التصور وتحليل بنية المجتمع باستخدام الرسوم البيانية

الرسوم البيانية هي أداة رائعة لتصور كميات كبيرة من البيانات والعلاقات بين العناصر الفردية. استخدمناها لتقييم ترابط مجتمعاتنا وفهم التفاعل بين المجموعات المختلفة والمجالات المواضيعية.

نتيجةً لذلك ، وجدنا أشخاصًا متفوقين ، واكتشفوا كيف تختلف المجتمعات في مدن مختلفة في روسيا ، واكتشفنا أيضًا أن هناك أكثر من مرتين ونصف من رواد الأعمال من بين الذين تزيد أعمارهم عن 50 عامًا عن المتوسط ​​لجميع المشاركين في مجتمعاتنا.

من نحن وماذا نفعل

بما أن هذا هو مقالنا الأول عن حبري ، يجب أن أقول بضع كلمات عن أنفسنا. في الواقع ، نحن ندير شبكة مجانية سريعة النمو من المساحات للعروض التقديمية والعمل الجماعي ، حيث يمكن لأي شخص عقد ندوات أو دورات تدريبية أو اجتماعات أو مجرد العمل كما هو الحال في العمل الجماعي. في مصطلحاتنا ، نسميها نقاط الغليان.


نعم ، إنه مجاني

بالإضافة إلى ذلك ، نقوم بتطوير ودعم النظام الأساسي ل Leader-ID الرقمي ، الذي يساعد على بناء العلاقات بين جميع المشاركين في النظام ، وتبادل المعرفة ، والبحث عن أشخاص وشركاء متشابهين في التفكير ، وإنشاء مجتمعاتهم الخاصة.

في الوقت الحالي ، سجلنا أكثر من 800 ألف شخص.

بدأ كل شيء قبل ثلاث سنوات ، عندما كان لدى الشبكة مساحة واحدة فقط - في موسكو على ماياكوفسكايا.


نقطة الغليان في Maly Konyushkovsky Lane في موسكو

وبعد شهر ، في نوفمبر 2016 ، ظهر الثاني في سان بطرسبرغ. واليوم لدينا 82 نقطة غليان في 54 مدينة في روسيا.

كيف يعمل؟

مبدأنا بسيط للغاية: نخلق مكانًا يمكن أن يأتي فيه الأشخاص المهتمون بنشاط ، أولئك الذين لديهم أفكارهم وتطوراتهم ومشاريعهم. في مساحاتنا ، يمكنهم الالتقاء بالشركاء أو المستثمرين أو الحصول على رؤى أو نصيحة حول كيفية تغيير مشروعهم للأفضل أو لتطبيق فكرة.

كيف يعمل؟ من الناحية النظرية ، عندما تأتي إلى أي من أحداثنا أو لمجرد العمل ، فإنك تلتقي بأشخاص جدد مستعدين ومفتوحين للتواصل. كلما أتيت كثيرًا ، زاد عدد الأشخاص الذين تقابلهم ، وكلما بدأت مناقشة شيء ما. والمزيد من أسباب التفكير والأفكار الجديدة تظهر. أفكار جديدة - جهات اتصال جديدة - مشاريع جديدة.

لاختبار هذه النظرية ، قررنا استخدام تحليل الشبكة ونرى كيف تتغير كثافة التواصل بين المشاركين في أحداثنا.

ماذا نريد أن نعرف بالضبط بمساعدة الرسوم البيانية

أولاً ، كنا مهتمين بمعرفة ما إذا كان مجتمع حقيقي قد تم تشكيله داخل كل نقطة من النقاط وما مدى تجزئتها.

ثانياً ، كيف يتم تقسيم هذا المجتمع إلى موضوعات واتجاهات ، وكيف يتفاعل الأشخاص من مختلف المجالات وما إذا كان هناك موصلات فائقة - أناس يحتفظون بتوجيهات منفصلة ، أو يحدث كل شيء بشكل عشوائي.

ثالثًا ، كم تتقاطع (وتتقاطع على الإطلاق) في الأعمال والتعليم والسلطة. من الناحية النظرية ، هناك اتصالات في كل مكان ، لكننا كنا مهتمين بالممارسة.

بالإضافة إلى ذلك ، كنا مهتمين بكيفية اختلاف النقاط في مدن روسيا المختلفة.

الإعدادات العامة

ما فعلناه لتحسين النتائج والحصول على صورة أكثر واقعية:

1. تمت إزالة الانبعاثات - بيانات من الأحداث التي كان فيها عدد المشاركين مختلفًا بشكل غير طبيعي عن المتوسط.
   
2. وضعوا قواعد الاتصال - وافقوا على أن الناس مرتبطون مع بعضهم البعض إذا كانوا في أحداث مشتركة. كلما زاد عدد الأحداث التي حضروها معًا ، زادت قوة الاتصال.
   

لذلك دعونا نذهب.

كيف يبدو المجتمع على الرسم البياني وما يحدث في اتجاهات منفصلة

في هذه المرحلة ، أردنا تصور مدى ارتباط أعضاء المجتمع المحلي مع بعضهم البعض ، وكذلك تقييم تأثير أحجام الأحداث والموضوعات على إقامة الروابط. نعني بالمجتمع أولئك الذين تم تسجيلهم على هوية القائد وحضروا أو نظّموا مرة واحدة على الأقل أيًا من الأحداث في منطقتهم.

كقاعدة عامة ، اتخذنا 85 حدثًا في بتروزافودسك ، شارك فيها من 2 إلى 20 شخصًا (إجمالي عدد المشاركين في هذه الأحداث هو 414 شخصًا). لقد افترضوا أنه كلما زاد عدد الأشخاص الموجودين في هذا الحدث ، قلت قوة الاتصال بينهم: ففي كل الأحوال ، تكون فرصة التحدث مع كل شخص أقل من فرصة صغيرة حيث يعرف الجميع بعضهم البعض أو يتعرف عليهم بسهولة.

نتيجة لذلك ، قمنا بتقسيم 85 حدثًا لدينا إلى فئتين: حدث صغير (2-8 مشاركين) وحدث متوسط ​​(9-20 مشاركًا).

تم استبعاد العديد من الأحداث الكبيرة بشكل مفرط من العينة وفقًا لافتراضنا حول تطبيع البيانات ورفض تحليل الانبعاثات.

طرق التحليل المستخدمة

• 2-وضع الرسم البياني لإنشاء شبكة الانتساب.
  
• خوارزمية Kamada - Kawai لأخذها في الاعتبار كثافة الرابطة وكميتها (المكونات ذات الاقتران الضيق وعدد كبير من الروابط الداخلية هي أقرب بصريًا في الشكل).
  
• تطبيع المركزية في رسم بياني اجتماعي وفي رسم بياني اجتماعي متوازن.
  
• التحليل الإحصائي لإعداد وتنقية البيانات.
  
• التصور في باجيك.
  

لذلك ، تحولت شبكة الأحداث الثانوية مثل هذا:



من الواضح هنا أن جوهر الشبكة أكبر في الطاقة من الجزء المحيطي (العناصر الفردية غير المتصلة بالرسم البياني الرئيسي). لذلك ، نحن نتعامل مع مجتمع مكون بالكامل.

عند تحليل شبكة المشاركين في الأحداث الصغيرة فقط (108 أشخاص) ، رأينا أن العديد من المكونات المنفصلة ظهرت في الداخل - معزولة عن الهيكل العام للشركة التي تضم 2-5 أشخاص:



لقد تحولت الشبكة إلى طاقة أصغر ، لكن الاتصال لا يزال مرتفعًا.

الآن دعونا نلقي نظرة على تصور المجالات المواضيعية.

للقيام بذلك ، قسمنا جميع الأنشطة إلى ثلاث مجموعات:

• أحداث حول المشاريع الاجتماعية (44 حدث) ؛
  
• أحداث حول تطور المنطقة (18 حدثًا) ؛
  
• أحداث حول التعليم والتكنولوجيا (10 أحداث).
  

باستخدام هذه المعلمات ، تختلف الشبكات التي تم إنشاؤها بشكل مرئي عن بعضها البعض. لنبدأ بالمشاريع الاجتماعية ، الأحداث التي حضرها 176 شخصًا.



هنا نرى نواة كبيرة. ربما يرجع ذلك إلى حقيقة أن مواضيع المشاريع الاجتماعية تتقاطع مع بعضها البعض.

في تطور المنطقة (93 شخص) الصورة مختلفة:



هناك تماسك في الموضوعات: هناك اتجاهات رئيسية تولد موضوعات جديدة تجذب مشاركين جدد. نتيجة لهذا ، تظهر العقد على الرسم البياني الذي يربط مجموعات منفصلة من المشاركين المتصلين ارتباطًا عاليًا.

الآن دعونا نلقي نظرة على اتجاه التعليم والتكنولوجيا (129 مشاركًا):



يمكن ملاحظة أن الأشخاص هنا متحدون في مجموعات صغيرة حول الموضوعات. يتم ضمان تماسك المجتمع بأكمله بفضل المشاركين الذين يتمتعون بمركزية عالية بين ، أي أولئك الذين يهتمون في وقت واحد بالعديد من الموضوعات الفرعية. وبصفة عامة ، فإن التواصل العام للمجتمع التعليمي أقل منه في الحالتين السابقتين.

ماذا وجدت مفيدة

• بمساعدة مركز الدرجات العلمية ، تم تحديد أفضل 10 مشاركين لديهم أكبر عدد من الفعاليات التي حضرها المشاركون.
  
• بمساعدة من بينيس المركزية ، كشفوا عن أفضل 10 مشاركين تمر عبرهم أكبر كمية من المعلومات عبر الشبكة.
  
• كشف العقدة التي يتم من خلالها توصيل الشبكة الرئيسية بالمجموعات.
  
• تم الكشف عن أقوى أزواج الاتصالات - الأشخاص الأكثر شهرة (أفضل 10 وأعلى 50).
  
• المناطق المخصصة لمزيد من البحث.
  

نتيجة لذلك ، نحن نعرف من يمكننا الرجوع إليه إذا كان من الضروري تطوير مناطق معينة أو نشر معلومات معينة أو تقديم فكرة. سيتمكن الأشخاص المركزيون في الرسم البياني من القيام بذلك بشكل أسرع من الآخرين.

هل تتقاطع القوة مع الأعمال والعلوم

للإجابة على هذا السؤال ، بحثنا على وجه التحديد عن نقطة إقليمية تنشط فيها جميع هذه المجموعات ، ووجدنا واحدة في تومسك.

في بناء الرسم البياني لتومسك ، التزمنا بافتراض أن مساحتنا (نقطة) في هذه المدينة تعزز خلط الأشخاص من مختلف المجالات المؤسسية وتزيد من اتصالهم. نحن نتحدث عن ممثلي التعليم والعلوم والأعمال والحكومة.

طرق تحليل تومسك

إحدى الوظائف الرئيسية لنقطة الغليان هي توصيل الأشخاص والأفكار والحلول. لاستكشاف مدى جودة تنفيذ هذه الوظيفة ، نستخدم اتجاه طاقة الشبكة ، استنادًا إلى مجموعة من المبادئ البسيطة:

• العقد صد بعضها البعض وتميل إلى تسرب إلى المحيط ؛
  
• الاتصالات بين العقد تجمعهم.
  

لتحقيق نظرة أكثر واقعية ، نستخدم الطريقة متعددة المراحل (OpenOrd) ، نظرًا لأن العديد من مراحلها تتوافق مع دورة حياة تنمية المجتمع: "السائل" ، "التوسع" ، "التبريد" ، "الطحن والغليان" (تتكرر هذه الدورة باستمرار مع العديد من المعلمات).

تضمنت قاعدة التحليل 650 مناسبة شارك فيها أكثر من 23 ألف مشارك. لقد أنشأنا رسمًا بيانيًا ، بفضل أنه كان من الممكن تحديد العديد من الحقائق والظواهر ، وكذلك بناء نموذج للتفاعل الزوجي بين الفئات الثلاث.

أول واحد. في 80 ٪ من الأحداث ، تم تشكيل العلاقات الثلاثية بين ممثلي المجتمع العلمي ، والأعمال التجارية والدولة. 20٪ من هذه الفعاليات هي أحداث متخصصة للغاية ، وموضوعها مهم لممثلي مجال معين ، على سبيل المثال ، التعليم المهني.



للبساطة ، تصورنا الانتماء المؤسسي باستخدام اللون. لذلك رأينا أن مجتمع الجامعة مغلق أكثر عن نفسه (توجد مناطق أرجوانية واضحة على الرسم البياني).

والثاني. بناءً على بياناتنا ، يمكن تمييز مجموعتين مهيمنتين:

• الاتصالات التي يشارك فيها جميع اللاعبين الثلاثة - الجامعات ، والأعمال التجارية والحكومة ؛
  
• الاتصالات التي تشارك فيها الجامعات والشركات فقط.
  

مجموعتان من الأحداث التي تهيمن على تكوين المشاركين

بين المجموعات المتميزة (الجامعات ، الأعمال ، والحكومة) ، تُظهر الجامعات والأعمال أكبر نشاط تواصلي. يوضح الرسم البياني المناطق التي يكون نشاط ممثلي كلا المجموعتين فيها مميزًا.

الثالث. على مدار العام الماضي ، تم تشكيل مجموعة أساسية من المشاركين في المنطقة يشاركون في اتصالات هادفة مكثفة ، والتي ، كقاعدة عامة ، توحدها موضوعات علمية وتكنولوجية - تكنولوجيات شاملة ، وأسواق المستقبل ، وتنفيذ استراتيجية التطوير العلمي والتكنولوجي. يمكن رؤية هذا التفاعل على الرسم البياني الأزرق.



يتم تقديم التصور هنا بطريقة توضح كيف تنطلق الاتصالات المختلفة من مركز الشبكة (الأساسية).

الرابعة. بفضل الرسم البياني ، كان من الممكن إظهار ظاهرة ما يسمى الموصلات الفائقة - الأفراد الذين يربطون المشاركين في مجال مواضيعي واحد أو عدة في وقت واحد.

وفقًا لتقديراتنا ، يوجد حوالي 600 مرشح للموصلات الفائقة: حوالي واحد من 23 مستخدمًا فريدًا أو واحد من أصل 38 مشاركًا في الأحداث.



نحن نبحث عن الموصلات الفائقة لإشراكهم في التأسيس المشترك والعمل الجماعي ، حيث يمر عبرهم أكبر عدد من الاتصالات.

ما التحليل أعطانا

• يتم تحديد الروابط الفائقة - الأشخاص الذين شاركوا في العديد من الأحداث ، وربما ، كمتواصلين في المجتمع أو بين المجتمعات.
  
• يتم تحديد موضوعات الأحداث التي تجذب السلطة والأعمال ، والعلوم: هذه هي التقنيات الرقمية الشاملة ، وأسواق للمستقبل ، واستراتيجية للتنمية العلمية والتكنولوجية.
  

باستخدام التصور ، قمنا أيضًا بتحديد ودراسة العديد من النماذج ، بعضها مبين أدناه.

القوة الهيكلية : لا تزال شبكتنا تتطور ، لكن مع ذلك نود أن نضمن قوتها وفي هذا الصدد نظرنا في هيكلها العام. يتكون اللب المركزي من عدة مجموعات مترابطة ، والتي تتجنب "نقطة تدمير" واحدة (يمكن أن تتفكك شبكة تضم مجموعة مركزية واحدة بسهولة إذا كانت "المجموعة الرئيسية" معرضة للخطر).

القرب (المسافة) : نعتقد أنه من خلال تقليل المسافة بين الناس ، يمكننا تحفيز تدفق الأفكار. هناك عدد من الخصائص التي تساهم في هذا الهدف. على سبيل المثال ، إذا كان للفكرة العديد من الطرق والحيل المحتملة التي يمكن من خلالها تأطيرها ، فإن احتمال تحقيقها يزداد. على الرسم البياني ، حصلنا على فرصة لرؤية المشاركين الذين نجحوا في الجمع بين الوظيفة. بعض في اتصال intercluster ؛ الآخرين داخل المجموعة ، والتي في تركيبة يعطي تحسنا كبيرا.

Entropy : يعد خلط الأشياء أمرًا ضروريًا لضمان تطور الأفكار الجديدة (تقاوم هذه العملية الركود). نحن ننظر إلى الانتروبيا على المستوى الكلي (الكتلة) وعلى المستوى الجزئي (فردي) ونأخذ في الاعتبار مجموعة متنوعة من التصنيفات (موضوع الحدث ، انتماء المشاركين إلى المجال المؤسسي ، إلخ). نعتقد أن وجود العديد من التكوينات المختلفة أمر بالغ الأهمية في حد ذاته. تعتبر الإنتروبيا العالية مهمة لخلط الأفكار وتسمح لها بالتدفق بحرية وبسرعة في العديد من الاتجاهات. انخفاض الانتروبيا مهم للتركيز الأعمق وتطوير الأفكار.

نأمل أن نتمكن من تحفيز تطوير الشبكة من خلال ظهور خصائص جديدة لم يتم التخطيط لها من الأعلى ، ولكن تظهر كما لو كانت بحد ذاتها في سياق التطور والتطور الطبيعي للمجتمعات.

تقييم الاختلافات حسب المدينة

يتم إنشاء جميع نقاط الغليان وفقًا لنموذج واحد ، ولكن يتم تطويرها بطرق مختلفة. لذلك ، قررنا تقييم بنية المجتمعات وإمكانية الاتصال بها ، مع التركيز على الموضوعات الأساسية لكل مكان.

على سبيل المثال ، قمنا بسحب البيانات الخاصة بالنقاط في Ivanovo و Vladivostok. ولكن هنا يجدر تحديد بعض الاختلافات في النهج من البحث في النقاط في تومسك أو بتروزافودسك:

• لقد اهتمنا بأنواع المجتمعات (مجتمعات الأعمال والمجتمعات التعليمية وغيرها) ، وليس فقط للمجموعات الفردية. وقد جعل ذلك من الممكن تحليل كثافة الاتصالات ليس فقط داخلها ، ولكن أيضًا بينها: هل المجتمعات مغلقة أمام نفسها أم أنها تتسكع مع شركات مماثلة أو مختلفة أيديولوجيًا ؛
  
• قارنا نتائج تحليل الشبكة بجدول نقاط الغليان ، أي الموضوعات السائدة للأحداث فيها.
  

طرق

في الرسم البياني الاجتماعي ، حققنا ميزة بين مشاركين إذا شاركا في أحداث أو مشاريع مشتركة. كلما زادت الفعاليات العامة التي حضرها المشاركون ، أقصر الضلع بينهما. بعد ذلك ، قمنا بتجميع المشاركين في المجتمعات باستخدام التفضيلات السريعة للمجتمعات في الشبكات الكبيرة . عادةً ما يقع المشاركون الذين حضروا العديد من الأحداث المشتركة في مجموعات مشتركة. اخترنا مجموعات كبيرة وحاولنا وصفها بوضوح.

نقطة الغليان لإيفانوفو

لذلك ، في أصل نقطة الغليان ، حددنا هؤلاء الأشخاص الذين يأتون في كثير من الأحيان إلى الأحداث أو ينظمونها أو يأتون إلى العمل. وهي ، إلى جانب الموصلات الفائقة ، توفر الاتصال.

التركيز المواضيعي في إيفانوفو له تحيز إنساني واضح. لقد تحول الاتصال إلى مستوى عالٍ للغاية ، ولكن في الوقت نفسه ، تتميز الاتجاهات بعزلة واضحة ، والتي تكون واضحة للعيان في تلوين ألوان النواة. يوضح الرسم البياني أيضًا أنه من المحتمل أن تكون مجتمعات الأعمال مغلقة ، في حين أن المتطوعين و FashionNet هم مجتمعات مفتوحة (من حيث إمكانية الانضمام).

نقطة الغليان فلاديفوستوك

هنا نتبع نهجًا مختلفًا ، على افتراض أن المجتمعات تتحد حول موضوع. بمساعدة مثل هذا التصنيف ، فصلنا جوهر المجتمعات (الذين توحدوا حولها) عن جدول الأعمال (موضوعات الأحداث الأكثر شعبية).

وفقا للتقرير ، يتم التعبير عن المكونات المواضيعية في فلاديفوستوك بشكل أكثر وضوحا من إيفانوفو. ترتبط أكثر من نصف الأحداث إلى حد ما بالتعليم ، بالإضافة إلى أن تكنولوجيا المعلومات قد حصلت على نصيب كبير. ويتحدث الرسم البياني kernel عن القليل من التوصيلية في المجالات المواضيعية. من المحتمل أن تكون النواة قد بدأت للتو في التكوّن هناك ، ولهذا السبب تبدو متعددة الأقطاب.

نقطة الغليان - موسكو

في Boiling Point - موسكو في Maly Konyushkovsky Lane ، كنا مهتمين بشكل أساسي بالجوهر.



يوضح الرسم البياني أنه في موسكو لا يوجد رصيد. بدلاً من ذلك ، تلعب المجتمعات المنهجيّة دورًا مترابطًا - تلك التي تتحد حول المدارس المنهجية.

بالمناسبة ، هناك تباين في مقاربات مديري البرامج على هياكل موسكو وإيفانوفو: فقد اجتمع مجتمع في إيفانوفو ، والذي يشارك في تراكيب مختلفة في أحداث مختلفة ، مما يوفر التماسك (نسمي هؤلاء الأشخاص "أصول الأصول"). على العكس من ذلك ، في "موسكو" ، تقع الأحداث ، كقاعدة عامة ، بدون مثل هؤلاء الأشخاص ، ولكن من ناحية أخرى ، يوفر هذا المزيد من الحركة في النقطة ، ونتيجة لذلك ، يتعلم المزيد من الناس حول ما نقوم به.

ما حصلنا عليه

• توفر كل نقطة إقليمية جدول أعمال محدد وتصبح منصة للتواصل مع أشخاص محددين وتطويرهم. ساعدنا التجميع على تحديد النقاط التي تتخبط فيها الأجندة.
  
• لقد تعلمنا ضغط مجموعة من البيانات المختلطة على مجتمعات النقطة في صورة واحدة. يمكن الآن لمديري البرامج المسؤولين عن المجتمعات في مواقعنا تقييم بنية النقطة التي يعملون معها بسرعة.
  

التحليل العام لجميع المناطق

دعونا نرى ما هو مثير للاهتمام يمكن العثور عليها داخل نظام معرف الزعيم بأكمله. في وقت هذه الدراسات ، كان لدينا نصف مليون مشارك. بشكل عام ، أجرينا عددًا من التحليلات ، ولكن في الوقت الحالي ، سنتحدث عن اثنين منهم:

1. لقد حددنا كيف يمكن التمييز بين المجتمع التعليمي والموضوعات التي ترتبط بها مجموعات مختلفة تحضر أحداثًا تحت العنوان العام "التعليم".
   
2. الاتجاهات الشائعة المحددة للفئات الاجتماعية الفردية التي تستخدم أساليب تحليل الشبكة (على سبيل المثال ، الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 50 عامًا يشاركون في الشبكات).
   

لكن أول الأشياء أولا.

أهم المواضيع في التعليم

بادئ ذي بدء ، كنا بحاجة لمعرفة ما إذا كان قادة المشاريع التعليمية مرتبطون مع بعضهم البعض. لهذا ، قدمنا ​​الافتراضات التالية:

1. يذهب القادة إلى الأحداث المهمة لهم أو ينظمونها ، حتى نتمكن من العودة مرة أخرى إلى النهج الموصوف أعلاه وتحليل ترابط المشاركين في الأحداث.
   
2. نظرًا لأن مجال التعليم واسع جدًا ، نحتاج إلى افتراض حول موضوعات توحد الناس كثيرًا حتى نطلق عليهم مجتمعات. حددنا المواضيع الفرعية التالية: التعليم قبل المدرسي ، التعليم المدرسي ، التعليم العالي ، التعليم المهني الثانوي ، تعليم الكبار.
   

بعد ذلك ، قمنا بتحليل موضوعات الأحداث واكتشفنا أن المشاركين يهتمون بثلاثة أشياء:

1. النمو المهني (مشاكل التطوير المهني ، تعليم المعلمين ، التدريب المتقدم) ، والأهم من ذلك كله في الأطفال والمدارس والتعليم العالي ؛
2. مهن المستقبل (مهارات المستقبل ، الكفاءات المطلوبة ، أطلس المهن الجديدة ) ، والتي هي موضوع مناقشة المشاركين في الأحداث للأطفال ، والتعليم العالي والمهني الثانوي وتعليم الكبار ؛
3. التقنيات العالية (التقنيات الشاملة ، تقنيات التعليم) ، والتي تتعلق بالتعليم المدرسي والتعليم المهني الثانوي وتعليم الكبار.

الآن الرسم البياني:



الاستنتاج الرئيسي - لقد برر افتراضنا حول فصل المشاركين في الأحداث في مجال "التعليم": يوضح الرسم البياني أن كثافة التفاعل داخل هذه المجموعات الفرعية الخمسة أعلى من كثافة الروابط بينهما. خلاف ذلك ، سيكون الرسم البياني مشابهًا بصريًا للرسم الذي استلمناه في تومسك.

بالمناسبة ، نظرًا للعدد الهائل من القمم ، قمنا بتقديم هذا الرسم البياني باستخدام Gephi ، بينما تم إنشاء القمم السابقة باستخدام NetworkX.

ما يمكن أن يقال عن أولئك الذين هم 50+

لقد سألنا أنفسنا إذا كان لدينا بيانات كافية لتقييم مشاركة الأشخاص الذين تزيد أعمارهم عن 50 عامًا في الحياة الاجتماعية النشطة. اتضح أن نعم - لدينا أكثر من 60 ألف مشارك من هذا القبيل ، أي كل عشر سنوات.

لنبدأ برسم الاتصال للمشاركين الذين تزيد أعمارهم عن 50 عامًا. اتضح مثل هذا: إنه



يلهمنا أنه في بعض الأحيان يمكنك فقط معجب بنتائج تحليل الشبكة والنظر إلى ما لا نهاية في هذا الغيتار الصخور. كل شيء جيد جدا هنا.

بعد ذلك ، حاولنا تحليل الموضوعات التي يهتم بها هؤلاء الأشخاص ، وما هي المنظمات التي يمثلونها ، وما الذي يربطهم بالضبط. نتيجةً لذلك ، تلقينا رؤى (غير متوقعة لنا) التالية:

1. Leader-ID 50 2,5 . 45 Leader-ID 50 , «», «Founder» 8% 3%.
   
2. Leader-ID 50 , : , , , , .
   
3. Leader-ID 50 , : , — .
   

الرسم البياني التصور هو شيء رائع. في حالتنا ، تمكنا من تقييم جوهر المجتمعات والتماسك والاختراق المتبادل في بعض المجالات والمواضيع والمجالات المؤسسية. في الخطوة التالية ، سنقوم بسحب الموضوعات وجداول الأعمال الرئيسية التي تجمع الأشخاص من مختلف المجالات معًا ونرى كيف يمكن تطوير هذه المناطق بشكل أكبر.

بالإضافة إلى ذلك ، حددنا أشخاصًا فائقي الصلة نخطط معهم للتفاعل بنشاط والمساعدة في مختلف المسائل التنظيمية.