tsukanova_oa_modeli_i_metody_upravleniia_informatsionnymi_re

31

В первом случае, когда инициатором мониторинга сети являются ее владельцы, задача мониторинга опирается на то, что структура и параметры сети известны. Это масштабная задача, которая, тем не менее, реализуема с помощью существующих методов.

Во втором случае, структура сети не видна. В этом случае очень важно,

чтобы комплексы анализа сети предоставляли сервисы, позволяющие определять значимые изменения в состоянии сети.

В связи с этим, возникает задача построения модели сети для внешнего и внутреннего наблюдателя. Требуется, выделив в рамках данных параметров существенные для наблюдателя критерии, получить теоретико-множественную модель состояния сети с учетом потребностей того или иного пользователя.

Использование такой модели позволит предложить сервисы, автоматизирующие мониторинг сети.

При этом, при мониторинге сети в течение определенного периода, следует учитывать тот факт, что новое состояние сети может не иметь значимых изменений структуры и содержания, поэтому это процесс вероятностный для определенного периода наблюдения. Основная задача наблюдения состоит в определении состояния сети, бинарной с точки зрения процесса эволюции сети оценке этого состояния (т.е. выявления значимых изменений в состоянии сети, –

факт возникновения нового состояния, – отсутствие существенных изменений в

32

состоянии) и определения момента времени возникновения качественно измененного состояния.

Поэтому процедура наблюдения должна включать два основных элемента:

1) набор критериев, который позволяет идентифицировать состояние сети,

как новое, отличное от предыдущего (набор критериев может отличаться в случае разных пользователей в связи с различиями в предпочтениях, а следовательно, в

значимости того или иного изменения);

2) процедура определения промежутка времени между двумя последовательными наблюдениями (например, через определенный промежуток времени, или по событийному принципу: резкое увеличение количества пользователей сети, появление новых поисковых хэштегов и т.п.)

Для описания процедуры определения промежутка времени между двумя последовательными наблюдениями требуется определить параметры модели:

1. Пусть – интервал времени между двумя наблюдаемыми состояниями сети (выше – временными срезами), принимающий следующие значения:

*

**

представляет собой период времени, установленный исследователем для выбора временных сетевых срезов при мониторинге сети. Этот параметр не связан с эволюцией состояний сети и представляет собой технический параметр

33

Данный параметр непосредственно связан с эволюционировавшим состоянием сети и хранит информацию о периоде времени, прошедшим до возникновения качественно нового слоя.

3. Кроме того, необходимо определить – параметрическое расстояние между двумя слоями, характеризующее отличие параметров одного слоя от другого.

1.7.Выводы по главе 1

1.Функция наблюдения является одной из наиболее важных составляющих процесса управления.

2.Проведенный анализ методологической базы в области социальных сетей

исетевых сообществ позволил выявить следующие проблемы:

-Отсутствие четкой интерпретации категорийного аппарата при описании стационарного состояния (статики) сообщества. Следовательно, возникает необходимость в универсальных определениях.

-Нечеткое разграничение понятий «эволюция» и «динамика». Вследствие этого, существующие модели неполно описывают текущую ситуацию.

-Отсутствие универсального метода интерпретации эволюционных процессов в сетевых сообществах.

-Невыраженная специфика методологической базы для мониторинга социальных сетей внешними пользователями.

-Недостаточная автоматизация мониторинга социальных сетей.

3. С целью уточнения необходимых понятий для построения эволюционно-

динамической модели изучен и проанализирован существующий категорийный аппарат в области социальных сетей и сетевых сообществ. В выделенной проблемной области уточнены соответствующие определения социальной сети,

сетевого сообщества, единого информационного ресурса сетевого сообщества,

социального капитала и социального потенциала, необходимых для более точного

34

понимания качественной составляющей ресурса сетевого сообщества и более полного раскрытия их сущности. При этом под сетевым сообществом понимается некоторое локализованное в том или ином масштабе объединение участников социальной сети, осуществляющих информационно-акторное взаимодействие,

генерируя единый информационный ресурс. В зависимости от задачи, это может быть как вся сеть, так и ее части, классифицированные по отдельным признакам,

например, по географическому, по профессиональному признаку и т.п.

Для исследования эволюционно-динамических процессов в сетевых сообществах, уточнены понятия состояния сети, эволюционной площадки шага эволюции для сетевых сообществ. Отмечено, что ресурс в процессе эффективной коммуникации способен эволюционировать. Для обеспечения управляемости этого процесса моделируется (во временном срезе) особая эволюционная площадка в рамках эволюционирующего пространства, которая должна быть адекватно смоделирована, в то же время эволюционирующее состояние требует определенной структуризации. Иными словами, наиболее продуктивным представляется методологический подход, ориентирующийся на некое эволюционирующее информационное пространство дискретных состояний интегрированного сетевого ресурса.

4. По итогам проведенного анализа существующих подходов, с учетом специфики работы и методологической базы, предлагается ориентироваться на следующую классификацию подходов к анализу сетевого сообщества:

- исследование статического состояния сетевого сообщества – модели,

описывающую статическую структуру сетевого сообщества в пространстве состояний;

-исследование динамики сетевого сообщества – модели, описывающие развитие сообщества с течением времени;

-исследование эволюции сетевого сообщества – модели, характеризующие процесс развития сообщества, но с учетом происходящих в нем качественных

35

изменений и возможности изменения направления развития сообщества

(движения в пространстве состояний).

5. Поставленную задачу предлагается решать в рамках комплексного подхода: 1) Автоматический мониторинг сети на макроуровне – глобальном

(уровне визуальных образов) и, в случае выявления отклонений – 2) Анализ на микроуровне – локальном уровне (уровне эволюционной площадки).

36

ГЛАВА 2. МОДЕЛЬ ЭВОЛЮЦИИ СЕТЕВОГО СООБЩЕСТВА

2.1. Категории метода пространства состояний для описания сетевого сообщества

С точки зрения теории управления и теории систем сетевое сообщество, как единый (совокупный) информационный ресурс, может описываться категориями метода пространства состояний.

Метод пространства состояний является достаточно распространенным и надежно апробированным методом решения задач в различных областях науки российскими и зарубежными исследователями, таких как [13, 36, 53, 62, 67, 92].

Применительно к общей теории систем и системного анализа этот метод является фундаментальным. Он, несомненно, обладает достаточным научным потенциалом, о чем свидетельствует его регулярная востребованность в диссертационных исследованиях, например [25, 29, 42, 45]. Все обоснованные в перечисленных работах подходы к применению данного метода достаточно корректны как в общетеоретическом, так и в прикладном отношении. Однако они не являются универсальными, и поэтому применительно к целям данной работы нуждаются в адаптации. Чаще всего пространство состояний практически автоматически ассоциируется с понятием структуры. Но при этом несправедливо выпускается из внимания столь же атрибутивная категория – категория текстуры,

ведь даже в одномерных структурах часто отмечается слоистость.

Само по себе информационное состояние является атрибутом сетевого сообщества. Процесс его развития протекает по следующей схеме: от исходного состояния, в результате качественного изменения информационных состояний,

сообщество перемещается на новый уровень эволюционного развития. Этот процесс отображается многомерной моделью эволюционирующего (в ресурсном отношении) сообщества, в которой ресурсная среда текстурирована в первую очередь по временному параметру. В предлагаемой модели рационально

37

сочетаются и преимущества статического подхода и достоинства динамического,

поскольку она позволяет как рассматривать особенности сообщества в продуктивной абстракции временного среза, так и формализовать процесс эволюционного развития сообщества в конкретике реального времени.

Текстурированные среды чрезвычайно распространены в природе и не случайно их исследованию и описанию посвящен ряд работ в области геологии,

кристаллографии, химии и физики, например, [16, 70, 73, 86]. Однако реализуемое в настоящей работе применение текстурированных сред в области информационных технологий и теории управления является новым подходом и требует разработки специальных методов и методик реализации, как универсальных, так и адаптированных для конкретных структур.

Поскольку в случае текстурированного пространства состояний возникает необходимость наблюдения за эволюцией изменений при переходе с одного слоя на другой во времени, то наиболее удобным для теоретического описания подобных переходов представляются методы моделирования динамических систем, достаточно подробно представленные в научных исследованиях, в

частности, – [33, 37, 38, 72, 76, 90, 100]. Эти методы, однако, не могут быть применены без корректировки, направленной, прежде всего, на учет системных особенностей сетевых сообществ, как кластерных образований синтетического типа. При конструировании модели для обеспечения возможности абстрагирования от структуры исследуемого объекта, как совокупности структурно независимых элементов (прежде всего, в силу используемого принципа кластеризации по информационной принадлежности) и исследования поведения нечетко определенной системы в динамике, можно посредством совместного применения методов и принципов системного подхода (в частности принципа «черный ящик», принципа «реципиент»-«донор») и принципа

«тезауруса».

38

2.2. Статическая модель сетевого сообщества. Сетевое сообщество как

граф в пространстве состояний (временной срез)

Перед введением динамических процедур, необходимо рассмотреть сетевое сообщество в статическом представлении, используя основные положения теории графов.

Рассмотрим временной срез: сетевое сообщество в момент времени

(исходное сетевое сообщество). Графовая модель является предпочтительной для описания подобных систем, как систем, представляющих собой совокупность объектов и связей между ними. Предпочтительность определяется такими особенностями, как удобство визуализации и наглядной схематической интерпретации описываемой структуры, а также возможностью использования в алгоритмических задачах, задачах программирования и реализации на вычислительных машинах.

Графовые модели часто применяется для схематического обозначения структур в задачах математического моделирования и теоретической информатики, например, в работах [65, 97, 109]. С этим понятием связан целый цикл работ в области теоретической физики и естествознания в целом, в

частности – [14, 31, 32]. Основоположником применения теоретико-графовых моделей в программировании является А.П. Ершов [23].

При описании сетевых структур исследователи различают следующие разновидности графов: функциональные графы, графы с запаздыванием,

модулируемые графы, иерархические графы, вероятностные графы, нечеткие графы и т.д. Однако подобная классификация более корректна для описания порядка взаимоотношений между отдельными акторами (агентами) –

участниками социальной сети – в рамках соответствующих положений теории игр.

Среди подходов к оценке ситуаций, моделируемых графами, получивших широкое распространение в научной литературе [8, 30, 52], следует выделить

39

также построение и анализ матриц смежности и инцидентности графов. Данный метод представляется достаточно показательным при исследовании свойств моделей в общей теории графов. Однако для области социальных сетей и сетевых сообществ его ценность требует подтверждения в рамках отдельного специального исследования.

Следует заметить, что в современных задачах управления применение классических теоретико-графовых методов и моделей постепенно теряет свою продуктивность. Это связано с тем, что объекты, и связанные с ними информационные массивы, подлежащие визуализированной обработке, серьезно усложняются. Поэтому появились понятия составных графов [105] и кластерных графов, некоторые свойства которых являются можно использовать для целей настоящего исследования.

Исходя из этого, в рамках соответствующих положений теории графов,

статическую структуру сетевого сообщества, как совокупности информационных ресурсов в момент времени , целесообразно представить одномерным ориентированным сильно связным графом, поскольку именно эти характеристики обеспечивают доступ к любому ресурсу в случае возникновения необходимости его привлечения для решения задачи. Данная степень связности предполагает существование для двух любых вершин и пути из в , т.е. существование взаимной связанности и достижимости двух вершин.

Следует учитывать, что в процессе развития рассматриваемого сообщества в некоторых случаях возникает проблема потери связности графа. Существует решение этой проблемы для -связных графов: российскими исследователями А.Пастором и Д.Карповым доказана возможность удаления вершины графа без потери -связности графа [27, 48].

Несмотря на широкое использование графовых структур для моделирования в самых различных областях науки и практики, фундаментальная терминология,

пригодная для универсального применения, в теории графов отсутствует.

40

Поэтому для каждого конкретного тематического исследования следует уточнять описание составных элементов реализуемого графа.

Стандартная процедура построения статической графовой модели предполагает необходимость выделения структурных элементов, формирующих объект, и связей между ними.

2.2.1. Информационная структура сетевого сообщества

Пусть статическая структура сетевого сообщества в формате единого

(совокупного) информационного ресурса представлена конечным числом кластеров – . Узлы (вершины) графа представляют собой кластеры информационных ресурсов ( ); ребра графа – связи ( ),

служащие, например, для консолидированного использования ресурсов,

входящих в разные кластеры (составные сегменты) сети.

Модифицируя и уточняя классическое определение графа с учетом входящих в него кластерных образований, формулируем определение статической структуры сетевого сообщества (в формате единого информационного ресурса)

[56].

Сетевое сообщество в указанном временном срезе – упорядоченная пара

, где:

– непустая совокупность тематических непересекающихся кластеров информационных ресурсов в едином информационном ресурсе сетевого сообщества;

– множество межкластерных связей.

На рисунке 3 овалами представлены кластеры информационных ресурсов сетевого сообщества, а линиями – связи между кластерами информационных ресурсов различной тематики. Сплошными линиями в данном случае обозначены уже существующие связи между кластерами, штриховыми – потенциально возможные связи.