Российские исследователи создали алгоритм, который позволяет более эффективно формировать рекомендации о друзьях или знакомствах в социальных сетях, используемых для расширения круга контактов пользователей. Как сообщает Центр научной коммуникации МФТИ, новый метод поможет снизить напряженность в онлайн-общении и более эффективно вовлекать людей в совместные проекты.
Многие платформы, уточнили специалисты, считают количество общих друзей показателем социальной близости и строят на этом принципе алгоритмы рекомендаций. Аналитики уверены, что для снижения разобщенности в сети следует изменить систему рекомендаций и не отдавать приоритет этой метрике. Об этом сообщает ТАСС со ссылкой на доцента МФТИ (Долгопрудный) Ивана Козицина.
Учёные отмечают, что в последние годы все больше внимания уделяется тому, что соцсети часто способствуют поляризации мнений и разделению пользователей на изолированные и враждебные сообщества. Это усиление противоречий связывают с особенностями алгоритмов для подбора контента и поиска друзей.
Российские математики исследовали, как параметры работы этих алгоритмов, в том числе их склонность опираться на известные интересы и связи, влияют на структуру соцсетей. Для этого аналитики изучили, как разные алгоритмы влияют на ассортативность социальных сетей — математический параметр, отражающий, как часто узлы сети устанавливают связи с похожими соседями.
Напомним, ранее аналитики сообщали о том, что детям не рекомендуется запрещать пользоваться смартфоном.