP elnökének népszerűsége növekedésnek, míg az Együtt-PM vezetőjének népszerűsége valamelyest csökkenésnek indult a relatíve magas kezdőpontról.

Az oldalakon való felhasználó aktivitás változásáról szintén azt mondhatjuk, hogy a két Facebook oldalon az aktivitás közeledett egymáshoz. A vita kezdetétől Bajnai oldalán egyértelműen csökkent az aktivitás, míg Mesterházyhoz köthető aktivitás enyhén növekedésnek indult. Ennek az eredménye az lett, hogy a vizsgált időszak végére hasonló szinten stabilizálódott a felhasználó aktivitás mindkét politikusnál.

Összességében azt mondhatjuk, hogy az elmúlt egy hét csökkenése ellenére az online térben Bajnai Gordon még mindig jóval népszerűbb, mint Mesterházy Attila, bár az utolsó egy hét adatait figyelembevéve látszik, hogy Mesterházy likejainak száma növekedésnek indult, és az oldalaikon való aktivitásban is összeért a két politikus. Vajon számításba veszik a felek az online népszerűséget is a mai tárgyaláson?

Félix Anikó, Tajti András

Közeleg a választási kampány, és a legfőbb kérdés, hogy ki kivel fog koalícióra lépni a győzelem érdekében. Vajon összeáll a baloldali ellenzék? Vajon elképzelhető –e egy Fidesz-KDNP-Jobbik választási szövetség? Következő blogbejegyzésünkben ezt fogjuk vizsgálni egy Facebook-os  like-hálózat segítségével!

A like hálózatban akkor van kapcsolat két oldal között, ha van olyan szignifikánsan nagy számú felhasználó, akik mindkét oldalon aktívak voltak. Az elemzés során ehhez egy párt vagy szervezet oldalának like-olását és az ott lévő proaktivitást (posztok kommentelése vagy likeolása), az adott párttal, szervezettel való szimpatizálás jeleként értelmeztük. Ez nem feltétlenül jelenthet kizárólagos pártszimpátiát,  hiszen egyszerre több pártot is kedvelhetünk. A like-olási hálózat sűrűbb alhálózataiból közösségek azonosíthatóak, melyekből kiderül, hogy az egyes pártok, szervezetek és médiumok rajongói oldalai a felhasználók közös követése alapján mennyire reprezentálnak egy közösséget.

Az ún. klaszterek vagy közösségek azonosítására az ELTE és az MTA által közösen kifejlesztett Cfinder algoritmust, használtuk, melyet a magyar kutatók az egyik legnevesebb nemzetközi tudományos folyóiratban, a Nature-ben publikáltak. A kutatók gyakran találkoznak azzal a problémával, hogy az egyéneket egyszerre több csoportba kellene besorolni - gondoljunk csak bele mi magunk sem csak egy közösség tagjai vagyunk (vannak a gimis barátaink, a foci csapatunk, a munkahelyünk, az ivós cimborák...stb) - az algoritmus ezt a több csoporthoz tartozás azonosítását teszi lehetővé - tudományosan fogalmazva az átfedő  klaszterekét.

A csomópontok neveiért kattintson a képre!

A like-ok alapján három nagy tömböt láthatunk kirajzolódni, amelyek a három nagy politikai tábort, valamint a hozzájuk kapcsolódó szervezeteket, médiumokat testesítik meg. A színezett élek mutatják az azonos közösséghez tartozást. A csoportok egymástól nem elszigetelten léteznek, a közös like-okon keresztül szövevényes kapcsolatban állnak egymással. A nagycsoportok peremén pedig, részben azokhoz kapcsolódva, részben külön kis szigeteket alkotva, kisebb like-közösségeket fedezhetünk fel.

Látható az ábrán, hogy a bal oldalon pirossal jelzett baloldali ellenzék  egy nagy csoportot alkot, azaz sűrű like-okkal kapcsolódnak össze a csoport különböző szereplői. Alsó felében az MSZP és a DK, feljebb haladva az Együtt–PM Szövetség, majd legfelül az LMP, valamint a mindezekhez kapcsolódó médiumok és szervezetek helyezkednek el. A sűrűn átszőtt közösség szélén a like-okon keresztül kisebb csoportok is  kapcsolódnak ehhez a tömbhöz. A központi szereplők sűrű szövetébe így csatornázódik be például a Kalózpárt, az Együtt 2014 egy különálló csoportosulása is a Minimum+ portál like-olásával, de a like-okkal kapcsolódik  a Munkáspárt is a bal felső sarokban a Munkashirek.hu hírportálon keresztül.

A baloldali ellenzéki csoport bal alsó részén helyezkedik el a hallgatói mozgalmak Facebook oldalainak like-hálózata is. A hallgatói tömb emellett több oldalon keresztül kapcsolódik az ábra alján elhelyezkedő kormánypárti tömörüléshez is. Ilyen hidat képez például a Policity szellemi műhely, a „Mert a MI Jövőnk!” elnevezésű oldal, vagy éppen a Felsőoktatás Diákszervezetek Egyesülete.  Utóbbi egyébként összekötő szerepben van még egy másik kisebb felsőoktatási csoporttal az ábra alján. Ezek az oldalak leginkább a Fidelitason keresztül kapcsolódnak be a középen-alul elhelyezkedő Fidesz-KDNP tömbbe, tehát a like-ok  a Fidesz ifjúsági szervezetén keresztül kötik össze a hallgatói tömörülést a kormányzattal.

Középen egy jórészt „politikamentes” övezetet láthatunk, ahol leginkább civil szerveződések, zenekarok,  és a legutóbbi elemzésünkben részletesen bemutatott fesztiválok és kulturális portálok foglalnak helyet. Ide mind a baloldali ellenzék, mind a kormánypárt oldalai kapcsolódnak.

A középen lent elhelyezkedő Fidesz-KDNP tömörülés ezen kívül kapcsolódik még a jobb szélen lévő, zölddel jelölt Jobbik csoportjához is.  „Találkozási pont” többek között a Magyar Menedék Könyvesház, az Autonomy for Transylvania vagy éppen a Nomádétel.hu.

A Jobbik alapvetően itt is egy különálló, sűrű szigetet alkot. Kevésbé beágyazott a középső, politikamentes övezetbe, viszont egyedüliként kapcsolják a  like-ok az ábra jobb szélén elhelyezkedő bordó csoporthoz, amiben a Hét Vezértől, Attila, a hunok királyán keresztül, Bem apóig sok mindenki megtalálható.  Érdekesség még, hogy a zöld alhálózat felett, bal oldalt található kék csoport, amely Budapest kerületeit tartalmazza, a pártok közül a Jobbikkal kapcsolódik össze leginkább. Látható tehát, hogy a közös like-ok alapján a baloldali ellenzék már összeállt, a jobboldalon pedig bizonyos találkozási pontok mentén szintén megtalálhatják a közös nevezőt. De mire lesz ez vajon elég?

Félix Anikó, Tajti András

Dübörög a fesztiválgépezet, noha nagyján már túl vagyunk, lement a Volt és a Balatonsound, azért mégiscsak ma indul a SZIGET. Eheti posztunkban körbejártuk a fesztiválok és pártok kapcsolatát – vajon tényleg vannak olyan fesztiválok, ahova csak bizonyos pártokkal szimpatizálók járnak?

Ehhez egyrészről a fesztiválok Facebook oldaláról indultunk el[1], és ahogy az előző bejegyzésben, most is feltérképeztük a like-olt oldalak hálózatát. Akkor a média kapcsolataira voltunk kíváncsiak, most pedig arra, vajon hogyan érhetünk el az egyes pártok oldaláról valamelyik fesztiválra. Mivel bulizni mindannyian a legrövidebb úton szeretnénk eljutni, ezért a pártok és fesztiválok like hálózatát bemutató gráfban mi is az ún. legrövidebb útvonalakat kerestük. Ez azért is szükséges, mert nem minden párt van kapcsolatban fesztivállal, ám roppantul érdekes milyen más oldalak kötik össze a pártokat a fesztiválokkal. Ezért a hálózatban nem csak zöld (fesztivál) és piros (párt, social movement) pontok láthatóak, hanem kékek is, akik az összekötők.

 

A pontok neveiért kattintson a képre!

Az ábrán látható, hogy a pártok ebben a hálózatban is viszonylag jól elkülönültek egymástól, három nagy csoportot alkotva. Bal oldalon helyezkedik el a baloldali ellenzék, legfelül  az Együtt 2014, illetve az azt alkotó egyik szervezet, a Szolidaritás, valamint ezek alszervezetei. Az alattuk látható kissé elkülönülő csoportosulás az LMP szervezetei és az Egymillióan a magyar sajtószabadságért! köré összpontosul, valamint a civil szerveződések közül kiemelkedő központ még a Hallgatói Hálózat és a TASZ jogvédő szervezet. Az előző cikkben már bemutatott összekötő hídként funkcionáló médiumok alatt helyezkedik el az MSZP és a DK.

A baloldali ellenzéki blokkban egyetlen fesztivált sem láthatunk, azaz egyetlen fesztivál sem kötődik kizárólagosan a baloldalhoz. Legközelebb a csoporthoz a Bánkitó, a Mediawave, a Nemzeti Vágta és az Antré fesztivál állnak, amelyek a  Hallgatói Hálózaton keresztül kapcsolódik a csoporthoz– tekintve, hogy fiatalokból áll – összekötőként funkcionálva a bal oldal és fesztiválok között.

Az ábra jobb oldalán helyezkedik el a Fidesz-KDNP tömörülés, annak szervezeteivel és a hozzátartozó médiumokkal. A hálózat közepén foglal helyet a nemrég Erdélyben megrendezésre került Tusványos Fesztivál, XXIV. Bálványosi Nyári Szabadegyetem és Diáktábor, ahol Orbán Viktor is beszédet mondott. Szintén a csoportosulásban található a VEN (Veszprémi Egyetemi Napok), és több fesztivál is látható a kormánypárti blokk peremén mint az Eastfest, vagy a Veszprémfest vagy a B my lake fesztivál.

A legtöbb fesztivál azonban a baloldali ellenzék és a kormánypárti tömörülés között, illetve afelett helyezkedik el. Ide tartoznak a legnagyobb fesztiválok, mint az EFOTT, a Pannónia Fesztivál, a Volt, a politikusok által úgy kedvelt Balaton Sound és a Sziget is, amik mind a baloldali ellenzék, mind a kormánypárt által kedveltek, azaz ahova mindkét irányból sok nyíl mutat. Ebben a fesztiválhálózatban található jóformán az összes többi kisebb fesztivál is, amik leginkább egymáshoz és a kékkel jelölt médiumokhoz, zenekarokhoz és egyéb szervezetekhez és közösségekhez kapcsolódnak és csak közvetettmmódon vagy egyáltalán nem kapcsolódnak pártokhoz. Ilyen például a SZIN, a fishing on orfű, a Campus vagy éppen a tegnap betiltásra került Ozora fesztivál is.

Végül látható, hogy ezen az ábrán is jól elkülönül a Jobbik hálózata a Fidesz-KDNP feletti jobb felső sarokban, amelyhez három fesztivál is egyértelműen kapcsolódik, a Kurultáj, Bösztörpuszta és a Magyar Sziget. 

Egyet biztosat láthatunk a fenti hálózatból, a legnagyobb fesztiválok még nincsenek politikailag szétszakadva – tehát azért mulatni még tudunk együtt!

A megbeszélés utáni sajtótájékoztatón Bajnai Gordon úgy fogalmazott, hogy a jelöltállításnál a szavazatmaximálás lesz a cél – tehát azt a jelöltet választják, akinek nagyobb a támogatottsága. De vajon mekkora a közös tábor, mennyire számítanak egymás riválisainak a felek? Ennek megválaszolásához megnéztük az egyes parlamenti pártok és tömörülések Facebook oldalait, illetve az ott zajló közösségi életet. Azt vizsgáltuk, hogy az egyes pártok oldalain kommentelő és like-oló felhasználók közül hányan és melyik pártok oldalain vannak aktívan jelen.

A hálózaton jól látható a baloldali ellenzék, a kormánypártok és a Jobbik elkülönülése egymástól. A PM felhasználói a legkooperatívabbak, az MSZP-n kívül minden másik szerveződéshez erősen kapcsolódik a párt. Az MSZP és az Együtt2014 között a második leggyengébb kapcsolat húzódik; ez azt jelzi, hogy a Facebook politikailag aktív felhasználói kevéssé vannak jelen mindkét tömörülésben. Tehát a Facebook usereknek külön csoportját képviselik az MSZP-vel és az Együtt2014-gyel szimpatizálók, így valóban új koalíciós szavazatokat eredményezhet az együttműködés. Amennyiben a két párt valóban nem állít riválisokat egymással szemben csak alacsony támogatottságú pártok szerezhetnek meg szavazatokat a baloldalon (DK, LMP).

A Facebook alapján a baloldali ellenzéknek, már akkor lehet esélye a Fidesz-KDNP szövetség ellen, ha az MSZP-Együtt2014-PM koalíció összeáll. Ám mint tudjuk, a Facebook populáció jóval fiatalabb, mint a valódi lakosság, nyugdíjasok kevesen vannak aktívan jelen az oldalakon. Hosszútávon elgondolkodtató, hogy az online térben a Jobbik és a DK jóval erősebb, mint a közvéleménykutatások eredményei jósolnák, azaz a fiatal, Interentet használók között a vártnál népszerűbbek. 

Mindannyian egyszerre több online közösség tagjai vagyunk, de hogy néznek ki ezek a közösségek valójában? Milyen helyet foglalunk el bennük mi magunk, és milyen szerepeket töltünk be?

Az alábbi ábra egy valós online közösség vizuális megjelenítése, amin a pontok embereket, a vonalak pedig kapcsolatokat jelölnek. A legtöbb ilyen, és ehhez hasonló szociális hálóban három csoport különíthető el: egy sűrűn kapcsolódó középső mag, egy lazább második gyűrű, és a külső, különálló pontok alkotta kör, az ún. „lesben állók”. A közösségekben ezek a csoportok a kapcsolat erősségét jelölik, egy ember tehát lehet a magban egy csoportban, és lesben álló egy másikban.

Az ábra három színe a három csoportot jelzi, az eloszlásuk és arányuk pedig megfelel a valóságban tapasztaltaknak. A lesben állók létszáma például mindig nagymértékben meghaladja a magban lévőkét, előbbi akár a teljes populáció kétharmadát is kiteheti. A csoport olyan tagokból áll, akik vagy új belépők - egyenlőre kapcsolatok nélkül - vagy olyan régiek, akik nem kívánnak kapcsolódni. Belőlük kerül ki a legtöbb távozó, de az is előfordulhat, hogy csak befogadó szerepben maradnak, például nem postolnak, csak követnek.

A zöld pontokkal jelzett második gyűrű tagjainak kevés kapcsolata van, többnyire előzetes ismeretségekből, amik lokális alhálókat alkotnak, és nem a nagyobb hálózat részei. Bár azonosulhatnak a közösséggel, nem szerves részei annak. Kapcsolataikat valószínűleg más platformokon ápolják, így nincs igazából szükségük erre a közösségre.

A piros belső mag a közösség szíve, egymást átfedő ego-hálók sokasága. Ide tartoznak a platform vezetői, akik végig itt maradnak, és építik a közösséget. Létszámuk az összpopulációhoz képest 1 és 10% között mozoghat, ennek ellenére vonzzák a figyelmet, és elkötelezettek.

Az ilyen online szervezeteket gyakran más szervezetek vagy cégek hozzák létre, akik profitálni szeretnének belőlük. Amit azonban gyakran figyelmen kívül hagynak, azok a felhasználói igények. Megfelelő stratégia nélkül látogatóik azonnal távoznak, amint egy új közösség jelentik meg a piacon, erre már számos példát láttunk: SixDegrees-->Friendster-->Orkut-->MySpace-->Facebook--> ?. A technológia mellett a hangsúly a kapcsolatokon van, az emberek szívesen maradnak annál, amit már ismernek, és amiken keresztül új dolgokat ismerhetnek meg, ebben pedig elengedhetetlen a belső mag létezése.

Egy közösséget kiaknázni kívánó szervezetnek tehát rájuk kell koncentrálnia, hiszen nemcsak folyamatosan növelik a hálózat méretét és sűrűségét, de el sem hagyják azt. Méretéből kifolyólag a hálózatkutatás módszereivel ez a csoport mérhető, feltérképezhetőek az információs csatornák, és az időbeli változásaik. A kapcsolatokon keresztül vizsgálhatóvá válik a közösségek hatása az egyéni döntésekre, illetve az is, hogy ezek a döntések hogyan formálják magát a közösséget.

Az adott közösség építése nemcsak új emberek belépéséből áll. Emberekre és kapcsolataikra is szükség van, hiszen az általuk létrejövő új mintázatok azok, amik kulcsfontosságúak lesznek a későbbiekben, és amik fenntartják a már meglévő tagok érdeklődését.

Forrás:
http://orgnet.com/community.html

Előző cikkünkben már bemutattuk a Wolfram Alpha Facebook elemző alkalmazását, ami most újabb praktikákkal gazdagodott, és még színesebb képet ad szociális hálónkról.

Az első frissítés a vizualizációban történt, ahol a kapcsolatok már aszerint színeződnek (1.kép), hogy milyen csatornákon keresztül kapcsolódnak hozzánk ismerőseink. Vegyünk egy példát: ha egyetemi hallgató a felhasználó, sok egyetemi ismerőssel rendelkezik, és egy nagyobb középiskolás baráti körrel. Lehetnek olyan egyetemi barátok, akik közös középiskolába jártak, és hídként jelennek meg a hálózatban, mint a két egyébként különálló baráti csoport összekötői. Az új színezési módok új szűrési lehetőségeket is lehetővé tesznek (kor, nem, párkapcsolati státusz, tartózkodási hely szerinti szűkítés), amikkel új fényben jelenhet meg ismerősi körünk, és olyan kérdésekre kaphatunk válaszokat, mint: egy korosztályba tartoznak a szülővárosunkból származó barátaink, egy baráti körből kerülnek ki házas ismerőseink, és ki a legpopulárisabb egyetemi ismerősünk? Az egér mozgatásával az egyes pontok személyazonosságára is fény derül, egy klikk pedig a profiljukra irányít minket.

Összességében öt „szerep” különíthető el a hálózatban: insiderek és outsiderek, szomszédok és gatewayek és összekötők (2.kép). Az insiderek és outsiderek egymás ellenpárjai: az insidernek sok közös ismerőse van a felhasználóval (pl. közösen kezdték az egyetemet), míg az outsiderekkel vagy nagyon kevés közös barát van, vagy egy sem (pl. egy ismerős akivel egy nyaralás során találkoztak). A gatewayek és szomszédok hasonló ellenpárok: a gateway, vagy kapu barátnak sok olyan kapcsolata van, ami a felhasználó saját hálóján kívülre mutat (pl. az egyetemi újság szerkesztője), míg egy szomszéd kevés a közös körön kívüli ismerőssel rendelkezik (pl. a felhasználó ikertestvére).

A vizualizáción és a szerepeken túl az Alpha csapata meglévő adatbázisát kamatoztatva olyan dolgokat tud megmutatni, amiket egyébként nem látnánk. A barátaink tartózkodási helyének elemzésével a földrajzi kapcsolatok is felrajzolhatóak: ki a földrajzi szempontból legérdekesebb ismerős, ki van a legközelebb az északi sarkhoz vagy az egyenlítőhöz, de még azt is, hogy ki tartózkodik a legmagasabban a tengerszint felett (3.kép).

A geográfiai távlatokon túl történeti aspektusban is vizsgálhatóvá válik a profilunk, ha a riportunk tetején engedélyezzük, hogy a Wolfram adatokat gyűjtsön róla. Amint elég információ gyűlt össze, email értesítőt kapunk, és megtekinthetjük a profilunk evolúcióját. A Facebbok History Analytics  összegyűjti mely ismerősink költöztek el, vagy házasodtak össze és egy ábrán mutatja azt, ami egyébként feledésbe merült a Timeline folyamában.

A proszociális felhasználók tudományos célokra is felajánlhatják adataikat, amiken a Wolfram kutatói a későbbiekben mintákat keresnek. Az adat donorok segítségével további fejlesztéseken dolgoznak majd.

A szoftver az alábbi linken érhető el. Figyelem! Továbbra is addiktív.

2007-ben, a Wall Street Journal különböző megosztó és kollaboráló oldalakon végzett kutatást, mintegy 25 ezer felhasználó bevonásával. Végeredményeik érdekes tendenciákat mutattak: az AOL Netscape oldalán, akkori 1 millió felhasználójával, az „érdekes” címkével ellátott postok 13%-a egyetlen felhasználótól, a 27 éves ohiói programozótól, STONERS-től származott. A Digg-en, azon postok egyharmada, amik elég érdekesnek bizonyultak a főoldalra, az oldal 30 felhasználótól kerültek ki.

A legfigyelemreméltóbb eredmény azonban a Reddittel kapcsolatban került napvilágra. 2007-ben az oldal usereinek száma 400 ezer körül mozgott, a legbefolyásosabbjuk pedig Adam Fuhrer volt, aki az igazságszolgáltatás érdekesebb híreiből, és új szoftverekből mazsolázott. Legsikeresebb témája az új Windows Vista operációs rendszer hibáinak feltárása volt. Az újságírókat nem kis meglepetés érte, amikor kiderült, hogy Adam Fuhrer 12 éves, és Torontóban él a szüleivel, ahol az általános iskola padjait koptatja.

Bár mindenkit befolyásolnak az online szociális hálók, sokan nem vagyunk tisztában vele, hogyan is működnek valójában, és hogy irányító mechanizmusaik milyen hatással vannak ránk, a felhasználókra.

Vegyük például azt, hogy az olyan oldalak, mint a Facebook, a LinkedIn vagy a Twitter nem kész siteokként bukkannak fel, hanem napi szinten változnak és fejlődnek úgy, hogy újabb és újabb emberek csatlakoznak, akik építik a maguk szociális hálóját. Tudományos kutatások (például a skálafüggetlenséggel foglalkozó elméletek) kimutatták, hogy a hálózatok fejlődése preferenciális alapon működik, vagyis minden újonnan csatlakozott nagy valószínűséggel a már populáris pontokhoz fog kapcsolódni a hálózatban. Ez a preferenciális kötődés több dologra is magyarázatot ad a hálózatokkal kapcsolatban:

1. Egy online közösség hálózata strukturálisan függ kapcsolatainak fejlődésétől. Az, hogy hogyan nézett ki ma, meghatározza milyen lesz holnap, és a holnapi változások rajzolják ki a holnaputáni képet. Miután minden változás individuális döntés végeredménye, hosszabb előrejelzéseket nehezebb adni.
2. A befolyások eloszlása Pareto 80-20-as szabályához hasonlóan nem egyenletes. Léteznek kulcsszereplők, akiknek a kezében összpontosul a hatalom, és több ezer vagy millió felhasználót tudnak elérni. Ugyanakkor nehéz megjósolni, kik lesznek ezek a felhasználót, hiszen a véletlen kiemelkedően fontos tényező a network szerveződésében. Hogy lett a 12 éves kanadai fiúból a legolvasottabb felhasználó? valószínűleg írt valami megkapót, ami felkeltette az egyik véleményvezér figyelmét, akinek a követői is felfigyeltek. A folyamat – ami szintén nem idegen a hálózatok világában – önmagát gerjesztette, hiszen minél több ember ért el Adam, azok egyre nagyobb tömegeket hoztak magukkal.

Egy pillanatra képzeljük el, hogy a Microsoft vezérigazgatói fotelében ülünk, és tudni szeretnénk, ki lesz a következő Adam Fuhrer. A szénánk nem állna különösebben jól, hiszen jobb esélyünk lenne annak megtippelésére, hogy 2023-ban milyen napokon fog sütni a nap Óbudán. Annyiban azonban biztosak lehetünk, hogy lesznek még Adam Fuhrerek, ahogy volt egy 13%-os Netscape felhasználó, és 30 Digg user, akik a postok többségét generálták.

Azt mondhatjuk, hogy bár a hálózatok szerkezeti változásai egyéni szinten megjósolhatatlanok, kollektívan viszonylag előreláthatóak. A lokális, individuális fejlemények (a véleményvezérek személye) végkimenetele kérdéses, hiszen a fenti pontokba foglalt szervezősdi módokon alapulnak. A befolyás eloszlása azonban Pareto 80-20-as szabálya mentén történik, amiből kifolyólag elkerülhetetlen lesz annak koncentrációja. A kérdés már csak az, hogy melyik szociális háló vagy üzletág lesz képes kezelni ezt  az előreláthatatlan, ugyanakkor elkerülhetetlen szerveződést?

 Az eredeti cikk itt tekinthető meg.

A Nature szeptemberi cikke arról számol be, hogy egy szavazásra buzdító social media alkalmazás mérhető hatással volt a politikai aktivitásra. A Californiai Egyetem munkatársai a Facebookkal közösen az első olyan kutatást bonyolították le, amely egy ilyen közvetlen hatást bizonyít.

2010. novemberében, minden amerikai Facebook felhasználót egy emlékeztető fogadott a hírfolyamában, ami arra hívta fel a figyelmét, hogy aznap (kongresszusi) választások vannak, és információk voltak megadva a közeli szavazófülkékről, valamint egy „Én szavaztam” opcióval a profiljukon is feltüntethették, ha éltek a lehetőséggel. Egy folyamatos számlálóval azt is láthatták, hogy hányan szavaztak már. A „get out the vote” célközönsége a modern demokráciák apatikus szavazója, módszere pedig roppant egyszerű: megmutatja azon ismerőseink képét, akik már szavaztak. A metódus működik, ugyanis nemzeti szinten 340 ezerrel (!) növelte a leadott szavazatok számát.

A kutatás kimutatta, hogy a hatás elsősorban az erős kötéseken  (közeli barátok, rokonok stb.) keresztül terjed, ezzel azt sugallva, hogy a gyenge kötésekkel szemben a virtuális terekben ezek azok, amelyek befolyásolják a magatartást. 

A kísérlet keretein belül két, egyenként 600 ezer felhasználót tartalmazó kontroll csoport is véletlenszerűen kiválasztásra került. Az egyik csoport nem látta ismerősei profilképét, csak az üzenetet kapta meg, míg a másik csoport semmilyen emlékeztetésben nem részesült. A nyilvános szavazati adatok alapján kimutatták, hogy az online kampány 60 ezer szavazatért közvetlenül, további 280 ezerért pedig közvetve volt felelős. Utóbbit a kutatók „szociális fertőzés”-nek nevezték, és gyakrolatilag a szavazó barátok szavazó ismerőseinek felel meg.

Érdekesség, hogy a „szavazott” státuszú emberek 4%-a nem mondott igazat, tehát nem ment el ténylegesen szavazni. A poltikai orientációról nem sokat tudni, mivel a felhasználók csupán 1%-a vállalja nyilvánosan, hogy melyik oldalra húz a szíve.

A kampány azért nem elhanyagolható, mert az eddigi, politikai aktivitást serkenteni célzó próbálkozások közül egyik sem bizonyult áttörően sikeresnek. A legbeváltabb módszer az ajtóról ajtóra járás, amit önkéntesek végeznek. A legkevésbé hatékony ösztönző az email, ami azonban gyakran még a spam szűrőkig sem ér el. A politikai befolyáson kívül olyan más közösségekkel is kísérleteznek a kutatók, mint a dohányzással, az alkoholfogyasztással vagy a fogyókúrás  programokkal kapcsolatos csoportok.

A kísérletől a NY Times és a BBC is beszámolt.

Az első ránézésre szociális jelenség mögött alapvető aritmetikai törvényszerűség áll.

Korábbi cikkünkben már bemutattuk, hogyan lehet az individuális szociális média profilokból statisztikai alapanyag. Egy nagyobb léptékű kutatással most a nemzetek digitális ismeretségét demonstráljuk.

Egy orosz programozó Ruslan Enikeev valami egészen különlegeset alkotott: az Internet térképét. Az alkalmazás egy olyan forgalom-alapú hálózat, amelyben minden pont egy oldal, és minden oldalváltás egy kapcsolat.

Minél erősebb egy kapcsolat két oldal közt (a felhasználó minél gyakrabban váltott egy adott oldalról egy másikra), annál közelebb kerülnek pontjaik egymáshoz. A kétdimenziós rendszer mintegy 350 millió oldal adataiból dolgozik,196 országból. A pontok nagysága és távolsága mellett színük is információt hordoz, az egy országhoz köthető oldalak azonos árnyalatúra vannak festve. Oroszország piros, Kína sárga, Japán lila, Észak-Amerika pedig világoskék színekben pompázik. A technológiaorientált érdeklődők számára egy fizikai és kvantumfizikai analógia is ismerteti a matematikai módszert, amellyel a térkép operál. Az országok mellett különböző klaszterek is felfedezhetőek, amik tartalmuk alapján alakultak ki.

A „pillanatkép” 2011 végéig dolgozza fel a rendelkezésre álló adatokat. Az alkotó megfogalmazása szerint a projekt célja az volt, hogy „megpróbáljon betekintést nyújtani a hálózat rejtett struktúráiba, rátapintson kolosszális méretére, és rávilágítson arra, ami puszta statisztikákból nem derülne ki.”

Kedves Olvasók!

A huszonegyedik század követelményeinek megfelelve, és lehetőségeivel élve amellett, hogy megújítottuk a Maven Seven honlapját, immáron megtaláltok bennünket a Facebook-on is!

Így mától több felületen is követhetitek a friss és elgondolkodtató hálózatos híreket. :)

A Maven7 csapata

Spanyolországban előrehozott választások zajlottak november 20-án. Őket is meggyötörte a gazdasági válság, és egekbe szökött az ország munkanélküliségi rátája. Mi figyelhető meg ebben a feszült légkörben a választópolgárokon? Tényleg mások, mint mi, magyar szavazók? Melyik oldal van közelebb a politikai apátiához – mit mutat az online üzenetek hálózata? A közösségi média politizáltságát kutattuk karácsonykor.

A választásokon miniszterelnöki pozícióért küzdő két vezető politikus, a szocialista Alfredo Pérez Rubalcaba és a jobbközép néppárti Mariano Rajoy közösségi médiás jelenlétét elemeztük. A vizsgálat időtartama a szokásos, (november 20-i) választásokat megelőző nyolc napon túl a Twitter esetében a karácsonyi diskurzust feltérképezendő december 23-26 volt. Kutatásunk fókuszában a Twitter szerepelt, de szemügyre vettük a Facebook-ot is.

Gondolj vissza arra az időre, mikor egy zsúfolt reptéren, vagy épp busz pályaudvaron voltál, távol az otthonodtól. Felötlött benned, hogy aki melletted ül, talán ismeri a barátod barátjának egyik barátját?

Amint korábbi bejegyzésünkben olvasható, 1967-ben Stanley Milgram amerikai szociálpszichológus kísérletet tett az úgynevezett „Kicsi világ” elmélet tesztelésére, miszerint a világon bármely két embert csupán néhány köztes kapcsolat választ el egymástól.

A Milánói Egyetem kutatóival együttműködve, az egyik legnagyobb közösségi portál, a Facebook is tesztelte a „Kicsi világ” elméletét, melynek eredményeiről most röviden beszámolunk.

A kutatás során 721 millió aktív Facebook felhasználó adatait vizsgálták, akiknek összesen 69 milliárd ismerősük volt az oldalon. A legkorszerűbb algoritmusok segítségével minden egyes variációt figyelembe véve, páronként vizsgálták a kísérleti személyeket, beleértve a legtávolabbi felhasználókat is a szibériai tundrán, vagy a perui esőerdőkben.

Az eredmények között szerepel, hogy egy felhasználónak átlagosan 190 ismerőse van, mely jelentősen eltér a korábbi, hasonló jellegű vizsgálatok által meghatározottól.

A hat lépés távolságot illetően is változást tapasztaltak. Egészen pontosan, hogy még kisebb lett a világ, ugyanis, az átlagos távolság bármely két személy között ma már csak négy lépés.

További érdekesség, mely egyben különlegessége a szociális hálóknak, hogy az eredmények tükrében a legtöbb felhasználó bárkit elérhet viszonylag alacsony számú lépés után, ugyanakkor a kapcsolatok jelentős százaléka mégis helyhez kötött. Az azonos országban élő felhasználók között található az ismertségek 84%-a.

A kapcsolatokhoz fűződő további tapasztalat, hogy az egyének hozzávetőlegesen hasonló számú baráti körrel rendelkeznek, mint szomszédjuk. Az életkorok tekintetében pedig a legtöbb ismerősük a velük azonos korosztályból került ki.

A teljes cikk itt érhető el.

További, a kutatáshoz fűződő források: itt és itt.

1967-ben, Stanley Milgram amerikai szociálpszichológus kísérletet tett az úgynevezett „Kicsi világ” elmélet tesztelésére. Véletlenszerűen választott ki több Közép-Amerikában élő személyt, és arra kérte őket, hogy küldjenek csomagot egy Massachusetts állambeli ismeretlennek. A kísérlet lényege az volt, hogy csak a címzettek neve, foglalkozása volt ismert, illetve, hogy mely város lakója. A csomagot annak az ismerősüknek kellett küldeniük, akiről úgy vélték, ismerheti, vagy ismerhet valakit, aki ismerheti a címzettet.

Végeredményül, a csomagok általában 5-7 ember közreműködésével eljutottak a célszemélyekhez.  Innen a hat lépés távolság elmélete, melynek alapelvét hazánkban Karinthy Frigyes már 1929-ben, jóval Milgram előtt papírra vetette, Láncszemek című novellájában:

"Tessék egy akármilyen meghatározható egyént kijelölni a Föld másfél milliárd lakója közül, bármelyik pontján a Földnek — ő fogadást ajánl, hogy legföljebb öt más egyénen keresztül, kik közül az egyik neki személyes ismerőse, kapcsolatot tud létesíteni az illetővel, csupa közvetlen — ismeretség — alapon, mint ahogy mondani szokták: 'Kérlek, te ismered X. Y.-t, szólj neki, hogy szóljon Z. V.-nek, aki neki ismerőse...' stb." /Karinthy Frigyes: Láncszemek (1929)/

Napjainkban, a kísérlet reprodukálásba kezdett a Facebook is. Az ehhez kapcsolódó, korábban megjelent hír itt olvasható.

Kíváncsian várjuk, hogy a közösségi portál lelkes tagjainak részvételével beigazolódik, avagy cáfolatra kerül-e a méltán híres elmélet? Lehet találgatni…

 

 

Az Oracle, az IBM, a Microsoft, a Cisco csak néhány azok közül a vállaltok közül, akik intenzív fejlesztésekbe kezdtek, hogy a kapcsolati hálózat alkalmazások kínálta lehetőségeket beépítsék vállalati szoftvereikbe, termékeikbe. Mindez azt jelenti, hogy nemsokára várhatóan céges Myspace/Facebook szerű felületek, alkalmazások jelenhetnek meg a nagyvállalati szoftverekben. Megtalálhatjuk a csinos titkárnő profillapját, aki az ebédlőben ránk mosolygott, amiből fény derülhet rá, hogy mindketten Red Hot Chili Pepper-re szoktunk tombolni, vagy a mogorva, tech hablatyokat mormoló IT-sról kiderülhet, hogy mégis ember…

Annak ellenére, hogy a MySpace, Facebook vagy a hozzájuk hasonló közösségi site-ok népszerűsége óriási, a vállaltoknak úgy tűnik időbe telt, amíg lereagálták a hálózatos gondolkodás elterjedését, ahogy az a NY Times cikkéből is kiderül.

Szinte mindenkinek van tapasztalata arról, hogy a kapcsolatoknak, a bizalomnak milyen ereje van üzleti életben. Több olyan cég jött létre, amely kifejezetten a társas hálózatok üzleti erejére épít. Ezek közé tartozik a Visible Path, amely elsősorban a munkatársak külső kapcsolatrendszerét aknázza ki. A meghívást elfogadó munkatársak e-mailjeit, névjegyalbumát és naptárját szkennelik, és azonosítják, hogy egy adott munkatársuk milyen más cégben dolgozó emberekkel áll kapcsolatban. Ezáltal tudni fogják, hogy mely munkatársukon keresztül tudnak személyes kapcsolatok útján eljutni egy potenciális ügyfélhez, vagy beszállítóhoz. Az e-mailek és bejegyzések semmilyen tartalmi aspektusát nem elemzik, kizárólag a címzetteket, neveket vizsgálják.

A személyes kapcsolatok kiaknázása az üzleti működésben természetesen eddig is működött, de a Visible Path-hoz, SelectMinds-hoz (kiválasztás támogatása) és az InsideView-hoz (Kapcsolódási pontok keresése potenciális ügyfeleknél) hasonló szolgáltatások segítenek, hogy mindezt a leghatékonyabban, minél szélesebb körű információkat, lehetőségeket felhasználva tegyük meg. Amikor egy pályázó jön hozzám egy állásinterjúra, már nekem is az az első dolgom, hogy az iwiw-en megnézem van-e közös ismerősünk, akinél leinformálhatom…