Система аналізу груп користувачів соціальних мереж на основі графових баз даних

Анотація

У статті розглянуто підходи та інструменти аналізу соціальних мереж (СМ) з використанням графових баз даних (БД). Проведено дослідження методів аналізу, здійснено програмну реалізацію виявлення та оцінювання характеристик, у т.ч. динамічних, окремих соціальних спільнот. Розроблений інструментарій дозволяє: виявляти потенційні ботоферми (групи акаунтів з високою щільністю внутрішніх зв'язків і майже відсутніми зовнішніми контактами, синхронізацією публікацій високої подібності); виявляти прихильників та опонентів певного наративу, ідеї, партії чи особи (кластери акаунтів, що поширюють позитивні/негативні повідомлення про об’єкт, порівняння середнього поляритету і топ ключових слів у кожному кластері, визначення ключових впливових вузлів у кожній групі); оцінювати структурну інтеграцію та згуртованість спільнот – розмір кластерів, коефіцієнт кластеризації, щільність зв’язків, виявлення мостів і точок зламу для оцінки стійкості інформаційного поширення. Отримані результати підтверджують актуальність застосування графових БД, зокрема, Neo4j, у задачах аналізу складних соціальних структур. Розроблене ПЗ можна адаптувати до інших тем, джерел або платформ та розширити функціонал для різних типів соціальних мереж