p Suas chances de formar amizades online dependem principalmente do número de grupos e organizações que você participa, não seus tipos, de acordo com uma análise de seis redes sociais online por cientistas de dados da Rice University. p "Se uma pessoa procura amigos, eles devem basicamente estar ativos em tantas comunidades quanto possível, "disse Anshumali Shrivastava, professor assistente de ciência da computação na Rice e co-autor de um estudo revisado por pares apresentado no mês passado na Conferência Internacional IEEE / ACM 2018 sobre Avanços em Análise de Redes Sociais e Mineração em Barcelona, Espanha. "E se eles querem se tornar amigos de uma pessoa específica, eles devem tentar fazer parte de todos os grupos dos quais essa pessoa faz parte. "

p A descoberta é baseada em uma análise de seis redes sociais online com milhões de membros, e Shrivastava disse que sua simplicidade pode ser uma surpresa para aqueles que estudam a formação de amizades e o papel que as comunidades desempenham em fazer amizades.

p "Há um velho ditado que diz que 'pássaros da mesma pena voam juntos, '", Disse Shrivastava." E essa ideia - de que pessoas que são mais semelhantes têm mais probabilidade de se tornarem amigas - está incorporada em um princípio chamado homofilia, que é um conceito amplamente estudado na formação de amizades. "

p Uma escola de pensamento afirma que por causa da homofilia, as chances de as pessoas se tornarem amigas aumentam em alguns grupos. Para dar conta disso em modelos computacionais de redes de amizade, os pesquisadores freqüentemente atribuem a cada grupo uma pontuação de "afinidade"; quanto mais parecidos os membros do grupo são, quanto maior sua afinidade e maiores suas chances de fazer amizades.

p Antes da mídia social, havia poucos registros detalhados sobre amizades entre indivíduos em grandes organizações. Isso mudou com o advento das redes sociais que têm milhões de membros individuais que geralmente são afiliados a muitas comunidades e subcomunidades dentro da rede.

p "Uma comunidade, para nossos propósitos, é qualquer grupo afiliado de pessoas na rede, "Shrivastava disse." As comunidades podem ser muito grandes, como todos que se identificam com um determinado país ou estado, e eles podem ser muito pequenos, como um punhado de velhos amigos que se encontram uma vez por ano. "

p Encontrar pontuações de afinidade significativas para centenas de milhares de comunidades em redes sociais online tem sido um desafio para analistas e modeladores. Calcular as chances de formação de amizade é ainda mais complicado pela sobreposição entre comunidades e subcomitês. Por exemplo, se os velhos amigos do exemplo acima moram em três estados diferentes, suas pequenas subcomunidades se sobrepõem às grandes comunidades de pessoas desses estados. Como muitos indivíduos nas redes sociais pertencem a dezenas de comunidades e subcomunidades, conexões sobrepostas podem se tornar densas.

p Em 2016, Shrivastava e o co-autor do estudo Chen Luo, um estudante de pós-graduação em seu grupo de pesquisa, perceberam que algumas análises bem conhecidas da formação de amizades online não levaram em conta quaisquer fatores decorrentes da sobreposição.

p "Digamos Adam, Bob e Charlie são membros das mesmas quatro comunidades, mas além disso, Adam é membro de 16 outras comunidades, "Shrivastava disse." O modelo de afiliação existente diz que a probabilidade de Adam e Charlie serem amigos depende apenas das medidas de afinidade das quatro comunidades que eles têm em comum. Não importa se cada um deles é amigo de Bob ou que Adam está sendo puxado para outras 16 direções. "

p Isso pareceu um descuido gritante para Luo e Shrivastava, mas eles tinham uma ideia de como explicá-lo com base em uma analogia que viram entre as subcomunidades sobrepostas e as semelhanças sobrepostas entre as páginas da web que devem ser levadas em consideração pelos mecanismos de pesquisa da Internet. Uma das medidas mais populares para pesquisa na Internet é a sobreposição de Jaccard, que foi lançada por cientistas do Google e outros no final dos anos 1990.

p "Usamos isso para medir a sobreposição entre as comunidades e, em seguida, verificamos se havia uma relação entre a sobreposição e a probabilidade de amizade, ou afiliação de amizade, em seis redes sociais bem estudadas, "Shrivastava disse." Nós descobrimos que em todos os seis, a relação parecia mais ou menos uma linha reta. "

p "Isso implica que a formação de amizade pode ser explicada simplesmente olhando para a sobreposição entre as comunidades, "Luo disse." Em outras palavras, você não precisa levar em conta as medidas de afinidade para comunidades específicas. Todo esse trabalho extra é desnecessário. "

p Uma vez que Luo e Shrivastava viram a relação linear entre Jaccard sobreposição de comunidades e formação de amizade, eles também viram uma oportunidade de usar um método de indexação de dados chamado "hashing, "que é usado para organizar documentos da web para uma pesquisa eficiente. Shrivastava e seus colegas aplicaram hashing para resolver problemas computacionais tão diversos quanto detecção de localização interna, o treinamento de redes de aprendizagem profunda e a estimativa precisa do número de vítimas identificadas mortas na guerra civil síria.

p Shrivastava disse que ele e Luo desenvolveram um modelo para formação de amizade que "imitou a forma como a matemática por trás do trabalho de hashing".

p O modelo oferece uma explicação simples de como as amizades se formam.

p "As comunidades realizam eventos e atividades o tempo todo, mas alguns deles são uma atração maior, e a preferência por frequentá-los é maior, "Shrivastava disse." Com base nesta preferência, os indivíduos tornam-se ativos nas comunidades preferidas às quais pertencem. Se duas pessoas estiverem ativas na mesma comunidade ao mesmo tempo, eles têm uma constante, geralmente pequeno, probabilidade de formar uma amizade. É isso. Isso recupera matematicamente nosso modelo empírico observado. "

p Ele disse que os resultados podem ser úteis para quem deseja aproximar comunidades e melhorar o processo de formação de amizade.

p "Parece que a maneira mais eficaz é encorajar as pessoas a formarem mais subcomunidades, "Shrivastava disse." Quanto mais subcomunidades você tiver, quanto mais eles se sobrepõem, e é mais provável que os membros individuais tenham amizades mais íntimas em toda a organização. As pessoas pensam há muito tempo que isso seria um fator, mas o que mostramos é provavelmente o único em que você deve prestar atenção. "