STATISTICAL FEATURES DYNAMICS OF INFORMATION EXCHANGES IN SOCIAL NETWORKS

Для целей изучения динамики информационных обменов в социальных сетях и прогнозирования на этой основе реальных общественных акций предложена классификации групп пользователей сетей на четыре категории: маркетинговые, политические, блогерские, индивидуальные. Изучены эмпирические распределения различных статистических показателей активности названных категорий в сети «ВКонтакте» применительно к коротким (до 100 дней) и длинным (более 100 дней) промежуткам времени. Показано существование устойчивых нормальных, равномерных и экспоненциальных распределений исследованных статистических показателей и статистически устойчивых связей между ними, пригодных для обоснования динамики развития информационных обменов в социальных сетях и дающих возможность строить регрессионные модели для оценки количества участников различных общественных акций, включая протестные движения. Делается вывод, что следующий шаг в исследованиях данного направления должен быть связан с более глубоким изучением факторов, влияющих на распространение информации в социальных сетях. К ним относятся: дальнейшая дифференциация статистических исследований применительно к маркетинговым, политическим и блогерским сообществам; более детальное изучение устойчивости статистических зависимостей на длинных и коротких временных отрезках; сочетание статистического анализа структуры выделенных сообществ с имитационным моделированием динамики переходов между их группами с учетом латентных (ненаблюдаемых) состояний. For the purpose of studying the dynamics of information exchanges in social networks and forecasting real public actions on this basis, the classification of groups of network users into four categories is proposed: marketing, political, blogging and individual. We studied the empirical distributions of various statistical indicators of the activity of these categories in the Vkontakte network in relation to short (up to 100 days) and long (more than 100 days) time intervals. It shows the existence of stable normal, uniform and exponential distributions of the studied statistical indicators and statistically stable relationships between them, which are suitable for substantiating the dynamics of information exchanges in social networks and make it possible to build regression models for estimating the number of participants in various public actions, including protest movements. It is concluded that the next step in research in this area should be associated with a deeper study of the factors that affect the dissemination of information in social networks. These include: further differentiation of statistical research in relation to marketing, political and blogging communities; a more detailed study of the stability of statistical dependencies over long and short time periods; a combination of statistical analysis of the structure of selected communities with simulation of the dynamics of transitions between their groups, taking into account latent (unobservable) states.