network blog

“Mondom, le is írhatja, Orbán egy geci.” – Simicska Lajos hosszas rejtőzködés után ezekkel a szavakkal dühöngte körbe a sajtót miután médiabirodalmának főszerkesztői egyszerre felmondva gyakorlatilag puccsot hajtottak végre ellene 2015 februárjában. Az addig kormánypártiként konnotált HírTv, Lánchíd Rádió és Magyar Nemzet onnantól kezdve – nézői anekdotikus beszámolók szerint – egyre kritikusabban viszonyultak a Fidesz-vezetéshez. Jelen írásunkban azt vizsgáljuk, hogy ennek a változásnak van-e lenyomata a Facebookon. Eredményeink szerint igen.

A Fidesz volt pártpénztárnoka a 2002-es elbukott választások után szállt be a médiába – csökkentendő a választások elvesztéséhez vezető vélt balliberális médiatúlsúlyt. A Magyar Nemzet, a Lánchíd Rádió és a HírTV a G-napot megelőzően alapvetően a Fidesz érdekeit képviselte. A 2010-ben hatalomra kerülő Fidesz nem volt hálátlan a szolgálatokért: a médiumokba állami hirdetések áramlottak (míg a baloldaliként konnotált lapok elől elzárták ugyanezeket a csapokat). A főszerkesztők távozását követően a Simicska-érdekeltségű politikus médiumok hangneme az addigi kormányt támogatóból mindinkább az azt kritizálóba hajlott. Arra, hogy a Magyar Nemzet, a Lánchíd Rádió és a HírTV közönsége nem vette jó néven a változást csak elbeszélésekből következtethetünk.

Elemzett adatok

Elemzésünkben médiumok és parlamenti pártok Facebook oldalainak aktív rajongói táborait hasonlítottuk össze. Az oldalakat az alábbi kategóriák mentén csoportosítottuk: demokratikus ellenzéki médiumok, DK, Együtt, Fidesz, Jobbik, jobboldali/kormányt támogató médiumok, KDNP, Liberálisok, LMP, MSZP, Simicska-érdekeltségű médiumok. A pártoldalak közül csak a legutóbbi kutatásunk szerinti három legnépszerűbbet vizsgáltuk pártonként. Mivel a G-nap 2015 februárjában volt, önkényesen 2014 áprilisát vetettük össze 2016 áprilisával. A jobboldali- és a baloldaliként konnotált médiumokat kontrollként vettük be a kutatásba.

Közönségeltolódás

Elsőként arra voltunk kíváncsiak, hogy vajon a pártok támogatói (ez esetben posztjaik lájkolói) arányaiban hogyan változtak a két időszakban (arányokat vizsgáltunk, hogy kiszűrjük a nagyobb pártok hatását). Az alábbi ábrán az látható, hogy 2016 áprilisában arányaiban szinte minden párt szimpatizánsai jobban kedvelték a Simicska-médiabirodalom által posztolt tartalmakat. Ez a látványos változás több dologgal magyarázható – egyebek mellett azzal, hogy a Simicska érdekkörébe tartozó médiumokban maga a tartalom változott, amely generálhatta a közönség változását. Ennek a kutatásnak nem célja mindent kontrollálni – egyebek mellett például részletekbe menően nem néztük, hogy az adott oldalak milyen tartalmakat osztanak meg, nem tudhatjuk, hogy hogyan változott az oldalak elérése, stb. Azt sem tudhatjuk, hogy pontosan kik azok, akik 2014-ben és 2016-ban aktívak voltak az oldalakon. Azt azonban megnéztük, hogy vajon a Simicska-médiabirodalom posztjait 2014-ben lájkolók közül hányan voltak aktívak 2016-ban is: nos, a 2016-os lájkolók mindössze tíz százaléka volt jelen 2014-ben is (a Fidesznél ez az arány 38 százalék).

Átfedő közönségek

Az oldal-oldal hálót az alapján készítjük el, hogy hány ember volt, aki az ábrán két összekötött oldalon egyaránt lájkolt posztot 2014 áprilisában. Két pont között él van, ha volt átfedő közönség – minél vastagabb az él, annál nagyobb a két oldal lájkolói között az átfedés. A pontok mérete az oldalak egyedi lájkolóinak számát, formájuk a site-ok típusát (azaz, hogy pártoldal-e vagy médiumhoz tartozik), a színek pedig az irányultságokat, avagy az önkényes kategóriákat mutatják.

Oldal-oldal háló az átfedő közönség mentén 2016-ban:

A két háló összehasonlításából látszik, ahogy a HírTv oldala (közös lájkolókat tekintve) bekerült a demokratikus ellenzék oldalai közé miközben eltávolodott a kormánypárt vizsgált oldalaitól. A pártoknál szintén látható a szokásos megosztottság: a Fidesz és a KDNP szoros összekapcsolódása, a Jobbik különutassága, illetve a demokratikus ellenzék közös közönségen osztozása. A pártoldalak közül hagyományosan Orbán Viktor és a Fidesz rajongói oldala a legnépszerűbb, amelyeket a Jobbik oldala követ.

Átfedő tartalmak

Kíváncsiak voltunk, hogy milyen tartalmak kötik össze az egyes pártokat és a Simicska-médiabirodalmat, vagyis melyek azok a témák, amelyek leginkább izgalomba hoznak (avagy lájkolásra késztetnek) olyan Facebook felhasználókat, akik aktívak mind a Simicska-érdekeltségű pártos médiumokon, mint a demokratikus ellenzéki pártok oldalain. Ahogy az oldal-oldal hálózatból is jól látható, a demokratikus ellenzék közönségével a legnagyobb átfedésben a HírTv áll. A következő témák foglalkoztatták általánosságban ezt a közönséget 2016 áprilisában: Sándor Mária, vasárnapi boltzár körüli népszavazás-kezdeményezés majd a boltzár eltörlése, Habony Árpád ügyei, és a kötelezettségszegési eljárás a jegybank ellen. Ezen kívül az Együttel összefüggésben megjelent az oktatás helyzete, illetve DK kapcsán az Élet menete, mint átfedők által fontosnak tartott téma, amit máshol nem láttunk.

Belenéztünk abba is, hogy milyen témákat tartott érdekesnek a Fidesz, a KDNP és a Simicska-érdekeltségű médiumok átfedő közönsége, és ez a Helmut Kohl–Orbán Viktor találkozó volt.

Mindez azt sugallja, hogy a vizsgált Simicska-médiabirodalom tartalmának lájkolóihoz közel áll az demokratikus ellenzék néhány toposza, és a kormánypártoktól is az européer vonal tűnik vonzónak számukra,ahogy azt Helmut Kohl és a kötelezettségszegési eljárások témáinak megjelenése mutat. Sándor Mária mozgalma nemcsak a demokratikus ellenzéket, de a konzervatívnak gondolt közönséget is megmozgatta. A vasárnapi boltzár érzékelhetően megosztó volt, elutasítottsága pártvonalakon is túlnyúlt, amit jelen elemzés is alátámaszt.

Konkluzió

Bár egy-egy hónap vizsgálatából nem tanácsos levonni messzemenő következtetéseket (lásd Limitációk), házi kutatásunk mégis azt mutatja, hogy számottevő változás volt a Simicska-érdekeltségű pártos médiumok közönségében. Hogy ezt pontosan a G-nap okozta-e ennyi adatból nem tudhatjuk. Az azonban bizonyosnak látszik, hogy vannak olyan tartalmak, amelyek fontosak mindkét politikai oldal közönségének számára. Nem utolsó sorban pedig elmondható, hogy a médiahatás-elméleti kutatások hasonló módszertannal új muníciót kaphatnak, mivel az online közösségek preferenciáinak az elemzésével lehhetővé válik politikai és társadalmi jelenségek, csoportok, akciók dinamikájának a pontosabb megértése.

Limitációk

Jelen kutatásnak nem célja egyéb, akár rejtett összefüggéseket keresni. Az adatokból nem tudni, hogy hányan kezdték el követni vagy hagyták el az oldalakat. A pontosság kedvéért érdemes volna hosszabb időszakra is megvizsgálni ugyanezeket az összefüggéseket, kiküszöbölendő a különféle szezonalitási hatásokat is. Továbbá megfontolandó több oldal bevonása is a kutatásba.

Szerző: Tóth Borbála

2015 júniusában, Hálózatkutatás a marketingben címmel workshopot rendezünk a Kreatív magazin közreműködésével, aminek kapcsán arra is kíváncsiak voltunk, hogy kik ma Magyarország legbefolyásosabb online véleményvezérei marketing/kommunikáció témában, kik azok, akik igazán fontos névnek számítanak a szakmában.

Bizonyára minden, marketingben egy kicsit is járatos ember tudna valakit említeni, aki számára, vagy egy nagyobb közösség számára jelentős befolyással bír, de Diktio Labs termékcsaládunk elemzői arra vállalkoztak, hogy megtalálják azokat, akik tényszerűen, számokkal bizonyítva vannak hazánk legjobbjai között.

A pontosság biztosításának céljából egy hiteles, lehetőleg minél nagyobb adatmennyiséggel rendelkező forrást szerettünk volna választani, így esett a választás a Google keresőre. Mivel a motor weboldalak millióit indexeli napi szinten, biztosak lehetünk abban, hogy pontos adatokkal dolgozhattunk. Kollégáink scriptjeit használva a MédiaPiac által felsorolt szakembereket vetettük össze huszonnyolc, a területhez szorosan kapcsolódó keresőszóval, keresve azokat a weboldalakat, ahol említésre kerültek. A legtöbb említést magukénak tudó szakembereket több száz alkalommal említették, de a toplistán lévők mind büszkék lehetnek magukra, ugyanis senki sem végzett ötven említésnél kevesebbel.

A kutatás alapján így alakul a magyar kommunikációs szakma véleményvezér toplistája online:

• Berényi Konrád - 301 említés
• Damjanovich Nebojsa - 199
• Lévai Richárd - 176
• Wolf Gábor - 174
• Dunder Krisztián - 153
• Ihász Ingrid - 153
• Pécsi Ferenc - 96
• Forgács Mariann - 89
• Novák Péter - 59
• Hinora Bálint - 53

Az alábbi ábrán hálózaton ábrázolva is megtekinthetőek a szakemberek kapcsolatai:

Kattints ide a teljes méretű kép megtekintéséhez

Közülük néhányan a workshopunkon is aktívan részt vesznek majd: a délután lezárásaként egy kerekasztal-beszélgetés keretében a legjobb szakembereket kérdezzük arról, hogy szerintünk miként alakul majd az online- és influencer marketing, milyen trendek várhatóak a marketingben, valamint hogy mivel járulhat hozzá a technológiai fejlődés a szakma előrehaladásához.

Ezen felül további érdekes témákkal várunk minden érdeklődőt június 4-én a Mozsár kávézóban, a Kreatív és a Maven7 közös workshopján. További információ és regisztráció: http://www.kreativ.hu/esemeny/halozatkutatas/index.php.

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 Twitter szociális platformja hálózatelemzési szempontból aszimmetrikus, hiszen kapcsolatai szándékosak és irányítottak. Egy felhasználó kapcsolatait szociális gráfként értelmezve a címzett felé mutató nyilak követésével sok hasznos információkhoz juthatunk: ki tud kiről, ki kapja a legtöbb figyelmet, ki vesz részt bizonyos témákról folyó diskurzusokban, illetve azt is, hogy ki található centrális vagy periférián lévő pozícióban. A strukturális elemzések mellett mini-kísérletek is lebonyolíthatóak. Az ún. Tweetchat-ek keretein belül különböző témákról zajlanak egy egyórás beszélgetések, amelyek speciális hashtageken keresztül követhetőek. Az ábrákon látható beszélgetés például a szerencsés véletlenekről folyt, két különböző csoportban (#innochat, #ideachat).

Elsőként vegyük a kimenő kapcsolatokat. A Twitter természetéből kifolyólag ezek a kapcsolatok közvetítő funkciókat is betölthetnek, például ha a felhasználó bejelent valami a követőinek. Egy másik típus a közvetlen, irányított kapcsolat, amikor a felhasználó konkrétan említ valakit a tweetben, vagy re-tweeteli valaki más tweetjét. A re-tweet közvetítő funkciója mellett egyben visszaigazolás is az eredeti tweetelőnek, hogy üzenetét észlelték, és továbbításra érdemesnek találták.

A fenti hálózat a már említett szerencsés véletlenekről szóló beszélgetés leképezése. Két pont akkor áll kapcsolatban, ha a feladó pont retweetelte (RT), említette (MT) vagy megszólította (@) a címzettet jelző pontot. A kék pontok a beszélgetés résztvevői, a lilák a chat lebonyolítói, a zöldek pedig a meghívott vendégek, mindegyikük felhasználóneve külön is fel van tüntetve. A pontok mérete itt a tudatosság mentén nő, amit a direkt és indirekt kapcsolatok alapján számolnak.

A második képen az előző hálózat látható, de a pontok méretét ezúttal kizárólag a bejövő kapcsolatok alapján határozták meg, ami gyakorlatilag nem más, mint a figyelem mennyisége, amiben az egyes felhasználók részesültek. Előnyös, ha valamelyik felhasználónak sok bejövő kapcsolata van, ami még jobb azonban, ha olyan más pontoktól kap közvetlen figyelmet, akiknek szintén sok bejövő kapcsolata van. A látványos bejövő mintázatú pontok lesznek az ún. mavenek, azaz információbrókerek.

Azzal, hogy változott a pontok méretét meghatározó tulajdonság, máris meghatározhatóak a Twitteren betöltött szerepek: vannak aktív résztvevők, míg mások arra várnak, hogy közvetlen megszólítást kapjanak. A chat vezetőjét (@blogbrevity) mindkét hálózatban nagy pont reprezentálja, ami azt mutatja, hogy jól végezte a dolgát.

A harmadik hálózat az integrációt vizsgálja, vagyis azt, hogy az adott felhasználó mennyire van az események „ sűrűjében”. Egy jól integrált felhasználó valószínűleg releváns dolgokról tweetel, sokszor rewteetelik, és több beszélgetésben is részt vesz. Esetünkben ők voltak a szervezők, akik összekötő szerepet töltöttek be, és biztosították a beszélgetés zavartalan folyását.

A Twitter természetesen nemcsak a személyközi kommunikáció médiuma, gyakran közvetít nagyobb csoportoknak, amiket egy felhasználó vagy egy hashtag követői alkothatnak. A chatben postolt tweetek között sok olyan is volt, aminek nem volt konkrét címzettje. A negyedik kép abban tér el az előzőektől, hogy csak az egész csoportnak szóló tweeteket mutatja, nem az interakciókat. A chat valamennyi résztvevőjét a középpontban lévő piros pont jelöli, a küllőszerű nyúlványok pedig azok a felhasználók, akiknek több mint egy, mindenkihez szóló retweetje volt. A vonalak a retweetek számának növekedésével vastagodnak.

Bár ez a hálózat pár óra leforgása alatt jött létre és oszlott fel, jól modellezi a nagyobb hálózatok néhány szerkezeti sajátosságát: centrum-periféria, információs brókerek, összekötő hidak és vezérek. A részvevők nagy része már ismerte egymást, és részt vett korábbi beszélgetésekben, volt azonban pár új tag is.

A legkönnyebben azonosítható csoport mindig a mag, akik között sűrű az egymásra mutató nyilak száma. Ez egy olyan alhálózat, ahol mindenki kapcsolatban van mindenkivel. Az ötödik kép ezt a magot mutatja, a könnyebb olvashatóság érdekében ezúttal nyilak nélkül. Minden pont legkevesebb 4 kapcsolattal rendelkezik, kimenővel és bejövővel egyaránt.

forrás: http://www.thenetworkthinkers.com/2013/02/arrows-on-twitter.html

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.

A háziorvosok nagy bosszúságára véget ért az a kor, amikor az emberek könyvekhez és enciklopédiákhoz, vagy ideális esetben szakértőkhöz fordulnak egészségükkel kapcsolatos információkért. A rezidensektől a laikusokig ma már mindenki az interneten informálódik.

Egy új online felület, a Quantia MD kifejezetten az ő igényeikhez igazodik. Az oldal nem más, mint egy kollaborációs adatbázis, mintegy 160 ezer taggal, ami szociális hálózatként funkcionál. A platform lehetőséget biztosít orvosok számára, hogy megosszák tudásukat, és praxisukkal kapcsolatos tapasztalatokat.

A Resident Exchange Social Network szíve egy országos könyvtár, ami egy sor mélyre ható prezentációt tartalmaz, amiket vezető rezidensek készítettek. Az oldal az egészségügyi kérdések mellett olyan információkat is ad, ami segíthet azon problémák megoldásában, amikkel a rezidensek napi szinten találkoznak a gyorsan változó egészségügyi környezetben. A tagok asztali számítógépekről, tabletekről és okostelefonokról érhetik el az oldalt.

A rezidens időszak gyakran megviseli az orvostanoncokat, akiknek nagy segítségére lehet a korukbeliek vagy tapasztaltabb rezidensek támogatása. A stressz csökkentésével így arra koncentrálhatnak, amihez a legjobban értenek – életek mentésére.

Az oldal és toviábbi információk az alábbi linken érhetőek el.

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 nyáron már beszámoltunk arról, hogy egy orosz programozó feltérképezte az Internetet. Most izraeli kutatók vállalkoztak a feladatra, egy új módszertannal. A végeredmény: a ma létező legpontosabb térkép a világhálóról.

Több peer to peer kapcsolattal növelhető lenne az Internet kapacitása, és működése is zökkenőmentesebb lenne - legalábbis ezt állítja egy nemrég publikált tanulmány, ami az Internet szerkezetét vizsgálta. Shai Carmi, az izraeli Bar Ilan Egyetem fizikusa az első kutatást készítette el, amely funkció és összeköttetései szerint rendszerezte a világhálót. A végeredmény a web legpontosabb képét adja, ami valaha készült.

A kapott hálózat központjában 80 kritikus pont található, amelyet 5000 egyéb pont övez. A külső „kéreg” 15 000 izolált ponot mutat, amik szorosan függnek a magtól. A mag leválasztását követően érdekes dolog történik: a kéreg pontjainak 30%-a izolálódik, a fennmaradó 70 viszont továbbra is összeköttetésben marad, mert elég peer kapcsolata van ahhoz, hogy a mag nélkül is működjön. A magnak köszönhetően bármely négy pont elérhető négy lépésen belül, mag nélkül ez a szám megduplázódik. Carmi szerint ezek, a magot megkerülő útvonalak azok, amelyek tehermentesítik a központot, és növelhetik a hatékonyságot.

A kutatás 5 000 online önkéntes segítségével történt, akik egy letölthető programmal azonosítottak 20 000 pontot. A program pingekkel információkat kér az adott oldalról, és nyomon követi az információáramlás vonalát. Az eddigi kutatások során ezt számítógépekkel végezték, az új metódussal két éven keresztül, napi szinten gyűjtöttek adatokat, és 6 millió mérést végeztek, ami az Internet 20%-át fedte le.

Centralitás és periféria - az internet belső magja és külső pontjai.

A kutatók a k-shell modell segítségével hierarchikus szerkezetet vázoltak fel, amely azt veszi figyelembe, hogy egy adott pont milyen jól kapcsolódik a többihez.

További részletekért keressétek fel a Proceedings of the National Academy of Sciences adatbázisát!

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.

A Last.fm adatbázisát felhasználva ír kutatók megrajzolták a zenei trendek terjedésének térképét, városokra lebontva.

Az ötlet, hogy különböző divatok vagy eszmei irányzatok vírusként terjednek nem új. Számos kutatás dolgozik hálózatokkal, és a megközelítés egy hálózat-centrikus világszemlélethez vezetett. Ezekkel az eszközökkel egyre könnyebben modellezhetőek a mindennapjainkat meghatározó társadalmi, gazdasági és kulturális folyamatok. Blogunk olvasói már tudják, hogy a hálózatelemzés popkulturális talajon is megállja a helyét, legyen szó képregényekről vagy filmekről, a könnyed kikapcsolódások sorából pedig a zene sem hiányozhat.

A Last.fm alapból is közöl olyan statisztikákat, amelyek földrajzi alapon mutatják a toplistákat. Conrad Lee és Pádraig Cunningham ezeket a kimutatásokat vették alapul a kutatásukhoz, és arra voltak kíváncsiak, mik a vezető városok a zenehallgatási trendekben. Az adatforrás 200 város adatait tartalmazta, 2003-ig visszamenőleg, ami mintegy 60 millió adatot tartalmaz.

A hálózatban az élek azt jelzik, hogy egyik város követi a másikat. A bal oldali képen az indie, a jobb oldalina hip-hop hálózatai láthatóak.

A divatvilág meghatározó városai Párizs, London és New York, de vajon a zenében is a világ előtt járnak? Az eredmények érdekes mintázatokra bukkantak. Zenei stílusok szerint más és más város a trendformáló. Ha indie-ről van szó, Észak-Amerika például Montrealt követi, míg a hip-hop fővárosa Atlanta. Európában Párizs az indie elöljárója, Oslo pedig az abszolút zenei véleményvezér.

A józan ész azt diktálná, hogy a nagyvárosok pusztán népességük miatt mindenki előtt járjanak, hiszen több emberből nagyobb valószínűséggel alakulnak új bandák, a tapasztalatok azonban mást mutatnak. Ez azért érdekes, mert több más tanulmány is arra jutott, hogy a nagyvárosok lélekszámukhoz képest aránytalanul nagy részt tesznek ki az innováció és produktivitás összességéből. A kérdés az, hogy ez miért nem igaz a zenére?

A modell másik ereje a preditktív erejében lehet, amit a kutatói a jövőben szeretnének tesztelni. Addig is érdemes követni az atlantai és osloi trendeket, hogy megtudjuk a holnap zenéit.

A teljes tanulmányt a Cornell Egyetem adatbázisán olvashatjátok!

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.”

A Happy Flu kísérlet 2008 július 8.-tól szeptember 18-ig tartott. Öt blogtulajdonos feltett blogjára egy flash grafikát, melyet az olvasók szabadon másolhattak le és publikálhattak saját blogjukon. A másolt kép a kép interneten történő terjedésének jelen állapotát ábrázolta. Az alábbi képen a terjedési mechanizmus látható. Megfigyelhetjük, hogy a terjedés rendkívül gyorsan indult, majd hamar veszített sebességéből. Hasonló terjedési mechanizmust láthatunk a járványoknál, mint ahogy azt korábbi cikkünkben ismertettük.

 A folyamat vizualizálásában segít ez az érdekes videó:

Az Bar Ilan Egyetem (Ramat-Gan, Izrael) kutatói újabb internettérképpel járultak hozzá a hálózatkutatáshoz. Az egész internetet még sosem sikerült feltérképezni, így azt sem tudjuk pontosan, hány oldalból is áll összesen. A dolog egyrész azért nehéz, mert óriási mennyiségű adatról an szó, másrészt csak linkről linkre lehet haladni, így azokra az oldalakra, amelyekre nem mutat link, nem tudunk eljutni.

A gömb (kattintsunk rá a nagyobb képért) közepén látjuk a nyolcan legtöbb kapcsolattal rendelkező oldalt. A külső, sötétlila burok a központhoz kevésbé, de egymáshoz annál inkább kapcsolódó oldalakat tartalmazza, összesen 15 ezret. Végül pedig legkívül vannak a többiekhez alig kapcsolódó oldalak.