Классификация социальных сетей

Классификация социальных сетей

Успех Facebook и Linkedln показывает, что технологии World Wide Web не только способствуют развитию социальных сетей, но и сами могут благодаря им развиваться. Все социальные сети можно классифицировать по двум критериям: уровню массовости и способности к решению задач. По первому критерию сети могут быть либо общего назначения, либо предназначенными для конкретных целей. По второму— информативными либо исполнительными (то есть способными выполнять некие вычисления).

Информативность и исполнительность

Если рассматривать социальные сети с точки зрения их способности выполнять вычислительные задачи, то есть четкая граница между информативными и исполнительными системами.

Социальные сети общего назначения имеют признаки и той и другой.

• Информативные. Социальные сети общего назначения, такие как Facebook и Linkedln, используются для общения и взаимодействия. Например, научные ассоциации АСМ и ШЕЕ создали свои сообщества и в Facebook, и в Linkedln.

• Исполнительные. Помимо информативных соцсетей существует множество сайтов, предоставляющих открытые, ориентированные на взаимодействие платформы для поиска веб-сервисов, готовых коллажей (mashup) и т. п. К этой категории относятся ProgrammableWeb, онлайн-сообщество для публикации Web-API и коллажей, а также сервис Amazon Elastic Compute Cloud.

Социальные сети для исследователей, в свою очередь, как правило, обладают и информативностью, и исполнительными способностями.

• Информативные. Для ученых существует немало социальных сетей — например, CiteULike и Nature Network. Узлами таких сетей являются авторы, публикации и цитаты — соответственно, эти сервисы позволяют выяснять связи между учеными, докладами и темами исследований. Есть и сайты для отдельных сообществ, например для биологов или врачей.

• Информативно-исполнительные. Многие сайты не просто объединяют специалистов, но и позволяют делиться данными, методологиями проведения экспериментов и результатами. OpenWetWare — пример такого сайта для биологов.

• Исполнительные. Некоторые социальные сети для исследователей ориентированы специально на вычисления, позволяя обмениваться исполняемыми компонентами. Например, сайт myExperiment предлагает модерируемый реестр готовых потоков работ и платформу их исполнения; a nanoHub представляет собой портал нанотехнологических исследований, на котором есть не только пользовательские группы, но также документация и инструменты моделирования.

На рис. 3 перечислены социальные сети для ученых. Каждая размещена в соответствии со своим относительным уровнем массовости (ось х) и исполнительной способностью (ось у). Увидеть, насколько исследования в области Больших Данных пересекаются с исследованиями в сфере облачных вычислений, можно с помощью рис. 4. Изображенное на нем облако слов сгенерировано по вышедшим за последние два года научным докладам, посвященным облакам и Большим Данным. Видно, что внимание научного сообщества привлекают, в частности, проблемы управления ресурсами и быстродействия, а среди технологий чаще других упоминаются MapReduce и Hadoop. Появляются исследования, касающиеся облачных технологий применительно к проблемам энергетики. Примечательно, что социальные сети и мобильные устройства, несмотря на их популярность в обществе, вниманием ученых не пользуются.

***

Скоординированная обработка огромных масс цифровой информации при участии обширных пользовательских групп способствует более быстрому развитию методов интерпретации данных и обогащению копилки знаний. Анализ Больших Данных с помощью социальных сетей дает массу возможностей. Инженеры смогут создать новые распределенные системы анализа данных, в которых пользователям будет предоставляться доступ к определенным подмножествам наборов Больших Данных, а также информация о ходе обработки в целом. Такие системы позволят одновременно делиться вычислительными ресурсами настольных систем, серверов и мобильных телефонов. Анализ Больших Данных в социальных облаках нельзя выполнять методом проб и ошибок — необходима оперативная обработка. Соответственно, нужно разрабатывать новые методики, позволяющие принимать прогнозные аналитические решения. Данные будут размещаться не в стандартных реляционных СУБД, а в обширных распределенных хранилищах. Понадобятся новые всеобъемлющие межсетевые, межоблачные модели данных, оптимизирующие быстродействие исходя из распределения информации и пользователей. В то время как традиционные системы контроля доступа, такие как Active Directory, основаны на каталогах древовидной структуры, в социально связанном мире политики безопасности должны опираться на социальные взаимоотношения, представленные в виде графов.

Тестируете сайт на нагрузки? Сервис нагрузочного тестирования doLoadTest предоставляет вам возможность сделать нагрузочное тестирование вашего сайта и исправить ошибки.