×
Россия +7 (495) 139-20-33

Коэффициент социализации. Практическое применение

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
3 3875

Введение

В процессе написания ядра социальной сети мне пришло в голову, почему бы не придать механизмам регуляции более обобщённый параметр, а также то, что в социальных сетях необходимо учитывать персональные параметры каждого участника, в том числе его интересы. Главная идея была такова: «Не человек должен выбирать социальные сети, а социальные сети должны находить своего пользователя». То есть социальные сети должны научиться рассчитывать степень интеграции потенциального пользователя в сеть социалок.

Путешествуя по интернету, натыкаешься на те или иные тематические социальные сети. Душа радуется: каждый пользователь гарантированно найдёт что-нибудь своё, что-нибудь такое, что его затянет и заставит принять участие в жизни данного сообщества (так в своё время меня затянул Хабрахабр). Правда, сама система, сами социальные сети, очень мало знают о своих пользователях. А ведь есть громадный потенциал в информационном багаже каждого пользователя и каждой социальный сети!

Я считаю, что на основе всех действий пользователя в сети можно составить его портрет, который отражал бы его участие в сети социалок. Такой портрет мог бы помочь многим: рекламодателям, администраторам социальных сетей, работодателям, да и самому пользователю, который захотел понять, насколько хорошо он нашёл общий язык с таким порой даже враждебным явлением как сеть социалок.

Я бы хотел назвать такой показатель коэффициентом социализации, т.к. этот термин довольно полно отражает суть того, на что указывает данная величина. А она указывает на то, как мы меняем сеть своим присутствием, как мы можем, словно в зеркале, видеть своё собственное отражение в нашей сети.

Определение коэффициента социализации

Коэффициент социализации (КС) — это величина, которую автоматически приобретает пользователь социальной сети. Данный коэффициент показывает уровень интеграции конкретного пользователя в сеть социальных сетей.

Прежде чем говорить о том, каким может быть применение КС на практике, перечислим основные составляющие этой величины.

  1. Охват служб обмена сообщениями и контактов
  2. Персонализация путём использования сервисов с узкой тематической направленностью
  3. Механические и автоматические (зависимые) рейтинговые числовые величины
  4. Профилирование и предоставление персональной информации
  5. Индексация персоны

О том, что представляет собой каждая из составляющих, мы расскажем подробно ниже, сначала обрисуем возможные сферы практического применения КС.

Сферы практического применения КС

Социальные сети

Несмотря на то, что социальные сети сами являются одним из источников вычисления КС, они могут и использовать его.

В качестве примера можно рассмотреть встроенные в социальную сеть механизмы регуляции (рейтинговые величины). Их можно использовать как внешне (для вычисления самого КС), так и внутренне (для регуляции взаимоотношений внутри социальной сети, а также для обеспечения необходимой функциональности в соответствии с показателями рейтинговых величин). Для этого алгоритмы вычисления таких величин должны быть построены так, чтобы основополагающим являлся именно социальный фактор.

Сеть социальных сетей

Если посмотреть с высоты птичьего полёта, то мы увидим сеть социальных сетей. В такой сети можно использовать КС для служебного общения между узлами такой громадной сети. Данная величина (КС) будет передаваться от одной социальной сети к другой, либо храниться централизованно, в постоянном хранилище данных. Такой способ вычисления КС позволит измерить отношение пользователей различных социальных сетей (децентрализованных) к одному пользователю.

Текущее развитие сети социальных сетей являет нам такой механизм децентрализации как OpenID. Так, путём его усовершенствования на такой уровень, чтобы он мог хранить (и синхронизировать) рейтинговые величины между различными серверами OpenID, можно добиться эффекта распределения нагрузки коэффициента социализации по различным социальным сетям.

Прямое использование КС выражается, прежде всего, в том, что пользователю не придётся искать себе ту сеть, которая подходит именно ему. Социальные сети сами будут находить его. Поэтому можно сделать вывод, что узконаправленные тематические социальные сети постепенно будут вытеснять широкие социальные сети. Такие новоявленные сети и будут находить своего пользователя, учитывая его КС, его профилирование, интересы, и так далее. Такие социальные сети будут действительно направлены на персонализацию пользователей социальных сетей.

Реклама

Составление рекламы — один из сложнейших процессов, при котором нужно учитывать разнообразные интересы громадных аудитории пользователей.

КС в данном случае может сыграть роль своеобразного направляющего. К примеру, можно взять обычные показы рекламы на каком-либо сайте. Если данному сайту известен коэффициент социализации текущего посетителя, то он может намного чётче выбирать рекламу для него. Здесь будут учитываться и психологические особенности пользователя, и его профессиональная ориентация (web-разработчику — реклама об инструментах и инновациях в области разработки сайтов, например).

Но, с другой стороны, с использованием показателя КС — рейтинговых величин — можно построить сервис, где пользователи сами будут рассказывать о своих вкусах, оценивать ту или иную рекламу и уже эту рекламу будут использовать рекламодатели впоследствии как прошедшую пользовательский отсев. Каждому пользователю в таком сервисе в соответствии с его КС будет показываться реклама, которую он будет оценивать.

Так как КС передаётся в сети социальных сетей, то на всём просторе этого понятия пользователь будет получать только соответствующую уровню его КС рекламу.

Оптимизация собственной персоны

Интересно, что, сопоставив данные о времени пребывания пользователя в интернете и его КС, можно установить зависимость изменения КС от времени и построить график, который покажет нам то, как быстро изменялась данная величина, определить её корректировки и пики, которые помогут нам узнать, какие события привели к большим изменениям КС и сделать из этого определённые выводы.

Использование подобных данных наводит на следующую мысль: путём анализа собственного уровня КС, человек может учиться на собственных ошибках и впредь их больше не совершать. Очевидно, например, что явная грубость и недостойное поведение на каком-либо ресурсе приведёт к несомненному понижению КС. А если на эту величину будет завязано большое количество других сервисов, то пользователь в следующий раз подумает, прежде чем резко высказываться относительно чего-либо, ведь ему это может стоить довольно дорого (один из вариантов: на КС завязан аккаунт пользователя в социальных сетях А и Б. При неадекватном поведении пользователя в социальной сети А это может прямым образом отразиться на социальной сети Б, вплоть до исключения пользователя из одной из социальных сетей, либо из обеих сразу).

Кадровый вопрос

Вычисление КС может помочь работодателю при приёме потенциального работника на одно из вакантных мест: на собеседовании респондент указывает необходимые для анализа данные (ники в сети, посещаемые социальные сети, персональную информацию — имя, фамилия, возраст), которые оператор использует для вычисления КС (при желании респондента, конечно же). По уровню КС (отрицательный говорит об асоциализированном характере потенциального работника), и по показателям индексации персоны и её цитирования можно судить о коммуникабельности человека и способности работать в коллективе.

Но такие показатели можно использовать не только в отделе кадров. Руководствоваться КС можно и при создании благоприятной, индивидуальной атмосферы для каждого сотрудника компании. Анализ посещаемых узконаправленных тематических сетей позволяет определить круг интересов сотрудника и может помочь в пересмотре отношения к нему.

А теперь, как было обещано, самые любопытные могут прочитать о том, что собой представляют показатели, из которых состоит КС, и каким образом можно производить расчет КС по этим критериям.

Основные составляющие коэффициента социализации

1. Охват служб обмена сообщениями и контактов

Данная характеристика позволяет определить круг друзей пользователя и описать их с помощью логически значимых единиц — тегов. Каждому другу придаётся логическая нагрузка, с которой он соотносится с пользователем. Нагрузка может быть выражена так: коллега, товарищ, одноклассник, знакомый, родственник. В тегах вы не увидите слова «враг», так как, обычно, пользователи не добавляют в список контактов людей, к которым испытывают определённую порцию неприязни. С помощью описания каждого из круга друзей пользователя, можно задать и его собственную характеристику в плане отношения с этими пользователями и определить степень его нагрузки на своих друзей (по сути, вычислить коэффициент взаимодействия пользователя с его контактами). Это можно проделать механически, но, в любом случае, такой процесс будет основан на желании самого пользователя: он сам ассоциирует конкретный тег (теги) с определённым пользователем.

Подобные связи можно представить в виде ссылок на профили друзей в сети социальных сетей с использованием XFN, либо иные средства указания относительности взаимоотношений между личностями в интернете.

Взаимоотношения между личностями в интернете

2. Персонализация путём использования сервисов с узкой тематической направленностью

Данный пункт определяет тематические предпочтения пользователя (музыка, книги, фильмы, программы, и т.д.). На основе данных тематических предпочтений, а также самого факта участия в таких социальных сервисах (сервисах социализации персоны), можно собрать немало статистической информации о конкретном пользователе.

Персонализация позволяет определить круг интересов пользователя, после чего можно будет поучаствовать в помощи поиска новых друзей, которые имеют точно такие же интересы и предпочтения. На основе такой стратегии работает уже достаточное количество узконаправленных тематических сетей (Last.fm и другие). На таких ресурсах нередко можно встретить разнообразные индикаторы совместимости между различными индивидами. Очень часто подобные сервисы предоставляют API для экспорта разнообразной информации, тесно связанной с конкретным пользователем.

3. Механические и автоматические (зависимые) рейтинговые числовые величины

Несмотря на то, что рейтинговые величины являются субъективными и зависят от преследуемых авторами ресурса целей (выяснение тех или иных показателей взаимоотношений, оценки, авторитета, и т.д.), им можно пользоваться для составления мнения о пользователе, оценки и характеристики пользователя.

Рейтинги могут быть нескольких видов:

  • Рейтинг оценки действия пользователя (действие подразумевает собой материал, выложенный пользователем, либо событие с участием последнего)
  • Рейтинг авторитета и авторитетности мнения пользователя
  • Показатель совместимости с каким-либо объектом окружающей сети

Все представленные виды рейтингов уже можно найти во многих социальных сетях. Для того чтобы вычислить КС, используя, в том числе, и данный показатель, необходимо разработать индивидуальных подход индексации конкретного рейтинга в конкретной социальной сети или ином виде ресурса, так как, повторюсь, алгоритмы и цели каждого индикатора различаются.

4. Профилирование и предоставление персональной информации

С помощью предоставления персональной информации можно создать не только картину личных представлений и потребностей пользователя, но и изобразить его профессиональный портрет с использованием таких средств, как резюме, анкета и т.п. Профилирование персоны уже давно используется в интернете и запрашивается при регистрации пользователя, либо после подтверждения валидности его аккаунта. Профилирование включает в себя личные данные пользователя (пол, возраст, интересы, предпочтения; в зависимости от типа ресурса на котором проходит регистрация). Объективность и правдивость данных, представленных пользователем, является очень слабым показателем, так как профиль пользователя заполняет он сам, поэтому доверять таким данным не стоит без дополнительной проверки.

5. Индексация персоны

Элемент индексации позволяет оценить степень интеграции персоны в сети с помощью существующих поисковых средств и средств анализа состояния банка запросов/документов сети интернет. Индексация персоны — это уровень цитирования его в интернете (использование реального имени или псевдонима персоны на ресурсах в сети, кроме ресурса самого пользователя, цитирование его статей, ссылки на материалы, написанные данным пользователем, отзывы на пользователя другими участниками сетей и т.д.). Индексация персоны является одним из мощнейших показателей социализации личности, а также определяет степень его медийности в интернете. Из индексации персоны вытекают два других показателя: индексация цитирования персоны и уровень активности персоны в сети.

Расчёт КС

Расчёт такой величины, как КС, трудно представить в виде автоматизированного процесса, так как сеть социальных сетей и ресурсов узкой тематической направленности растут огромными темпами, да и не все они предоставляют API/прямой доступ к информации относительно персонализации своих пользователей. Но другие показатели можно рассчитать при содействии сторонних сил, таких как поисковые системы, системы семантического анализа, а также полное содействие самого пользователя: предоставление URI на его аккаунты в социальных сетях и иных ресурсах, содействие вычислению индексации персоны, цитирования персоны и описание собственного уровня активности в сети.

Стоит заметить, что большинство индексов, входящих в КС, могут принимать положительные и отрицательные значения, что ярко выражает ту или иную характеристику пользователя. Знак индекса, «+» или «-», говорит о соответствующем отношении к персоне.

За нулевую отметку всех индексов берётся число ноль. «0» является базисом всех вычислений и начальным коэффициентом социализации пользователя в сети.

Также следует разграничить масштабы применения КС: данная величина может быть относительной размера принимаемых для расчёта областей вычисления и анализа. Так, в одной группе-социуме пользователь может находиться на хорошем счету, но в целом в сети социальных сетей он также может находиться на уровне ниже среднего. Но стоит также понимать, что в сети может существовать несколько групп, находящихся на одной ступени корреляции, но в одной из них конкретный пользователь получит КС+, а в другой уже получит отрицательный КС. Поэтому анализом относительно одноступенчатых групп и связок стоит пренебречь, так как в большинстве своём он не является эффективной оценкой КС пользователя.

Вывод

Введённое понятие коэффициента социализации в большей степени является статистической величиной, но, несмотря на это, оно показывает реальное положение пользователя в сети социальных сетей.

Уже сейчас можно видеть пересечение КС с понятием семантической сети, а значит, что, изучая социализацию, можно познавать новое и делать умозаключения относительно семантических сетей.

В этой статье были рассмотрены несколько способов практического применения коэффициента социализации. КС попал в такие области как маркетинговые исследования, кадровые исследования и простая аналитика. КС можно использовать не только как показатель интеграции в сеть социальных сетей, но и применять его при вычислении других величин (например, для вычисления тех же показателей рейтинговых величин).


(Голосов: 5, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Ане Макаровой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
  • DinamytE
    1
    комментарий
    0
    читателей
    DinamytE
    больше года назад
    Рассчитать коэффициент социализации для «усреднённого пользователя» невозможно, так как в интернете по сути нет такого рода пользователей. КС должен рассчитываться строго для индивидуального пользователя (он рассчитывает именно его степень вхождения в сеть социальных сетей), иначе это получается уже не КС.

    После разработки необходимых входных данных на профилировании и персонализацию, можно начать опрашивать пользователя по степени его контактности относительно своих това...
    Рассчитать коэффициент социализации для «усреднённого пользователя» невозможно, так как в интернете по сути нет такого рода пользователей. КС должен рассчитываться строго для индивидуального пользователя (он рассчитывает именно его степень вхождения в сеть социальных сетей), иначе это получается уже не КС.

    После разработки необходимых входных данных на профилировании и персонализацию, можно начать опрашивать пользователя по степени его контактности относительно своих товарищей и коллег. Скорее всего, я постараюсь произвести экспериментальные замеры и выложу результаты на сайт.
    -
    0
    +
    Ответить
  • Анастасия Гутникова
    373
    комментария
    0
    читателей
    Анастасия Гутникова
    больше года назад
    2 DinamytE
    Отлично, ждем с нетерпением, интересно будет почитать:)
    -
    0
    +
    Ответить
  • Гость
    больше года назад
    ну а где цифирки? пример хотя бы привели, или расчитали КС для усреднённого пользователя. Теория конечно хорошо, а вот аргументы - ещё лучше
    -
    0
    +
    Ответить
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Что скрывает «Прогноз бюджета Яндекс.Директ»?
Михаил Мухин
14
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Михаил Мухин - Здравствуйте! 1-2. Считает стенд. Ссылка на него дана, но могу повторить: online.p-c-l.ru/competition/task/card/id/106. Нажмите на кнопку "Начать" и заранее приготовьте прогноз бюджета Яндекс. Суть расчета: перебор комбинаций всех ставок на всех фразах, построение бюджетных когорт - бюджетов с одинаковым СРС, отбор в каждой когорте бюджета с максимальным количеством кликов и ..., да упорядочивание этих бюджетов по мере возрастания СРС, причем берем не все, а с фиксированным шагом. 3. Гугл считается через поправочные коэффициенты. Мы перевариваем океан данных и представляем их. На удивление, получается не менее, хотя и не более точно, как и прогноз Яндекс. Конечно, нужно понимать, что это очень примерные прикидки, фактически перевод неточного прогноза Яндекс в удобочитаемую форму, не больше. Самое интересное начинается, когда применяешь метод бюджетных когорт к измерению показателей фраз на реальной рекламной кампании в режиме 48х7. Первые результаты очень хорошие. Если хотите присоединиться к бесплатному тестированию, напишите Эльвире r-support@r-broker.ru. В теме укажите "хочу присоединиться к тестам Умного управления рекламой"
#SEOnews14: мы празднуем – вы получаете подарки!
Анна Макарова
362
комментария
0
читателей
Полный профиль
Анна Макарова - Гость, добрый день! С победителями мы связывались сразу после розыгрыша. Если мы вам не написали, значит, ваш номер не выпал. Но не расстраивайтесь, у нас обязательно будут новые розыгрыши!
Ссылочное продвижение локальных сайтов: ТОП худших SEO-методов
Блорик Саакашвили
2
комментария
0
читателей
Полный профиль
Блорик Саакашвили - Ну а так конечно согласен видно что у автора статьи не такие и глубокие знания...
Как ускорить сайт на WordPress, чтобы получить 100/100 в Google PageSpeed Insights
Георгий
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Георгий - Все что рекомендуется в этой статье есть у w.tools. Ни разу не пожалел что подключился. Своя CDN сеть, кеш статики и динамики, минификация js\css и кешируемого html, оптимизация всех типов картинок и еще куча всего полезного. Сайт летает и я не знаю проблем. Могу рекомендовать от души.
Война с дубликатами. Как нужно и как не нужно канонизировать URL
Ann Yaroshenko
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Ann Yaroshenko - Дмитрий, добрый день! Если вы проставили на странице с автозапчастями rel=canonical ( а я вижу в коде, что не проставили) или в HTTP хедере, то бот, как правило: выберит ту страницу главной, которую вы указали в rel=canonical ссылке. Eсли же вы этого не сделали, то бот сам выберит оригинал (алгоритмы, по которым бот это делает, скрыты Googl-ом)
«Аудит, чтобы ты заплакала…», или Что делать, когда получил сторонний аудит сайта
Евгений
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Евгений - Воообще, на самом деле здесь двоякое впечатление от таких аудитов. Конечно, для полного глубокого анализа и подготовки рекомендаций по сайту - нужны доступы к системам аналитики и инструментам вебмастера. Но если оценивать подобные аудиты с точки зрения чистого SEO (которое все больше и больше становится лишь малой частью digital-маркетинга, лишь одним из каналов) - они имеют место быть. Но с оговоркой, что они сделаны с учетом анализа конкурентов/отрасли. Современные инструменты и алгоритмы позволяют делать это маркетологам в автоматическом режиме, и даже давать рекомендации - возможностями машинного обучения уже никого не удивишь. Да, полное перечисление "мифического" списка ошибок, построенного по предикативным правилам, да еще и с учетом устаревших особенностей ПС - это явный признак некачественного аудита. В первую очередь потому, что эти "ошибки" следует рассматривать в качестве рекомендаций от ПС (как и говорится в справочнике вебмастера у Яндекса/Google). Однако если эти данные даются с отсылкой на данные о конкурентах, об отрасли, используются методы ML и Natural language processing для обработки исходных данных, кластеризации запросов, классификации страниц/запросов/сайтов, определения структуры документа - такие отчеты имеют право на существование. Но ключевым моментом является то, что подобные инструменты достаточно сложны в разработке, а значит требуют квалифицированных специалистов для их разработки. Которых просто нет у студий рассылающих подобные "сео отчеты". Подобные отчеты по "ошибках" тоже неплохой источник информации, но лишь на 0 этапе анализа сайта. И в принципе, теоретически, возможно почти полное составление "хороших аудитов" без участия маркетолога, на основе лишь открытых данных сайта/внешних источников, но только при соответствующем применении всех современных возможностей анализа данных и рекомендательных систем. И в любом случае подобный "хороший отчет" требует конечного заключения от эксперта.
От мечты стать юристом к собственному SMM-агентству. Как найти себя в современном цифровом мире
Виктор Брухис
5
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Виктор Брухис - Статья выглядит так, как пожелали редакторы и интервьюер) Вопросы к интервью подбирал не я)) Хотя, в целом я согласен с вашим видением. А за пожелание удачи большое спасибо!
BDD 2019: Как перестать убивать время на сбор и обработку тонны данных для SEO-аудита
Kosta Bankovski
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
Kosta Bankovski - Спасибо за приятные слова! Буду и дальше делиться наработками ;)
Как провести анализ содержания страниц товаров и категорий
Никита Седнин
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Никита Седнин - Спасибо!
Как вывести сайт в ТОП 10 Google в 2019 году
Роман
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Роман - Вот скажите пожалуйста, Мне разработали сайт на мою фирму, www.линк.kz и теперь надо решить, сео продвижение у нас стоит около 25000 - 30000 руб. в месяц, для меня сумма не маленькая стоит ли оно того? или можно просто оптимизировать сайт в плане СЕО и выходить в ТОП за счет трафика?
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
373
Комментариев
362
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
137
Комментариев
121
Комментариев
107
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
82
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
67
Комментариев
60
Комментариев
59
Комментариев
57
Комментариев
55

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!