В предыдущей публикации я рассмотрел основное понятие коэффициента социализации. Мы выяснили, что данный коэффициент может являться отличным показателем интеграции персоны в сеть социальных сетей. Но мы не рассмотрели то, как на практике можно применять КС.
Исходя из составляющих коэффициента социализации, можно судить о том, что данная величина может быть как аналитической, так и практической.
Аналитическая часть КС выражается в том, что мы можем для наглядности (по запросу пользователя или же по собственному желанию) оценить степерь его социализации. Для этого нам, конечно же, потребуется помощь пользователя, так как зачастую данные показателей КС являются персональными (например, отношения с индивидами из контакт-листа, использование сервисов с узкой тематической направленностью и т.д.).
Оценку степени социализации можно начать с вычисления индексации персоны и уровня её цитирования в интернете. Это делается с помошью поисковых систем (причём, одной поисковой системой тут не обойтись, так как каждая из них индексирует разные массы документов в сети). Этот показатель является очень значимым по отношению ко всему КС, так как он отражает мнение общественности относительно персоны, для которой вычисляется коэффициент социализации. Анализ индексации должен производится механически (с помощью оператора, который будет производить запросы к поисковой системе). При использовании поисковой системы необходимо охватить максимально возможное число запросов с разлчиными вариациями персонализации пользователя: ник, имя, фамилия и так далее. Именно поэтому стоит использовать механическую обработку результатов выдачи: существует очень большое количество коллизий между различными пользователями сети.
Данная часть исследования позволяет посмотреть под различными углами на пользователя. Общественность способна трезво оценить его навыки, умения, характер, профессиональные качества, умственные способности. Прежде всего, это поможет составить психологический портрет респондента, коммуникабельность, что очень часто является одним из факторов при трудоустройстве.
После проведения подобного анализа, нужно рассмотреть предоставленную пользователем персональную информацию: его резюме, анкетирование, разного рода тестирования. Сразу же появляется возможность сопоставить представленные респондентом данные и данные, полученные в результате анализа индексации персоны, что поможет оценить внутреннее самосознание пользователя.
Такие данные сразу же подкрепляются профилированием: учитываются личные данные пользователя (пол, возраст, персональные интересы, и т. п.), которые и дополняют его профессиональный и психологический портреты.
Помимо всего прочего, имеет место оценка отношения пользователя со своими друзьями и коллегами. Это сопоставляется с показателем охвата служб обмена сообщениями и контактов. Такая оценка может быть как автоматической (анализ семантического графа контактов пользователя, XFN, оценка списка контактов пользователя), так и механической (опрос коллег и друзей респондента, как один из предпочтительных вариантов).
Самый последний этап заключает в себе просмотр посещаемых респондентом узконаправленных тематических социальных сетей с целью выявления его прямых интересов.
Подобные аналитические данные можно успешно использовать и на практике.
Как уже было упомянуто выше, даже исследование 75% показателей КС позволяет создать характеристику пользователя в сети социальных сетей. Вычисление КС может помочь работодателю при приёме потенциального работника на одно из вакантных мест: на собеседовании респондент указывает необходимые для анализа данные, которые оператор использует для вычисления КС (при желании респондента, конечно же). Данный показатель в дальнейшем может быть использован как один из факторов приёма на работу, ведь явно, что, при отрицательном уровне КС (а значит, при асоциализированном характере потенциального работника), существует некоторый риск, что текущее окружения и условия работы в компании и потенциальный работник отторгнут друг друга. Даже измерение индексации персоны и её цитирования могут сказать многое о самом будущем работнике. Зачем брать на работу абсолютно некоммуникабельного человека, который в сети социальных сетей получил отрицательные индексы.
Но такие показатели можно использовать не только в отделе кадров. Руководстоваться КС можно и при создании благоприятной, индивидуальной атмосферы для каждого сотрудника компании. Обычный анализ посещаемых узконаправленных тематических сетей позволяет определить круг интересов сотрудника и может помочь в пересмотре отношения к нему. Можно пойти дальше и стереть грань между интернетом и посведневной жизнью: если человека (на глобальном уровне анализа) уважают в интернете, значит его будут уважать и в команде, ведь очень часто отличия поведения человека в интернете и обычной жизни сводятся к минимуму (за исключением случаев, когда человек сам этого хочет по каким-либо причинам). Поэтому с помощью показателей КС можно выявлять и выделять отдельные части работающего механизма компании.
Несмотря на то, что социальные сети сами являются одним из источников вычисления КС, они могут и использовать его.
В качестве примера можно рассмотреть встроенные в социальную сеть механизмы регуляции (рейтинговые величины). Их можно использовтаь как внешне (для вычисления самого КС), так и внутренне (для регуляции взаимоотношений внутри социальной сети, а также для обеспечения необходимой функциональности в соответствии с показателями рейтинговых величин). Для этого алгоритмы вычисления таких величин должны быть построены так, чтобы основополагающим являлся именно социальный фактор.
Если посмотреть с высоты птичьего полёта, то мы увидим сеть социальных сетей. В такой сети можно использовать КС для служебного общения между узлами такой громадной сети. Данная величина (КС) будет передаваться от одной социальной сети к другой, либо хранится централизованно, в постоянном хранилище данных. Такой способ вычисления КС позволит измерить отношение пользователей различных социальных сетей (децентрализованных) к одному пользователю. Текущее развитие сети социальных сетей являет нам такой механизм децентрализации, как OpenID. Так, путём его усовершенствования на такой уровень, чтобы он мог хранить (и синхронизировать) рейтинговые величины между различными серверами OpenID, можно добиться эффекта распределения нагрузки коэффициента социализации по различным социальным сетям.
Прямое использование КС выражатеся, прежде всего, в том, что пользователю не придётся искать себе ту сеть, которая подходит именно ему. Социальные сети сами будут находить его. Поэтому можно сделать вывод, что узконаправленные тематические социальные сети постепенно будут вытеснять широкие социальные сети. Такие новоявленные сети и будут находить своего пользователя, учитывая его КС, его профилирование, интересы, и так далее. Такие социальные сети будут действительно направлены на персонализацию пользователей социальных сетей.
Составление рекламы — один из сложнейших процессов, так как приходится учитывать громадные аудитории пользователей, у которых обычно очень разрозненные интересы.
КС в данном случае может сыграть роль своеобразного направляющего. К примеру, можно взять обычные показы рекламы на каком-либо сайте. Если данному сайту известен коэффициент социализации текущего посетителя, то он может намного чётче выбирать рекламу для него. Здесь будут учитываться и психологические особенности пользователя, и его профессиональная ориентация (Web-разработику — реклама об инструментах и инновациях в области разработки сайтов, как пример).
Но с другой стороны, с использование показателя КС — рейтинговых величин — можно построить сервис, где пользователи сами будут рассказывать о своих вкусах, оценивать ту или иную рекламу и уже эту рекламу будут использовать рекламодатели впоследствии как рекламу, которая прошла пользовательский отсев. Каждому пользователю в таком сервисе будет показываться реклама в соответствии с его КС, которую он будет оценивать. В соответствии с его оценкой возможны и различные корректировки собственного уровня КС.
Так как КС передаётся в сети социальных сетей, то на всём просторе этого понятия пользователь будет получать только соответствующую уровню его КС рекламу.
Интересно, что сопоставив данные о времени пребывания пользователя в интернете и его КС, можно установить зависимость изменения КС от времени и построить график, который покажет нам то, как быстро изменялась данная величина с течением времени, определить её корректировки и пики, которые помогут нам узнать, какие события привели к большим изменениям КС и сделать из этого определённые выводы.
Использование подобных данных наводит на следующую мысль: путём анализа собственного уровня КС, человек может учиться на собственных ошибках и впредь их больше не совершать. Очевидно, например, что явная грубость и недостойное поведение на каком-либо ресурсе приведёт к несомненному понижению КС. А если на эту величину будет завязано большое количество других сервисов, то пользователь в следующий раз подумает, прежде чем резко высказываться относительно чего-либо, ведь ему это может стоить довольно дорого (один из вариантов: на КС завязан аккаунт пользователя в социальных сетях А и Б. При неадекватном поведении пользователя в социальной сети А, это может прямым образом отразится на социальной сети Б, вплоть до исключения пользователя из одной из социальных сетей, либо из обеих сразу).
Мы рассмотрели несколько способов практического применения коэффициента социализации. КС попал в такие области, как маркетинговые исследования, кадровые исследования и простая аналитика. КС можно использовать не только как показатель интеграции в сеть социальных сетей, но и применять его при вычислении других величин.
В следующих статьях можно будет уже более подробно остановиться на практическом применении: хотя бы механически подсчитать КС нескольких человек я смогу, чем и постараюсь заняться (может и волонтёров привлеку).
Аналитика
Исходя из составляющих коэффициента социализации, можно судить о том, что данная величина может быть как аналитической, так и практической.
Аналитическая часть КС выражается в том, что мы можем для наглядности (по запросу пользователя или же по собственному желанию) оценить степерь его социализации. Для этого нам, конечно же, потребуется помощь пользователя, так как зачастую данные показателей КС являются персональными (например, отношения с индивидами из контакт-листа, использование сервисов с узкой тематической направленностью и т.д.).
Оценку степени социализации можно начать с вычисления индексации персоны и уровня её цитирования в интернете. Это делается с помошью поисковых систем (причём, одной поисковой системой тут не обойтись, так как каждая из них индексирует разные массы документов в сети). Этот показатель является очень значимым по отношению ко всему КС, так как он отражает мнение общественности относительно персоны, для которой вычисляется коэффициент социализации. Анализ индексации должен производится механически (с помощью оператора, который будет производить запросы к поисковой системе). При использовании поисковой системы необходимо охватить максимально возможное число запросов с разлчиными вариациями персонализации пользователя: ник, имя, фамилия и так далее. Именно поэтому стоит использовать механическую обработку результатов выдачи: существует очень большое количество коллизий между различными пользователями сети.
Данная часть исследования позволяет посмотреть под различными углами на пользователя. Общественность способна трезво оценить его навыки, умения, характер, профессиональные качества, умственные способности. Прежде всего, это поможет составить психологический портрет респондента, коммуникабельность, что очень часто является одним из факторов при трудоустройстве.
После проведения подобного анализа, нужно рассмотреть предоставленную пользователем персональную информацию: его резюме, анкетирование, разного рода тестирования. Сразу же появляется возможность сопоставить представленные респондентом данные и данные, полученные в результате анализа индексации персоны, что поможет оценить внутреннее самосознание пользователя.
Такие данные сразу же подкрепляются профилированием: учитываются личные данные пользователя (пол, возраст, персональные интересы, и т. п.), которые и дополняют его профессиональный и психологический портреты.
Помимо всего прочего, имеет место оценка отношения пользователя со своими друзьями и коллегами. Это сопоставляется с показателем охвата служб обмена сообщениями и контактов. Такая оценка может быть как автоматической (анализ семантического графа контактов пользователя, XFN, оценка списка контактов пользователя), так и механической (опрос коллег и друзей респондента, как один из предпочтительных вариантов).
Самый последний этап заключает в себе просмотр посещаемых респондентом узконаправленных тематических социальных сетей с целью выявления его прямых интересов.
Подобные аналитические данные можно успешно использовать и на практике.
Кадровый вопрос
Как уже было упомянуто выше, даже исследование 75% показателей КС позволяет создать характеристику пользователя в сети социальных сетей. Вычисление КС может помочь работодателю при приёме потенциального работника на одно из вакантных мест: на собеседовании респондент указывает необходимые для анализа данные, которые оператор использует для вычисления КС (при желании респондента, конечно же). Данный показатель в дальнейшем может быть использован как один из факторов приёма на работу, ведь явно, что, при отрицательном уровне КС (а значит, при асоциализированном характере потенциального работника), существует некоторый риск, что текущее окружения и условия работы в компании и потенциальный работник отторгнут друг друга. Даже измерение индексации персоны и её цитирования могут сказать многое о самом будущем работнике. Зачем брать на работу абсолютно некоммуникабельного человека, который в сети социальных сетей получил отрицательные индексы.
Но такие показатели можно использовать не только в отделе кадров. Руководстоваться КС можно и при создании благоприятной, индивидуальной атмосферы для каждого сотрудника компании. Обычный анализ посещаемых узконаправленных тематических сетей позволяет определить круг интересов сотрудника и может помочь в пересмотре отношения к нему. Можно пойти дальше и стереть грань между интернетом и посведневной жизнью: если человека (на глобальном уровне анализа) уважают в интернете, значит его будут уважать и в команде, ведь очень часто отличия поведения человека в интернете и обычной жизни сводятся к минимуму (за исключением случаев, когда человек сам этого хочет по каким-либо причинам). Поэтому с помощью показателей КС можно выявлять и выделять отдельные части работающего механизма компании.
Социальные сети
Несмотря на то, что социальные сети сами являются одним из источников вычисления КС, они могут и использовать его.
В качестве примера можно рассмотреть встроенные в социальную сеть механизмы регуляции (рейтинговые величины). Их можно использовтаь как внешне (для вычисления самого КС), так и внутренне (для регуляции взаимоотношений внутри социальной сети, а также для обеспечения необходимой функциональности в соответствии с показателями рейтинговых величин). Для этого алгоритмы вычисления таких величин должны быть построены так, чтобы основополагающим являлся именно социальный фактор.
Если посмотреть с высоты птичьего полёта, то мы увидим сеть социальных сетей. В такой сети можно использовать КС для служебного общения между узлами такой громадной сети. Данная величина (КС) будет передаваться от одной социальной сети к другой, либо хранится централизованно, в постоянном хранилище данных. Такой способ вычисления КС позволит измерить отношение пользователей различных социальных сетей (децентрализованных) к одному пользователю. Текущее развитие сети социальных сетей являет нам такой механизм децентрализации, как OpenID. Так, путём его усовершенствования на такой уровень, чтобы он мог хранить (и синхронизировать) рейтинговые величины между различными серверами OpenID, можно добиться эффекта распределения нагрузки коэффициента социализации по различным социальным сетям.
Прямое использование КС выражатеся, прежде всего, в том, что пользователю не придётся искать себе ту сеть, которая подходит именно ему. Социальные сети сами будут находить его. Поэтому можно сделать вывод, что узконаправленные тематические социальные сети постепенно будут вытеснять широкие социальные сети. Такие новоявленные сети и будут находить своего пользователя, учитывая его КС, его профилирование, интересы, и так далее. Такие социальные сети будут действительно направлены на персонализацию пользователей социальных сетей.
Реклама
Составление рекламы — один из сложнейших процессов, так как приходится учитывать громадные аудитории пользователей, у которых обычно очень разрозненные интересы.
КС в данном случае может сыграть роль своеобразного направляющего. К примеру, можно взять обычные показы рекламы на каком-либо сайте. Если данному сайту известен коэффициент социализации текущего посетителя, то он может намного чётче выбирать рекламу для него. Здесь будут учитываться и психологические особенности пользователя, и его профессиональная ориентация (Web-разработику — реклама об инструментах и инновациях в области разработки сайтов, как пример).
Но с другой стороны, с использование показателя КС — рейтинговых величин — можно построить сервис, где пользователи сами будут рассказывать о своих вкусах, оценивать ту или иную рекламу и уже эту рекламу будут использовать рекламодатели впоследствии как рекламу, которая прошла пользовательский отсев. Каждому пользователю в таком сервисе будет показываться реклама в соответствии с его КС, которую он будет оценивать. В соответствии с его оценкой возможны и различные корректировки собственного уровня КС.
Так как КС передаётся в сети социальных сетей, то на всём просторе этого понятия пользователь будет получать только соответствующую уровню его КС рекламу.
Оптимизация собственной персоны
Интересно, что сопоставив данные о времени пребывания пользователя в интернете и его КС, можно установить зависимость изменения КС от времени и построить график, который покажет нам то, как быстро изменялась данная величина с течением времени, определить её корректировки и пики, которые помогут нам узнать, какие события привели к большим изменениям КС и сделать из этого определённые выводы.
Использование подобных данных наводит на следующую мысль: путём анализа собственного уровня КС, человек может учиться на собственных ошибках и впредь их больше не совершать. Очевидно, например, что явная грубость и недостойное поведение на каком-либо ресурсе приведёт к несомненному понижению КС. А если на эту величину будет завязано большое количество других сервисов, то пользователь в следующий раз подумает, прежде чем резко высказываться относительно чего-либо, ведь ему это может стоить довольно дорого (один из вариантов: на КС завязан аккаунт пользователя в социальных сетях А и Б. При неадекватном поведении пользователя в социальной сети А, это может прямым образом отразится на социальной сети Б, вплоть до исключения пользователя из одной из социальных сетей, либо из обеих сразу).
Итоги
Мы рассмотрели несколько способов практического применения коэффициента социализации. КС попал в такие области, как маркетинговые исследования, кадровые исследования и простая аналитика. КС можно использовать не только как показатель интеграции в сеть социальных сетей, но и применять его при вычислении других величин.
В следующих статьях можно будет уже более подробно остановиться на практическом применении: хотя бы механически подсчитать КС нескольких человек я смогу, чем и постараюсь заняться (может и волонтёров привлеку).
