ИСТИНА

Тип сетевого поведения – группа пользователей социальной сети, которая имеет склонность подписываться на ограниченный набор сообществ. По темам сообществ можно судить о вкусах и интересах полльзователей. По городам Центрально-Чернозёмного экономического района с населением от 10 тыс. чел. собраны данные пользователей социальной сети «Вконтакте» в возрасте от 15 до 70 лет. Списки пользователей по городам прошли процедуру фильтрации от фейковых пользователей. Последний этап сбора данных – выгрузка названий сообществ, на который подписан каждый реальный (нефейковый) пользователь. Часть данных оказалась недоступной – личные страницы многих пользователей закрыты. В итоге мы получаем таблицу из двух столбцов: в правом – пользователь, в левом – сообщество, на которое он подписан. Это граф в табличной форме. Вершина графа – пользователь или сообщество, ребро – подписка пользователя на сообщество. В основе методики выделения типов сетевого поведения лежит кластеризация графа с использованием силового алгоритма укладки OpenOrd (Martin et al., 2011). Укладка графа – расположение вершин графа на плоскости таким образом, чтобы была наглядно видна его внутренняя структура. Те вершины, которые хорошо связаны, после процедуры укладки должны образовывать сгущения. Сгущения пользователей и сообществ являются теми самыми типами сетевого поведения – пользователи будут иметь больше связей с сообществами, принадлежащими сгущению, чем с теми, которые находятся вне его. Можно выделить два варианта типов сетевого поведения: половозрастной и специализированный. В половозрастных кластерах содержание сообществ соответствует полу и возрасту пользователей кластера. Единственная основная тема сообществ – юмор, в остальном спектр очень широк. В специализированных кластерах сообщества всегда объединены одной, реже двумя-тремя основными темами. С другой стороны, были собраны данные портала для поиска работы HeadHunter – число вакансий в разрезе отдельных профессий по городам Центрально-Чернозёмного экономического района с населением от 10 тыс. чел. Таким образом измерялась структура экономики города. В конечном счёте по этим городам были рассчитаны все возможные парные коэффициенты корреляции между числом пользователей определённого типа сетевого поведения и числом вакансий определённой профессии. Анализ матрицы корреляций свидетельствует о наличии хорошего соотношения между креативными индустриями и концентрацией некоторых специализированных типов сетевого поведения. Доля половозрастных кластеров наоборот повышена в тех городах, где основная доля вакансий приходится на реальный сектор и торговлю.