Способ и программный сервис для rnидентификации пользователей-экспертов в социальных сетях

Магистерская диссертация направлена на расширение знаний в области поиска пользователей-экспертов социальных сетях по заданной предметной области за счет использования количественных данных об активности читателей таких пользователей в социальных сетях. В ходе выполнения диссертации должны быть исследованы способы решения проблемы KPP-POS (Key players problem positive) и адаптированы к решению задачи поиска пользователей-экспертов.Разработанный в ходе выполнения работы программный сервис, должен обладать следующими возможностями: выборки и сохранения коллекций по заданной предметной области из социальной сети; анализа ранее выбранной коллекции;
визуализации результата анализа.

Реферат ……………………………………………………………………………………………………….. 10

Обозначения и сокращения ………………………………………………………………………….. 11

Введение ……………………………………………………………………………………………………… 16

1 Анализ существующих методов идентификации экспертов в социальных
графах …………………………………………………………………………………………………………. 18

1.1 Обзор существующих сервисов идентификации пользователей-
экспертов в социальных сетях …………………………………………………………………… 18

1.1.1 Обзор сервиса «Klout» ………………………………………………………………… 18

1.1.2 Обзор сервисов «Brandwatch» и «Peerindex» («Brandwatch
Audiences») ……………………………………………………………………………………………. 19

1.1.3 Обзор сервиса «Kred» …………………………………………………………………. 20

1.1.4 Обзор сервиса «СКАН» ………………………………………………………………. 21

1.2 Обзор существующих методов идентификации экспертов в социальных
сетях 21

1.2.1 Расчет показателя коммуникационной эффективности ………………… 23

1.2.2 Вычисление информационной энтропии ……………………………………… 25

1.2.3 Расчет показателя Боргатти…………………………………………………………. 25

1.3 Обзор существующих критериев оценки эффективности идентификации
экспертов в социальных сетях …………………………………………………………………… 26

1.4 Анализ возможности применения существующих методов и критериев к
задаче поиска пользователей-экспертов в социальных сетях по заданной
предметной области ………………………………………………………………………………….. 27

1.5 Цель и задачи исследования ……………………………………………………………… 27

1.6 Выводы по главе 1 ……………………………………………………………………………. 28
2 Разработка способа идентификации пользователей-экспертов в социальных
сетях по заданной предметной области ………………………………………………………… 29

2.1 Методика построения социального графа …………………………………………. 29

2.2 Способ идентификации пользователей-экспертов социальной сети …… 31

2.2.1 Описание модельного эксперимента для определения
эффективности методов выявления пользователей-экспертов …………………. 31

2.2.2 Адаптация способа, основанного на расчете информационной
энтропии применительно к задаче проекта ……………………………………………… 37

2.2.3 Разработка способа идентификации пользователей-экспертов …….. 37

3 Разработка сервиса, обеспечивающего автоматизированный поиск
пользователей-экспертов в социальных сетях ………………………………………………. 40

3.1 Описание используемых технологий ………………………………………………… 40

3.2 Функциональные требования к разрабатываемому компоненту ………… 41

3.3 Варианты использования ………………………………………………………………….. 42

3.4 Архитектура программного сервиса …………………………………………………. 44

3.5 Основные классы программного сервиса ………………………………………….. 45

3.6 Алгоритм загрузки данных ……………………………………………………………….. 46

3.7 Результаты работы сервиса ………………………………………………………………. 47

4 Экспериментальный анализ результатов ………………………………………………… 53

5 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение … 58

5.1 Предпроектный анализ …………………………………………………………………….. 58

5.1.1 Потенциальные потребители результатов исследования ……………… 58

5.1.2 Анализ конкурентных технических решений ………………………………. 59

5.1.3 SWOT-анализ ……………………………………………………………………………… 61

5.1.4 Оценка готовности проекта к коммерциализации ………………………… 62
5.1.5 Коммерциализация результатов научно-технического исследования
5.2 Инициация проекта ………………………………………………………………………….. 64

5.3 Планирование научно-технического проекта…………………………………….. 66

5.3.1 Иерархическая структура работ в рамках научного проекта ………… 66

5.3.2 План научного проекта ……………………………………………………………….. 67

5.3.3 Бюджет научного исследования ………………………………………………….. 67

5.3.4 Организационная структура проекта …………………………………………… 72

5.3.5 План управления коммуникациями проекта ………………………………… 73

5.3.6 Реестр рисков проекта ………………………………………………………………… 73

5.4 Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой,
бюджетной, социальной и экономической эффективности исследования …… 74

5.4.1 Оценка абсолютной эффективности исследования ………………………. 74

5.4.2 Оценка сравнительной эффективности исследования ………………….. 79

6 Социальная ответственность ………………………………………………………………….. 83

6.1 Производственная безопасность ……………………………………………………….. 83

6.1.1 Анализ выявленных вредных факторов при разработке и
эксплуатации проектируемого решения ………………………………………………….. 84

6.1.2 Анализ выявленных опасных факторов при разработке и
эксплуатации проектируемого решения ………………………………………………….. 88

6.2 Экологическая безопасность …………………………………………………………….. 89

6.3 Безопасность в чрезвычайных ситуациях ………………………………………….. 90

6.4 Правовые и организационные вопросы обеспечения безопасности ……. 91

6.4.1 Специальные правовые нормы трудового законодательства ………… 91

6.4.2 Организационные мероприятия по компоновке рабочей зоны ……… 92

6.5 Вывод ………………………………………………………………………………………………. 93
Заключение …………………………………………………………………………………………………. 94

Conclusion ……………………………………………………………………………………………………. 96

Список публикаций студента ……………………………………………………………………….. 97

Список литературы ……………………………………………………………………………………… 98

Приложение А …………………………………………………………………………………………… 102

Приложение Б ……………………………………………………………………………………………. 113

Приложение В……………………………………………………………………………………………. 114

Приложение Г ……………………………………………………………………………………………. 115

Социальные сети являются площадкой массового и быстрого
распространения информации среди пользователей. Как и в обычном общении,
мнение одного человека может влиять на мнение другого. Выявление таких
источников влияния может иметь большую практическую пользу в различных
сферах знаний и деятельности.
В результате выполнения магистерской диссертации был разработан
способ идентификации пользователей-экспертов в социальных сетях по
заданной предметной области. Также был реализован программный сервис, в
основе которого лежит разработанный способ. Программный сервис позволяет
пользователю ограничить интересующую предметную область за счет указания
ключевого слова или хэш-тега.
В ходе работы был произведен анализ существующих методов выявления
пользователей-экспертов, а также проведена экспериментальная оценка
эффективности каждого из методов. Разработанный способ включает наиболее
эффективные методы. Помимо этого, были произведены работа по
проектированию программного сервиса, а также созданию алгоритмической
базы, которая представляет собой программный вид разработанного способа
выявления пользователей-экспертов.
Область применения результатов работы сервиса достаточно широка: это
может быть поиск экспертов индустрии моды или красоты для распространения
через них рекламы, поиск пользователей-экспертов в политике для оценки
отношения к тому или иному кандидату на выборах или анализу политических
веяний в обществе, это может поиск наиболее влиятельных пользователей среди
молодежи для запуска через них социальной рекламы. Результаты работы
сервиса могут также заменить трудоемкие маркетинговые исследования и
социологические опросы. Иными словами, результаты данной работы могут
иметь широкое практическое применение.
Исследования, представленные в данной работе выполнены в рамках
гранта РФФИ (проект №17-07-00034 А).
Conclusion

Social networks are an area for mass and rapid dissemination of information
among users. As in ordinary communication, the opinion of one person can influence
the opinion of the other. The identification of such sources of influence can have great
practical benefits in various fields of knowledge and activity.
The result of this work is a method for identifying users-experts in social
networks for a given domain and the developed software service, based on this method.
The software service allows the user to choose the domain of interest by specifying a
keyword or hash tag.
During the work, an analysis was made of existing methods for identifying
expert users, and an experimental evaluation of the effectiveness of each method was
carried out. The developed method includes the most effective existing methods. In
addition, work was carried out on the design of the software service, as well as the
creation of an algorithmic base, which is a software form of the developed method for
identifying expert users.
The scope of the results of the service is broad enough: it can be the search for
experts of the fashion or beauty industry for the distribution of advertisements through
them, the search for expert users in politics to assess the attitude to one or another
candidate for elections or the analysis of political trends in society, influential users
among young people to launch social advertising through them. The results of the
service can also replace labor-intensive marketing research and sociological surveys.
In other words, the results of this work can have wide practical application.
The research presented in this paper was carried out within the support of the
РФФИ grant (project No. 17-07-00034 A).
Список публикаций студента

1. Замятина В. С. , Лунева Е. Е. Оценка “авторитетности” пользователей
социальной сети по заданной предметной области (на примере социальной сети
Twitter) // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере
и медицине: сборник научных трудов III Международной конференции. В 2 т.,
Томск, 23-26 Мая 2016. – Томск: ТПУ, 2016 – Т. 1 – C. 450-453
2. Замятина В. С. , Лунева Е. Е. Оценка влиятельности пользователей
социальной сети в заданной предметной области // Молодежь и современные
информационные технологии: сборник трудов XIV Международной научно-
практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых: в 2 т.,
Томск, 7-11 Ноября 2016. – Томск: ТПУ, 2017 – Т. 1 – C. 144-145
3. Luneva E. E. , Banokin P. I. , Zamyatina V. S. , Ivantsov S. V. Natural
language text parsing for social network user sentiment analysis based on fuzzy sets
(Article number 7414902) // Mechanical Engineering, Automation and Control
Systems: Proceedings of International Conference, Tomsk, December 1-4, 2015. –
Tomsk: TPU Publishing House, 2015 – p. 1-6
4. Luneva E. E. , Zamyatina V. S. , Banokin P. I. , Efremov A. A. Estimation
of social network user’s influence in a given area of expertise // Journal of Physics:
Conference Series. – 2017 – Vol. 803, Article number 012089. – p. 1-6