Петербургские математики составили модель работы "сарафанного радио". Разработанная ими компьютерная программа способна предсказывать вирусное распространение информации в соцсетях и по телефону, сообщает "РГ".
"В нашей модели, как и в жизни, абонент способен забыть новость после разговора, если она ему неинтересна, а может, наоборот, активно передавать ее далее, - рассказал один из разработчиков, аспирант кафедры высокопроизводительных вычислений ИТМО Александр Вишератин.- Мы учли это и создали формулу, определяющую вероятность передачи информации между агентами".
В кризисных ситуациях, отмечают ученые, "сарафанное радио" часто становится основным, а подчас и единственным источником информации (или дезинформации). Его активность способна спровоцировать массовую панику, перегрузку сетей и другие негативные последствия. Если знать, как распространяется информация, этого можно избежать.
Для решения проблемы ученые создали компьютерную модель сотовой сети, включающую несколько слоев: абоненты, звонки, компьютерные устройства, базовые станции, и проанализировали общение нескольких десятков добровольцев.
Наблюдая за таким общением, российские ученые научились определять, с какой скоростью и как распространяется информация по "сарафанному радио", а также находить людей, играющих ключевую роль в этом процессе. Так ученые обнаружили, что все абоненты "сарафанного радио" делятся на три группы: обычные люди, "занятые" и организаторы.
Скорость распространения информации зависит как от содержания сообщения, так и от типа ньюсмейкеров. К примеру, если новость сперва попала к "организаторам", она распространяется быстрее. В результате математики составили формулу, позволяющую предсказать вероятность и скорость распространения информации.
"Результаты наших исследований, - утверждает Александр Вишератин, - имеют вполне практическое применение. Например, с помощью нашей модели можно спрогнозировать, как возрастет нагрузка на информационные центры, оповещающие людей о чрезвычайных ситуациях и в зависимости от этого определить, сколько там требуется операторов. Можно прогнозировать, как возрастает нагрузка на сети в ситуациях праздников или массовых выходных".
Однако чтобы двигаться в этих исследованиях дальше, ученым не хватает объема данных.
"Нам нужно настроить модель на данных сотен тысяч абонентов, - объясняет Александр Вишератин. - Сюда входят сведения о покрытии вышек связи, о том, сколько абонентов к ним подключено, когда вызов переключается с вышки на вышку, по каким причинам люди теряют сеть. Этой информации нет в открытом доступе".
