Scientific journal
International Journal of Experimental Education
ISSN 2618–7159
ИФ РИНЦ = 0,839

1
1
2220 KB

В последние годы, с развитием интернета, все более актуальными становятся вопросы влияния сетевых ресурсов на развитие личности человека. Данная проблема очень комплексна и многогранна, поэтому ее не возможно единовременно рассмотреть во всех ее проявлениях.

Особое место в Интернете занимают социальные сети. С каждым годом, именно их популярность возрастает. Согласно ресурсу[4], общее количество пользователей Интернета в России по состоянию на июль 2014 года достигло 87,5 миллионов. А в самой популярной в России социальной сети «В контакте» с момента создания, зарегистрировалось более 100 млн. пользователей[3].

Социальной сетью является реализованная в Интернете возможность удаленного взаимодействия людей с целью обмена информацией, как правило ярко выраженной тематической направленности [1]. Другими словами, социальную сеть можно назвать социальной структурой, состоящей из группы узлов, которыми являются социальные объекты (люди, сообщества, организации и т.д.) и связей между ними (социальными взаимоотношениями). Иной смысл социальной сети заключается в объединении людей по общим интересам, работе, увлечениям, знакомствам и другим возможным причинам непосредственного общения между собой [2].

Важной отличительной чертой нейронных сетей является то, что принцип их действия сильно отличается от классических методов решения задач прогнозирования, классификации и управления. Нейронная сеть – это система, состоящая из многих простых вычислительных элементов, работающих параллельно, функция которых определяется структурой сети, силой взаимосвязанных связей, а вычисления производятся в самих элементах или узлах. Нейронная сеть – это набор нейронов, определенным образом связанный между собой.

Таким образом, возможно наблюдать структурное сходство социальных сетей с нейронными. В качестве нейронов можно рассматривать отдельно взятых пользователей. Таким образом, нейронные сети могут успешно применяться в социальных сетях. Так на основе сбора данных полученных с наиболее посещаемых пользователем групп, можно спрогнозировать и предложить пользователю похожие по тематике и смыслу группы, которые могут заинтересовать пользователя. Для примера возьмем следующую ситуацию. Пользователь увлекается футболом: он подписан на различные группы с футбольной тематикой. Система, наблюдая за взаимодействиями конкретного пользователя с несколькими группами одной тематики, предлагает пользователю группы той же тематики, с которыми пользователь ранее не взаимодействовал. Такие группы могут заинтересовать пользователя. Кроме того, возможно нахождение сетями других пользователей, которые могут быть знакомы данному пользователю. Самый простой пример – это нахождение по общим друзьям и знакомым, общим местам, сходствам в роде деятельности, работе и т. д.