Компьютеру нужно всего несколько секунд, чтобы проанализировать профиль пользователя в социальных сетях. Зачем? Например, чтобы понять его предпочтения, цели, задачи, определить по-настоящему близких людей, выяснить степень влиятельности — и даже диагностировать депрессию. Ерунда, скажете вы, как правило, человек сам о себе всё это не очень хорошо понимает. Но машине и понимать не нужно — она делает выводы на основе сложных математических формул, составленных учёными.
Алексей Шипулин, социальный психолог (МГУ), занимается исследованиями интерфейсов в компании «Яндекс», работает в области анализа соцсетей.
Психолог Алексей Шипулин вместе с коллегами, входящими в рабочую группу Ad:res, изучает соцсети — одно из самых перспективных направлений в общественных науках. Это вам не анкетный опрос нескольких сотен респондентов, а миллионы записей, комментариев, фотографий, лайков, поисковых запросов и других проявлений человеческой психики. Настоящий коллайдер для гуманитариев.
Машинный анализ позволяет многое понять и об отдельном человеке, и о целой группе. Например, можно построить эго-сеть конкретного пользователя — модель всех связей и отношений в социальных сетях. Тогда судить о его интересах можно будет не столько по прямым сообщениям и статусам, сколько исходя из увлечений и плотности общения друзей.
Этот механизм порой используют маркетологи, определяя потенциальную группу потребителей того или иного товара (услуги). Каждый раз, когда вы соблазняетесь тестом «кем я был в прошлой жизни» либо «кто мой двойник», вы нажимаете кнопку «разрешить доступ к данным профиля».
— Собственно, это единственная цель таких приложений, — объясняет Алексей Шипулин, — получить доступ. Сейчас наблюдается отчётливая тенденция к закрытию личной информации: то, что можно было без проблем скачать в фейсбуке ещё несколько лет назад, сегодня под замком.
— Что оказалось для вас самым неожиданным в исследовании? — интересуемся у Алексея.
— Есть какая-то мистика в том, как машина показывает неочевидные с точки зрения логики вещи. Знаете, каждый новый алгоритм мы сначала прогоняем через себя и своих знакомых. И вот машина в качестве «по-настоящему близкого человека» показала мне одноклассника, с которым я уже много лет почти не поддерживаю отношения. Формально он в самом низу моей социальной активности. Но он действительно очень дорогой и близкий мне человек. Когда машина это просчитывает, возникает ощущение магии.
Графы, которые строит Шипулин на основе социальных сетей, очень похожи на изображения связей в мозге. Для того чтобы получить ответ на конкретный вопрос, исследователи измеряют наиболее высокую активность графа, запуская в него миллионы ботов. Те бегают по графу всеми возможными путями, причём какие-то выбирают чаще — они и определяются как значимые.
Исследования Шипулина базируются на работах известного математика Альберта-Ласло Барабаши, который в 1999 году ввёл понятие «безмасштабные сети». Барабаши считал, что развитие таких сетей лежит в основе сложных нелинейных систем: интернета, соцсетей, профессиональных сообществ. И более того, распространял принципы работы безмасштабной сети на всё живое, начиная с клетки и заканчивая социумом.
Суть идеи в том, что упомянутые системы подчиняются определённым математическим законам, на основе которых мы можем строить прогнозы и лучше понимать происходящее. Например, японские психологи, анализируя поведение пользователя в социальных сетях, пытаются предсказать риск развития депрессии и суицида. Человек может делать радостные записи и постить милых котиков, но огромный объём не столь очевидных данных подсказывает, что ему срочно требуется помощь психолога. Алексей Шипулин планирует присоединиться к этому исследованию, ведь наша страна имеет высокие показатели как по использованию соцсетей, так и по количеству депрессивных расстройств.
Опубликовано в журнале «Кот Шрёдингера» №4-5 (30-31) за апрель-май 2017 г.
