tsukanova_oa_modeli_i_metody_upravleniia_informatsionnymi_re

62

Таким образом, представленная схема является моделью процесса эволюционного развития структуры сетевого сообщества как совокупного информационного ресурса, например, в следующих ситуациях:

-вбрасываемый ресурс в результате проверки на обладание знаниевым компонентом оказывается «бесполезным» для сетевого сообщества. В этом случае изменения в структуре не происходит, слой текстуры не формируется;

-вбрасываемый ресурс полезен, обладает знаниевым компонентом и отражает совершенно новую область знания. Таким образом формируется новый кластер, включается в структуру сетевого сообщества и отображается на новом слое;

-вбрасываемый ресурс полезен, обладает знаниевым компонентом, тяготеет

кодной из реализуемых сообществом тематик. Следовательно, его можно отнести

кодному из уже сформированных тематических кластеров.

Таким образом, формализуется общая идеология предстоящего

математического моделирования.

2.5. Базовая теоретико-множественная модель сетевого сообщества

Сетевое сообщество в развитии представляет собой динамическую систему,

которая в каждый определенный момент времени обладает состоянием .

Переход этой системы от одного состояния к другому в соответствии с определенными механизмами и закономерностями является эволюционным процессом (т.е. показывает развитие сетевого сообщества с течением времени в текстурированном пространстве состояний (п. 2.2).

Для описания динамических систем используются различные математические методы алгебры, геометрии и топологии, в частности,

исследование систем дифференциальных уравнений и кривых, определяемых ими, в фазовом пространстве.

63

Одним из наиболее распространенных в научной литературе способов описание динамических систем является теоретико-множественный подход.

Надежность и удобство математической интерпретации позволяет использовать теоретико-множественные модели в качестве основы для дальнейшего моделирования. Этот подход успешно использовали в своих работах многие российские и зарубежные исследователи, например, [25, 26, 29, 59]. Такое представление позволяет представить моделируемый объект в виде совокупности множеств и отношений между ними, благодаря чему инструментарий исследования дополняется классическими методами теории множеств, что представляет интерес при исследовании сетевых сообществ. Этот метод благодаря своему широкому распространению является практически базовым,

поэтому целесообразно остановиться на нем более подробно с тем, чтобы исследовать его возможность применения в целях настоящего исследования.

В общей теории систем известно определение системы, которое можно с тем или иным успехом применить для описания сетевых сообществ. Это известное определение, предложенное М.Месаровичем и Я. Такахарой [44]. В соответствии с ним системой называется отношение на непустых (абстрактных) множествах

называется системой «вход-выход» [44].

Для целей настоящего исследования, такой подход к описанию систем удобен для описания сетевого сообщества, если говорить о построении модели

«вход-выход». Однако, модель, базирующаяся на данном определении, учитывает в качестве первичных объекты состояния и заключается в конструировании пространства состояний, которое является вторичным. Такое решение, благодаря

64

своей универсальности стало уже выглядеть классическим, однако, как показал

анализ, для решения задачи по управлению ресурсным потенциалом социальных сетей и сетевых сообществ упомянутый подход, а, следовательно, и полученный на его основе алгоритм, в чистом виде использоваться не может, так как оказывается непродуктивным для неирархических, саморегулирующихся систем,

в которых первичным является пространство состояний, а объекты состояния вторичны.

Один из наиболее близких к сущности настоящего исследования способов

65

Однако данное определение больше подходит для целей моделирования динамических систем в рамках теоретической физики или классической теории систем. Модифицируя его в аналогичных терминах общей теории систем и системного анализа с учетом особенностей социальных сетевых структур,

базовую модель сетевого сообщества можно представить в следующем виде:

(1)

Здесь

- – множество значимых моментов времени, в которых осуществляется существенная для сетевого сообщества смена состояния его ресурса – переход на новую ступень развития.

. Здесь соответствует исходному состоянию сетевого сообщества, характеризует значимое изменение состояния сетевого сообщества, переход на новый этап развития – новую эволюционную площадку.

Интервал между различными моментами времени не является постоянным в связи с тем, что переход на новый этап развития связан с качественными изменениями в системе.

-– множество состояний сетевого сообщества;

Состояние представляет собой «временной срез» в определенный момент времени. Смена состояния (существенное изменение в структуре сообщества)

влечет за собой переход в новый временной момент – на новую эволюционную площадку. Если изменение не является значимым для сообщества, то перехода на новый эволюционный этап не происходит. Переходы из одного состояния в другое (например, → ) демонстрируют поведение сетевого сообщества,

которое представляет особый интерес при исследовании сетевого сообщества, как системы, не имеющей четкой структуры.

Переход на новый слой (новую эволюционную площадку) происходит в результате соответствующего процесса в случае изменения в составе объектов,

66

изменения в связях между объектами, или же одновременного изменения и в составе объектов, и в связях между ними.

- – множество входных элементов, взаимодействие которых дает некоторые результат, т.е. новое состояние сетевого сообщества, на выходе:

информационные блоки, необходимые для процесса.

, где – количество типов информационных

элементов.

Кроме того, в общем случае, при внедрении элементов управления в форме мониторинга может быть более детально определен тип воздействия (функции контроля, анализа) и объект воздействия (информационный ресурс конкретной сети или ее части).

-– кластерная структура информационных элементов, получаемая на выходе. Здесь при наблюдении нужно учитывать следующие дополнительные параметры управленческого характера, не связанные со структурой: множество выходных параметров, ожидаемых от сетевого сообщества в результате проведения упомянутых управленческих воздействий: тип ожидаемой от сетевого сообщества реакции, сроки и скорость изменений, адресность или безадресность информации.

-– функция, описывающая поведение системы.

Таким образом, зависимость состояния системы от факторов влияния и внутренней трансформации, происходящей при этом в порядке саморазвития,

можно представить в самом общем виде следующим образом:

Очевидно, что математически строго описать не всегда возможно. Однако данную функцию можно интерпретировать, используя кибернетическое понятие

«черного ящика» [28]. Гипотетически можно полагать, что для описания поведения данной функции продуктивной является использование систем дифференциальных уравнений.

67

Следует добавить, что сетевое сообщество представляет собой нестационарную систему, поскольку функция может меняться со временем в зависимости от происходящих процессов и создающихся условий. На одни и те же входные воздействия, но осуществляемые в разные моменты времени или в разных условиях, может проявляться разная реакция.

Разрабатываемая модель представляет собой аппроксимацию внутрисетевого ресурсного взаимодействия в текстурированном пространстве состояний.

2.6.Выводы по главе 2

1.Рассмотренный в работе подход позволяет более наглядно разделить внутреннюю структуру сети и структуру сети, видимую внешнему пользователю.

Наблюдение сети «изнутри» доступно владельцам сети. Внешние пользователи

(например, маркетологи), наблюдающие за сетью «снаружи», не могут использовать внутреннюю структуру и вынуждены ориентироваться на информацию, предоставляемую комплексами анализа сетей. Предложена и описана классификация внутренних моделей. Описана необходимость перехода от внутренних моделей сообщества к внешней – кластерной модели, доступной внешним пользователям. Поскольку стандартная графовая модель сети в чистом виде не подходит для решения задач сообщества, поэтому предлагается использовать в качестве базовой модели интегрированную модель сети,

сочетающую преимущества графовой и теоретико-множественной модели. К

стандартной графовой модели сети добавлено новое теоретико-множественное описание кластера. Такая кластерная модель позволяет уменьшить размерность наблюдаемого объекта и сосредоточить анализ на тематике сообществ.

2. С точки зрения практической интерпретации, в рамках предложенного комплексного подхода к наблюдению разработана оригинальная интегрированная информационно-акторная модель слоя текстурированной среды сетевого сообщества, ориентированная на его двойственную сущность, как системы

68

пользовательских учетных записей и единого информационного ресурса сетевого сообщества.

3. Происходящие изменения состояний элементов структуры сетевого сообщества представлены в виде многомерной текстурированной среды, каждый последующий слой которой будет представлять собой новую кластеризацию в связи с качественным изменением в наполнении единого (совокупного)

информационного ресурса от исходного состояния сетевого сообщества, что позволяет наблюдать эволюцию изменений.

4. В результате применения рассмотренной процедуры изменения ресурсных состояний сетевого сообщества (формирования многомерной текстурированной среды) сеть эволюционирует, превращаясь, по сути, в неформальный когнитивный институт. Важное методологическое значение имеет тот факт, что процессы, происходящие в этом нестабильном институте, схожи с известными в науке автоволновыми процессами, имеющими характер самоорганизации.

5. Особенностью сетевых сообществ, представленных в данной модели в качестве самоорганизующихся систем, является то, что в идеальном случае каждый субъект профессионального сетевого сообщества может и, более того,

должен одновременно быть и «реципиентом» и «донором», иными словами – процесс когнитивной самоорганизации захватывает и инициирующего субъекта.

Этот факт является основополагающим при дальнейшей разработке методов анализа и идентификации эволюционного перехода (глава 3).

69

ГЛАВА 3. МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИОННЫМ ПЕРЕХОДОМ

3.1.Моделирование межслойного перехода в текстурированном

пространстве состояний

Ранее (п. 2.4) было установлено, что совокупность всех допустимых состояний динамичного сетевого сообщества может быть адекватно представлена текстурированным пространством состояний, моделирование которого позволяет исследовать сетевое сообщество в процессе его эволюционного развития. В

данной модели особое внимание уделено процессу перехода сети от одного состояния к другому в связи с тем, что именно его скорость и качество влияет на активность эволюционного процесса и эффективность его реализации. Для обеспечения контролируемости такого перехода требуется разработка специальной математической модели, а также формирование набора соответствующих метрических показателей для оценки результативности моделирования. Графическая интерпретация такого перехода показана на рис. 11.

Рисунок 11. Схематический пример послойного перехода между уровнями текстурированной среды