Suas chances de formar amizades on-line dependem principalmente do número de grupos e organizações que você participa, não de seus tipos, de acordo com uma nova análise de seis redes sociais on-line.

“Se uma pessoa está procurando amigos, ela deve basicamente ser ativa no maior número de comunidades possível”, diz Anshumali Shrivastava, professor assistente de ciência da computação na Rice University e co-autor do o estudo, que os pesquisadores apresentaram na Conferência Internacional IEEE / ACM 2018 sobre Avanços em Análise de Redes Sociais e Mineração. “E se eles querem se tornar amigos de uma pessoa específica, eles devem tentar fazer parte de todos os grupos dos quais essa pessoa faz parte.”

A descoberta é baseada em uma análise de seis redes sociais on-line com milhões de membros. Shrivastava diz que sua simplicidade pode surpreender aqueles que estudam a formação de amizades e o papel que as comunidades desempenham para gerar amizades.

'Farinha do mesmo saco'

“Há um velho ditado que diz que 'pássaros da mesma pena voam juntos'”, diz Shrivastava. “E essa ideia - que pessoas mais semelhantes têm mais probabilidade de se tornarem amigas - está incorporada em um princípio chamado homofilia, que é um conceito amplamente estudado na formação de amizades.”

Uma escola de pensamento sustenta que, por causa da homofilia, as chances de que as pessoas se tornem amigas aumentam em alguns grupos. Para explicar isso em modelos computacionais de redes de amizade, os pesquisadores freqüentemente atribuem a cada grupo uma pontuação de “afinidade”; quanto mais parecidos forem os membros do grupo, maior será sua afinidade e maiores serão suas chances de formar amizades.

Antes das mídias sociais, havia poucos registros detalhados sobre amizades entre indivíduos em grandes organizações. Isso mudou com o advento das redes sociais que têm milhões de membros individuais que são frequentemente afiliados a muitas comunidades e subcomunidades dentro da rede.

“Se duas pessoas estão ativas na mesma comunidade ao mesmo tempo, elas têm uma probabilidade constante, geralmente pequena, de formar uma amizade. É isso aí."

“Uma comunidade, para nossos propósitos, é qualquer grupo afiliado de pessoas dentro da rede”, diz Shrivastava. “As comunidades podem ser muito grandes, como todo mundo que se identifica com um determinado país ou estado, e elas podem ser muito pequenas, como um punhado de velhos amigos que se reúnem uma vez por ano.”

Encontrar pontuações significativas de afinidade para centenas de milhares de comunidades em redes sociais on-line tem sido um desafio para analistas e modeladores. Calcular as chances de formação de amizade é ainda mais complicado pela sobreposição entre comunidades e subcomunidades. Por exemplo, se os velhos amigos no exemplo acima moram em três estados diferentes, sua pequena subcomunidade se sobrepõe às grandes comunidades de pessoas desses estados. Como muitos indivíduos em redes sociais pertencem a dezenas de comunidades e subcomunidades, as conexões sobrepostas podem se tornar densas.

Supervisão de sobreposição

Em 2016, Shrivastava e o coautor do estudo Chen Luo, um estudante de pós-graduação em seu grupo de pesquisa, perceberam que algumas análises bem conhecidas sobre a formação de amizades on-line não levaram em conta quaisquer fatores decorrentes da sobreposição.

“Digamos que Adam, Bob e Charlie são membros das mesmas quatro comunidades, mas, além disso, Adam é membro da 16 de outras comunidades”, diz Shrivastava. “O modelo de afiliação existente diz que a probabilidade de Adam e Charlie serem apenas amigos depende das medidas de afinidade das quatro comunidades que eles têm em comum. Não importa que cada um deles seja amigo de Bob ou que Adam esteja sendo puxado para 16 em outras direções.

Isso pareceu um descuido gritante para os pesquisadores, mas eles tinham uma ideia de como explicá-lo com base em uma analogia que viram entre as subcomunidades sobrepostas e as semelhanças sobrepostas entre as páginas da web que os motores de busca da internet devem levar em consideração. Uma das medidas mais populares para pesquisa na Internet é a sobreposição de Jaccard, na qual cientistas do Google e outros foram os pioneiros no final dos anos 1990.

O modelo oferece uma explicação simples de como as amizades se formam: sobreposição entre comunidades.

“Usamos isso para medir a sobreposição entre as comunidades e depois verificamos se havia uma relação entre a sobreposição e a probabilidade de amizade, ou afiliação de amizade, em seis redes sociais bem estudadas”, diz Shrivastava. "Descobrimos que em todos os seis, o relacionamento mais ou menos parecia uma linha reta."

"Isso implica que a formação de amizade pode ser explicada apenas olhando para a sobreposição entre as comunidades", diz Luo. “Em outras palavras, você não precisa levar em conta as medidas de afinidade para comunidades específicas. Todo esse trabalho extra é desnecessário ”.

A matemática por trás de fazer amigos

Assim que os pesquisadores viram a relação linear entre a sobreposição de comunidades de Jaccard e a formação de amizades, eles também viram uma oportunidade de usar um método de indexação de dados chamado “hashing”, que organiza documentos da web para uma busca eficiente. Shrivastava diz que ele e Luo desenvolveram um modelo para formação de amizade que "imitou a forma como a matemática por trás do trabalho de hashing". O modelo oferece uma explicação simples de como as amizades se formam.

“As comunidades estão tendo eventos e atividades o tempo todo, mas algumas delas são um empate maior, e a preferência por participar delas é maior”, diz Shrivastava. “Com base nessa preferência, os indivíduos tornam-se ativos nas comunidades mais preferidas às quais pertencem. Se duas pessoas estão ativas na mesma comunidade ao mesmo tempo, elas têm uma probabilidade constante, geralmente pequena, de formar uma amizade. É isso aí. Isso matematicamente recupera nosso modelo empírico observado ”.

Ele diz que as descobertas podem ser úteis para qualquer um que queira reunir comunidades e melhorar o processo de formação de amizade.

“Parece que a maneira mais eficaz é incentivar as pessoas a formar mais subcomunidades”, diz Shrivastava. “Quanto mais subcomunidades você tem, mais elas se sobrepõem, e é mais provável que membros individuais tenham amizades mais íntimas em toda a organização. As pessoas há muito acham que isso seria um fator, mas o que mostramos é que esse é provavelmente o único em que você deve prestar atenção. ”

A National Science Foundation, o Escritório de Pesquisa Científica da Força Aérea e o Escritório de Pesquisa Naval apoiaram esse trabalho.

Fonte: Rice University

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