4.4. Построение модели скрытых сообществ
По результатам работы алгоритма автоматического выявления кандидатов меток тем была составлена сводная таблица пользователей и основных тематик их постов, которую позже была преобразована в таблицу связи тем с пользователями. Так как алгоритм мог выявить различные способы наименования темы, то необходимо было найти для них единое понятие. При работе с темами были выявлены следующие способы их объединения:  при выявлении согласованных и несогласованных определений доминирующим выбиралось сочетание с согласованным определением: «организации студентов», «студенческие организации» — «студенческие организации»; антонимичные темы объединялись в одну, так как в их основе лежит единый семантический компонент: «болезни», «здоровье» — «здоровая жизнь»; синонимы находятся в одном семантическом поле, поэтому они были объединены: «фильмы и сериалы», «кино», «телевидение», «кинопроизводство» — «кино»; «религия», «православные советы» — «религия»; «фотосъёмка», «профессиональные фотосессии» — «фотографирование». В результате для дальнейшей работы с семантическими сетями была построена таблица взаимосвязи тем, которые можно охарактеризовать как рёбра сети, пользователей, которые являются вершинами сети. Для построения модели скрытых сообществ было использовано приложение Gephi.  Рис. 10. Модель скрытых сообществ на основе общих тем постов Скрытые сообщества в данной модели представлены в виде группы вершин, связанных рёбрами одних цветов. Среди 714 пользователей в итоге было выявлено 60 скрытых сообществ (диаграмма 1), при этом к ним относятся области широкого профиля (путешествие, здоровье и т.д.), так и узконаправленные темы (Украина и Крым, Грузия, патриотизм и т.д.). На диаграмме 2 представлено соотношение пользователей социальной сети ВКонтакте по количеству скрытых сообществ, в которых они состоят. Почти половина (около 46%) проанализированных пользователей состоит в одном скрытом сообществе, меньше одного процента пользователей не состоят в скрытых сообществах, оставшаяся часть состоит в более чем одном сообществе.  Диаграмма 1. Количество пользователей в скрытых сообществах  Диаграмма 2. Соотношение количества пользователей по количеству скрытых сообществ Диаграммы 3–5 показывают количественный анализ пользователей. После загрузки дополнительных данных пользователей с помощью vk_api (имя, возраст, место жительства, группы и подписки) выяснилось, что многие пользователи проживают в крупных городах, но небольшая часть живёт и в других частях России: например, пользователь с ID 820468 живет в Туле, а пользователь с ID 70978256 живет в Санкт-Петербурге, они являются членами скрытого сообщества, посвящённого фестивалям. Небольшое количество пользователей проживает за территорией Российской Федерации. Средний возраст пользователей – 40 лет, при этом 365 пользователей скрывают год своего рождения.  Диаграмма 3. Распределение пользователей по годам рождения  Диаграмма 4. Соотношение пользователей мужского и женского полов   Диаграмма 5. Распределение пользователей по городам проживания Методы, основанные на графах, позволяют определить расстояние между членами скрытых сообществ, таки образом, можно проверить теорию шести рукопожатий, выдвинутую американскими психологами С. Милгрэмом и Д. Тревэрсом. Суть идеи заключается в том, что все люди на Земле разделены уровнями общих знакомых, значение которых не превышает шести [Buchanan, 2002; Ипатов, Калагин, Кревецкий, 2018]. В 2018 году социальная сеть ВКонтакте предоставила доступ к сервису, который помогает проверить данную теорию. В нашем исследовании мы выбрали онлайн-сервис, который помогает визуализировать расстояние между пользователями. Пользователи 3854113 и 4817853, состоящие в скрытом сообществе «литература» находятся на расстоянии двух друзей в социальной сети (центры графов – целевые пользователи).  Пользователи 56782587 и 18379994 из сообщества, посвящённого музыке, также находятся на расстоянии двух друзей. Если два графа не связаны, то между пользователями не установлены явные отношения, поэтому требуется добавить третьего пользователя для определения расстояния.   Рис. 11. Расстояние между пользователями 3854113 и 4817853   Рис. 12.  Расстояние между пользователями 56782587 и 18379994 При анализе пересекающихся групп скрытых сообществ было установлено, что среди пользователей популярны новостные и образовательные группы (рис. 13): Мир Discovery, E-squire и др.   Рис. 13. Примеры пересекающихся групп пользователей скрытых сообществ Члены скрытых сообществ редко являются членами одного и того же реального сообщества. Пользователь 878 скрытого сообщества «цифровая среда» – член сообщества ВКонтакте для сообществ и SMMщики. Пользователь 190868 из этого же скрытого сообщества входит в другую группу – ЮТУБЕР. Они оба являются членами группы Стартапы и бизнес, однако они не вошли в скрытое сообщество, посвящённое бизнесу. Возможно, что пользователи в социальных сетях делают меньше репостов из тех групп, в которых они не так сильно заинтересованы.
В данном исследовании были проанализированы 714 пользователей социальной сети ВКонтакте. Для анализа были использованы данные о возрасте, месте жительства, группах и подписках, а также данные о количестве скрытых сообществ, в которых состоят пользователи. Также были проанализированы пересекающиеся группы пользователей скрытых сообществ. В результате работы алгоритма автоматического выявления кандидатов меток тем была составлена сводная таблица пользователей и основных тематик их постов, которую позже можно было преобразовать в таблицу связи тем с пользователями.