Оценка доверия: теоретические модели и результаты эмпирического исследования на примере социальных сетей
| dc.contributor.author | Кононова, Екатерина Ю. | |
| dc.contributor.author | Kononova, Kateryna | |
| dc.contributor.author | Кононова, Катерина Ю. | |
| dc.date.accessioned | 2017-12-06T09:56:57Z | |
| dc.date.available | 2017-12-06T09:56:57Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | В условиях перехода к е-обществу количество ежедневно генерируемой информации растет стремительными темпами, при этом оценивать ее качество и достоверность становится все сложнее. Это ведет к формированию повышенного спроса на методы и модели оценки доверия как к источникам информации, так и к самой информации. К понятию доверия в последние годы обращались ученые из различных научных сфер – психологии, социологии, экономики, информатики. Однако, несмотря на растущее количество научных публикаций в данном направлении, исследования остаются фрагментарными и не дают целостного представления об особенностях формирования и распространения доверия в обществе. Новое междисциплинарное направление – анализ данных социальных медиа, в рамках которого исследуются профили и поведение пользователей онлайновых социальных сетей, – охватывает такие области как машинное обучение, искусственный интеллект, визуализация данных, алгоритмы поиска информации, лингвистика и масштабные вычисления. Принимая во внимание тот факт, что пользователями социальных сетей сегодня является более четверти населения планеты, социальные данные представляют собой репрезентативный срез общества и могут составить основу для построения и верификации моделей оценки доверия. Целью исследования является проверка теоретических предположений моделей оценки доверия на основе анализа поведения пользователей и структуры социальных сетей. В статье проанализировано распределение пользователей, их сообщений, друзей и групп, описаны нетипичные примеры. В результате кластеризации пользователей идентифицированы типы их поведения: выявлены кластера «писателей», «распространителей» информации и ее потребителей – «читателей», а также кластер «малоактивных» пользователей. Анализ кластеров показал, что зачастую генераторы контента не являются основным каналом распространения информации, что противоречит теоретическим предположениям модели оценки доверия. Однако исследование структуры неявных связей между агентами свидетельствует в пользу гипотезы о том, что наиболее активно пишущие пользователи имеют наибольшее число контактов и пользуются наибольшим доверием. | uk |
| dc.description.abstract | The amount of daily generated information is growing at a catastrophic rate while assessing its quality and reliability becomes more and more difficult. This leads to an increase in demand for methods and models of trust evaluation both to sources of information and to information itself. Scientists from various fields – psychology, sociology, economics, and computer science – dealt with the concept of trust in recent years. However, despite the growing number of scientific publications in this field, the relevant studies are fragmented and there is not yet a holistic understanding of the topic. A new interdisciplinary area – Social Media Mining, which studies social networks structures, users’ profiles and their behavior, spans areas such as machine learning, graph mining, information retrieval, knowledge-based systems, linguistics, common-sense reasoning, natural language processing and big data computing. Taking into account the fact that more than a quarter of the world population are users of several online social networks, social data are fully representative cross-section of society and can be the basis for the design and verification of trust models. The purpose of the study is to examine the theoretical assumptions of trust models based on an analysis of users behavior and the structure of social networks. The article examines the distribution of users, their messages, friends and groups, describes atypical examples. Users clustering allowed identifying the types of their posting behavior: identified the clusters of “writers”, “distributors” of information and its consumers – “readers”, as well as a cluster of “low-active” users. Analysis of clusters showed that content generators are not the main channel for diffusion of information, which contradicts the theoretical assumptions of trust model. However, a study of the implicit relationships structure confirms the hypothesis that “writers” have the largest number of contacts and are most trusted. | uk |
| dc.description.abstract | В умовах переходу до е-суспільства кількість інформації, що генерується щодня, зростає швидкими темпами, при цьому оцінювати її якість і достовірність стає все складніше. Це веде до формування підвищеного попиту на методи та моделі оцінки довіри як до джерел інформації, так і до самої інформації. До поняття довіри останніми роками зверталися вчені з різних наукових сфер – психології, соціології, економіки, інформатики. Однак, незважаючи на зростаючу кількість наукових публікацій у даному напрямку, дослідження залишаються фрагментарними та не дають цілісного уявлення про особливості формування та поширення довіри в суспільстві. Новий міждисциплінарний напрямок – аналіз даних соціальних медіа, в рамках якого досліджуються профілі та поведінка користувачів онлайнових соціальних мереж, – охоплює такі області як машинне навчання, штучний інтелект, візуалізація даних, алгоритми пошуку інформації, лінгвістика та масштабні обчислення. Беручи до уваги той факт, що користувачами соціальних мереж сьогодні є понад чверть населення планети, соціальні дані представляють собою репрезентативний зріз суспільства та можуть скласти основу для побудови та верифікації моделей оцінки довіри. Метою дослідження є перевірка теоретичних гіпотез моделей оцінки довіри на основі аналізу поведінки користувачів і структури соціальних мереж. У статті проаналізовано розподіл користувачів, їх повідомлень, друзів і груп, описані нетипові приклади. В результаті кластеризації користувачів ідентифіковані типи їх поведінки: виявлено кластери «письменників», «розповсюджувачів» інформації та її споживачів – «читачів», а також кластер «малоактивних» користувачів. Аналіз кластерів показав, що найчастіше генератори контенту не є основним каналом поширення інформації, що суперечить теоретичним припущенням моделі оцінки довіри. Однак дослідження структури неявних зв’язків між агентами свідчить на користь гіпотези про те, що ті користувачі, які найбільш активно пишуть, мають найбільше число контактів і користуються найбільшою довірою. | uk |
| dc.identifier.citation | Кононова Е. Ю. Оценка доверия: теоретические модели и результаты эмпирического исследования на примере социальных сетей / Е. Ю. Кононова // Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці : наук.-анал. журн. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: А. В. Матвійчук (голов. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2017. – № 6. – С. 68–89. | uk |
| dc.identifier.issn | 2306-3289 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.kneu.edu.ua:443/handle/2010/22891 | |
| dc.language.iso | ru | uk |
| dc.publisher | ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана» | uk |
| dc.subject | онлайновые социальные сети (ОСС) | uk |
| dc.subject | модели оценки доверия | uk |
| dc.subject | типы поведения пользователей | uk |
| dc.subject | карты Кохонена | uk |
| dc.subject | структура сети | uk |
| dc.subject | графовые модели | uk |
| dc.subject | online social network (OSN) | uk |
| dc.subject | trust evaluation model | uk |
| dc.subject | users posting behavior | uk |
| dc.subject | Kohonen map | uk |
| dc.subject | network structure | uk |
| dc.subject | graph model | uk |
| dc.subject | онлайнові соціальні мережі (ОСМ) | uk |
| dc.subject | моделі оцінки довіри | uk |
| dc.subject | типи поведінки користувачів | uk |
| dc.subject | карти Кохонена | uk |
| dc.subject | структура мережі | uk |
| dc.subject | графові моделі | uk |
| dc.subject.udc | 330.47:519 | uk |
| dc.title | Оценка доверия: теоретические модели и результаты эмпирического исследования на примере социальных сетей | uk |
| dc.title.alternative | Trust evaluation: theoretical models and results of empirical research on social networks | uk |
| dc.title.alternative | Оцінка довіри: теоретичні моделі та результати емпіричного дослідження на прикладі соціальних мереж | uk |
| dc.type | Article | uk |