Очевидно, что факт развития социальных сетей нивелирует расстояние между агентами, а также увеличивает вероятность случайного возникновения связи между двумя агентами – таким образом, заразить агентов информацией все проще и проще. А значит, актуальным становится вопрос способности предсказать, как именно распространится инфекция.
И хотя изначально потребность предсказания распространения инфекций в сетях возникла в биологии, данная проблема присутствует в том числе и в экономике. Ведь если, скажем, компания хочет распространить какую-то новинку через социальную сеть (данный способ диффузии информации является одним из самых популярных с момента начала активного развития социальных сетей), то ей нужно понимать, как будет идти инфекция по сети со временем, чтобы правильно выбрать амбассадоров для минимальных затрат на распространение информации о товаре. Таким образом, сетевое предсказательное моделирование оказывается востребованным и применительно к сетям экономических агентов.
Далее я покажу практическое применение моделей распространение инфекции на примере сети Flickr. Для этого будут реализованы две самые популярные и применимые на практике модели – SI (suspectible – infected) и SIR (suspectible – infected – recovered) [1], [5].
Читать полностью »