रेखांकन का उपयोग करके सामुदायिक संरचना का दृश्य और विश्लेषण

रेखांकन बड़ी मात्रा में डेटा और व्यक्तिगत तत्वों के बीच संबंधों की कल्पना के लिए एक अच्छा उपकरण है। हमने इसका इस्तेमाल अपने समुदायों की कनेक्टिविटी का आकलन करने और विभिन्न समूहों और विषयगत क्षेत्रों के बीच बातचीत को समझने के लिए किया।

नतीजतन, हमने लोगों-सुपरकनेक्टर्स को पाया, यह पता लगाया कि रूस के विभिन्न शहरों में समुदाय अलग-अलग कैसे हैं, और यह भी पता चला है कि हमारे समुदायों में सभी प्रतिभागियों के लिए औसत से 50 से अधिक की तुलना में ढाई गुना अधिक उद्यमी हैं।

हम कौन हैं और क्या करते हैं

चूँकि यह हमारा Habré पर पहला लेख है, इसलिए मुझे अपने बारे में कुछ शब्द अवश्य कहने चाहिए। वास्तव में, हम प्रस्तुतियों और टीम वर्क के लिए रिक्त स्थान का एक तेजी से बढ़ता नेटवर्क संचालित करते हैं, जहां कोई भी सेमिनार, प्रशिक्षण, बैठकें आयोजित कर सकता है या सिर्फ सहकर्मियों के रूप में काम कर सकता है। हमारी शब्दावली में, हम उन्हें क्वथनांक कहते हैं।


हाँ, यह मुफ़्त है

इसके अलावा, हम लीडर-आईडी डिजिटल प्लेटफॉर्म का विकास और समर्थन करते हैं, जो सिस्टम में सभी प्रतिभागियों के बीच संबंध बनाने, ज्ञान साझा करने, समान विचारधारा वाले लोगों और भागीदारों की तलाश करने और अपने स्वयं के समुदाय बनाने में मदद करता है।

फिलहाल, हमने 800 हजार से अधिक लोगों को पंजीकृत किया है।

यह सब तीन साल पहले शुरू हुआ था, जब नेटवर्क में केवल एक ही स्थान था - मास्को में मायाकोवस्काया पर।


मॉस्को में माली कोनोशकोवस्की लेन में उबलते बिंदु

एक महीने बाद, नवंबर 2016 में, दूसरा सेंट पीटर्सबर्ग में दिखाई दिया। और आज हमारे पास रूस के 54 शहरों में 82 उबलते बिंदु हैं ।

यह कैसे काम करता है

हमारा सिद्धांत बहुत सरल है: हम एक ऐसी जगह बनाते हैं जहां सक्रिय देखभाल करने वाले लोग आ सकते हैं, जिनके पास अपने विचार, विकास, परियोजनाएं हैं। हमारे रिक्त स्थान में, वे भागीदारों या निवेशकों से मिल सकते हैं, बेहतर के लिए अपने प्रोजेक्ट को बदलने या एक विचार को लागू करने के बारे में अंतर्दृष्टि या सलाह प्राप्त कर सकते हैं।

यह कैसे काम करता है? सिद्धांत रूप में, जब आप हमारे किसी कार्यक्रम में या सिर्फ सहकर्मियों के पास आते हैं, तो आप नए लोगों से मिलते हैं जो तैयार हैं और संचार के लिए खुले हैं। जितनी बार आप आते हैं, जितने अधिक लोग मिलते हैं और उतनी बार आप किसी बात पर चर्चा करने लगते हैं। और प्रतिबिंब और नए विचारों के अधिक कारण दिखाई देते हैं। नए विचार - नए संपर्क - नई परियोजनाएँ।

इस सिद्धांत का परीक्षण करने के लिए, हमने नेटवर्क विश्लेषण का उपयोग करने का फैसला किया और देखा कि हमारी घटनाओं में प्रतिभागियों के बीच संचार का घनत्व कैसे बदलता है।

ग्राफ़ की सहायता से हम वास्तव में क्या जानना चाहते हैं

सबसे पहले , हमें यह जानने में दिलचस्पी थी कि क्या प्रत्येक बिंदु के अंदर एक वास्तविक समुदाय का गठन किया गया था और यह कितना विखंडित है।

दूसरे , इस समुदाय को विषयों और दिशाओं में कैसे विभाजित किया जाता है, विभिन्न क्षेत्रों के लोग इसमें कैसे सहभागिता करते हैं और क्या वहां सुपरकनेक्टर्स हैं - ऐसे लोग जो अलग-अलग दिशाएँ रखते हैं, या सब कुछ यादृच्छिक रूप से होता है।

तीसरा , व्यापार, शिक्षा और सत्ता में कितना अंतरंग (और वे सभी को काटते हैं)। सिद्धांत रूप में, हर जगह संपर्क हैं, लेकिन हम अभ्यास में रुचि रखते थे।

इसके अलावा, हम इस बात में रुचि रखते थे कि रूस के विभिन्न शहरों में पॉइंट्स कैसे भिन्न हैं।

सामान्य सेटिंग्स

हमने परिणामों को बेहतर बनाने और अधिक यथार्थवादी चित्र प्राप्त करने के लिए क्या किया:

1. उत्सर्जन हटा दिए गए थे - उन घटनाओं के डेटा जहां प्रतिभागियों की संख्या औसत से अलग थी।
   
2. उन्होंने कनेक्टिविटी के नियमों को निर्धारित किया - उन्होंने स्वीकार किया कि यदि वे संयुक्त घटनाओं में थे तो लोग एक-दूसरे से जुड़े हुए हैं। वे जितनी अधिक घटनाओं में शामिल हुए, संबंध उतने ही मजबूत हुए।
   

तो चलिए चलते हैं।

ग्राफ़ पर समुदाय कैसा दिखता है और अलग-अलग दिशाओं में क्या होता है

इस स्तर पर, हम स्थानीय समुदाय के सदस्यों की एक-दूसरे के साथ जुड़ने की कल्पना करना चाहते थे, साथ ही कनेक्शन स्थापित करने पर घटना के आकार और विषयों के प्रभाव का आकलन करते थे। समुदाय से हमारा तात्पर्य उन लोगों से है जो लीडर-आईडी पर पंजीकृत हैं और कम से कम एक बार अपने क्षेत्र में किसी भी कार्यक्रम में शामिल होते हैं या आयोजित करते हैं।

एक आधार के रूप में, हमने पेट्रोज़ावोडस्क की 85 घटनाओं को लिया, जिसमें 2 से 20 लोगों ने भाग लिया (इन घटनाओं में प्रतिभागियों की कुल संख्या 414 लोग हैं)। उन्होंने यह धारणा बनाई कि घटना में जितने अधिक लोग होंगे, उनके बीच संचार की शक्ति उतनी ही अधिक होगी: आखिरकार, एक बड़ी घटना में, प्रत्येक व्यक्ति के साथ बात करने का मौका एक छोटे से कम होता है, जहां हर कोई एक-दूसरे को जानता है या आसानी से परिचित होता है।

परिणामस्वरूप, हमने अपनी 85 घटनाओं को दो श्रेणियों में विभाजित किया: एक छोटी सी घटना (2-8 प्रतिभागी) और एक औसत घटना (9–20 प्रतिभागी)।

डेटा सामान्यीकरण और उत्सर्जन विश्लेषण की अस्वीकृति पर हमारे बहुत से पोस्ट के अनुसार नमूना से कई अत्यधिक बड़ी घटनाओं को बाहर रखा गया था।

विश्लेषण के तरीके प्रयुक्त

• 2-मोड-ग्राफ एक संबद्धता नेटवर्क बनाने के लिए।
  
• कामदा - कावई एल्गोरिथ्म में बॉन्ड घनत्व और मात्रा (तंग युग्मन के साथ घटक और आंतरिक बॉन्ड की एक बड़ी संख्या नेत्रहीन रूप से आंकड़े में करीब हैं) को ध्यान में रखते हैं।
  
• एक सामाजिक ग्राफ और एक संतुलित सामाजिक ग्राफ में केंद्रीयता का सामान्यीकरण।
  
• आंकड़ों की तैयारी और शुद्धिकरण के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण।
  
• पाजेक में दृश्य।
  

तो, माध्यमिक घटनाओं का नेटवर्क इस तरह निकला:



यहां यह स्पष्ट रूप से देखा गया है कि नेटवर्क कोर अपने परिधीय भाग (मुख्य ग्राफ से जुड़े व्यक्तिगत तत्व) की तुलना में शक्ति में बड़ा है। इसलिए, हम पूरी तरह से गठित समुदाय के साथ काम कर रहे हैं।

केवल छोटी घटनाओं (108 लोगों) के प्रतिभागियों के नेटवर्क का विश्लेषण करते हुए, हमने देखा कि कई अलग-अलग घटक अंदर दिखाई दिए - 2-5 लोगों की कंपनी की सामान्य संरचना से अलग:



नेटवर्क शक्ति में छोटा हो गया, लेकिन कनेक्टिविटी अभी भी अधिक है।

अब आइए विषयगत क्षेत्रों के दृश्य को देखें।

ऐसा करने के लिए, हमने सभी गतिविधियों को तीन समूहों में विभाजित किया है:

• सामाजिक परियोजनाओं (44 घटनाओं) के बारे में घटनाओं;
  
• क्षेत्र के विकास के बारे में घटनाओं (18 घटनाओं);
  
• शिक्षा और प्रौद्योगिकी के बारे में घटनाओं (10 घटनाओं)।
  

इन मापदंडों के साथ, निर्मित नेटवर्क नेत्रहीन एक दूसरे से भिन्न होते हैं। आइए सामाजिक परियोजनाओं से शुरू करते हैं, जिन कार्यक्रमों के लिए 176 लोगों ने भाग लिया।



यहां हमें एक बड़ा कोर दिखाई देता है। शायद इस तथ्य के कारण कि सामाजिक परियोजनाओं के विषय एक-दूसरे के साथ प्रतिच्छेद करते हैं।

क्षेत्र के विकास में (93 लोग) तस्वीर अलग है:



विषयों पर एक सामंजस्य है: प्रमुख रुझान हैं जो नए विषयों को उत्पन्न करते हैं जो नए प्रतिभागियों को आकर्षित करते हैं। इसके कारण, ग्राफ़ ग्राफ़ पर दिखाई देते हैं जो अत्यधिक जुड़े प्रतिभागियों के अलग-अलग समूहों को जोड़ते हैं।

अब आइए शिक्षा और प्रौद्योगिकी की दिशा (129 प्रतिभागी) देखें:



यह देखा जा सकता है कि यहां लोग विषयों पर छोटे समूहों में एकजुट हैं। पूरे समुदाय का सामंजस्य एक उच्च परोपकारिता केंद्रीयता वाले प्रतिभागियों के लिए सुनिश्चित किया जाता है, अर्थात्, जो एक साथ कई उप-क्षेत्रों में रुचि रखते हैं। और सामान्य तौर पर, शैक्षिक समुदाय की समग्र कनेक्टिविटी पिछले दो मामलों की तुलना में कम है।

आपने क्या उपयोगी पाया है

• डिग्री सेंट्रलिटी की मदद से, शीर्ष 10 प्रतिभागियों की पहचान की गई, जिनके पास संयुक्त रूप से सबसे बड़ी संख्या में मानव-कार्यक्रम हैं।
  
• बीचनेस सेंट्रलिटी की मदद से, उन्होंने शीर्ष 10 प्रतिभागियों का खुलासा किया जिनके माध्यम से सबसे बड़ी मात्रा में जानकारी नेटवर्क से गुजरती है।
  
• नोड को प्रकट किया जिसके माध्यम से मुख्य नेटवर्क क्लस्टर के साथ जुड़ा हुआ है।
  
• कनेक्शन के सबसे मजबूत जोड़े का पता चला - वे लोग जो सबसे ज्यादा जाने जाते हैं (शीर्ष 10 और शीर्ष 50)।
  
• आगे के अनुसंधान के लिए नामित क्षेत्र।
  

नतीजतन, हम जानते हैं कि हम किसके लिए मुड़ सकते हैं यदि कुछ क्षेत्रों को विकसित करना, कुछ जानकारी का प्रसार करना या एक विचार प्रस्तुत करना आवश्यक है। जो लोग ग्राफ के लिए केंद्रीय हैं, वे दूसरों की तुलना में तेज़ी से ऐसा करने में सक्षम होंगे।

क्या शक्ति व्यापार और विज्ञान के साथ अंतर करती है

इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, हमने विशेष रूप से एक क्षेत्रीय बिंदु की तलाश की जहां ये सभी समूह समान रूप से सक्रिय हों, और टॉम्स्क में एक पाया गया।

टॉम्स्क के लिए ग्राफ के निर्माण में, हमने इस परिकल्पना का पालन किया कि इस शहर में हमारा स्थान (प्वाइंट) विभिन्न संस्थागत क्षेत्रों के लोगों के मिश्रण को बढ़ावा देता है और उनकी कनेक्टिविटी को बढ़ाता है। हम शिक्षा और विज्ञान, व्यापार और सरकार के प्रतिनिधियों के बारे में बात कर रहे हैं।

टॉम्स्क के विश्लेषण के तरीके

क्वथनांक का एक मुख्य कार्य लोगों, विचारों और समाधानों को जोड़ना है। इस फ़ंक्शन को कितनी अच्छी तरह लागू किया गया है, इसकी जांच करने के लिए, हम सरल सिद्धांतों के संयोजन के आधार पर नेटवर्क के पावर ओरिएंटेशन का उपयोग करते हैं:

• नोड्स एक दूसरे को पीछे हटाते हैं और परिधि में रिसाव करते हैं;
  
• नोड्स के बीच कनेक्शन उन्हें एक साथ लाता है।
  

अधिक यथार्थवादी रूप प्राप्त करने के लिए, हम मल्टी-स्टेज विधि (ओपनऑर्ड) का उपयोग करते हैं, क्योंकि इसके कई चरण सामुदायिक विकास के जीवन चक्र के अनुरूप हैं: "तरल", "विस्तार", "कूलिंग", "क्रंचिंग और उबलते" (यह चक्र विभिन्न मापदंडों के साथ लगातार दोहराया जाता है)।

विश्लेषण आधार में 650 इवेंट शामिल थे जिसमें 23 हजार से अधिक प्रतिभागियों ने हिस्सा लिया था। हमने एक ग्राफ बनाया, जिसकी बदौलत कई तथ्यों और परिघटनाओं की पहचान करना संभव हुआ, साथ ही तीन श्रेणियों के बीच जोड़ीदार इंटरैक्शन का एक मॉडल बनाया।

पहला वाला। 80% घटनाओं में, वैज्ञानिक समुदाय, व्यापार और राज्य के प्रतिनिधियों के बीच त्रिपक्षीय संबंधों का गठन किया गया था। इनमें से, 20% अत्यधिक विशिष्ट घटनाएं हैं, जिनमें से एक विषय विशेष के प्रतिनिधियों के लिए महत्वपूर्ण है, उदाहरण के लिए, व्यावसायिक शिक्षा।



सादगी के लिए, हमने रंग का उपयोग करके संस्थागत संबद्धता की कल्पना की। इसलिए हमने देखा कि विश्वविद्यालय समुदाय अपने आप में सबसे अधिक बंद है (ग्राफ़ पर स्पष्ट बैंगनी क्षेत्र हैं)।

दूसरा वाला। हमारे आंकड़ों के आधार पर, दो प्रमुख समूहों को अलग किया जा सकता है:

• संचार जिसमें सभी तीन खिलाड़ी भाग लेते हैं - विश्वविद्यालय, व्यवसाय और सरकार;
  
• संचार जिसमें केवल विश्वविद्यालय और व्यवसाय भाग लेते हैं।
  

प्रतिभागियों की संरचना में हावी होने वाली घटनाओं के दो समूह

प्रतिष्ठित समूहों (विश्वविद्यालयों, व्यापार और सरकार) के बीच, विश्वविद्यालय और व्यवसाय सबसे बड़ी संचार गतिविधि दिखाते हैं। ग्राफ उन क्षेत्रों को दर्शाता है जिनके लिए दोनों समूहों के प्रतिनिधियों की गतिविधि विशेषता है।

तीसरा। पिछले एक वर्ष में इस क्षेत्र में, प्रतिभागियों का एक कोर का गठन किया गया है, जो गहन सार्थक संचार में शामिल हैं, जो एक नियम के रूप में, वैज्ञानिक और तकनीकी विषयों - अंत-टू-एंड प्रौद्योगिकियों, भविष्य के बाजारों, वैज्ञानिक और तकनीकी विकास की रणनीति के कार्यान्वयन द्वारा एकजुट होते हैं। यह इंटरैक्शन ब्लू ग्राफ पर देखा जा सकता है।



यहां विज़ुअलाइज़ेशन को इस तरह से प्रस्तुत किया जाता है कि नेटवर्क के केंद्र (कोर) से विभिन्न कनेक्शन कैसे निकलते हैं।

चौथा। ग्राफ के लिए धन्यवाद, तथाकथित सुपरकनेक्टर्स की घटना को प्रकट करना संभव था - वे व्यक्ति जो एक बार में एक या कई विषयगत क्षेत्रों में प्रतिभागियों को जोड़ते हैं।

हमारे अनुमानों के अनुसार, सुपर कनेक्टर के लिए लगभग 600 उम्मीदवार हैं: लगभग 23 अद्वितीय उपयोगकर्ताओं में से 1 या घटनाओं में 38 प्रतिभागियों में से 1।



हम उन्हें सह-निर्माण और टीमवर्क में संलग्न करने के लिए सुपरकनेक्टर्स की तलाश कर रहे हैं, क्योंकि यह उनके माध्यम से है कि संचार की सबसे बड़ी संख्या गुजरती है।

विश्लेषण ने हमें क्या दिया है

• सुपरकनेक्टर्स की पहचान की जाती है - वे लोग जो कई घटनाओं में रहे हैं और संभवतः, समुदाय में या समुदायों के बीच संचारकों के रूप में कार्य करते हैं।
  
• घटनाओं के विषय जो शक्ति और व्यवसाय को आकर्षित करते हैं, और विज्ञान की पहचान की जाती है: ये डिजिटल प्रौद्योगिकी, भविष्य के लिए बाजार और वैज्ञानिक और तकनीकी विकास के लिए एक रणनीति है।
  

विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करते हुए, हमने कई मॉडलों की पहचान की और उनका अध्ययन किया, जिनमें से कुछ नीचे दिए गए हैं।

संरचनात्मक ताकत : हमारा नेटवर्क अभी भी विकसित हो रहा है, लेकिन फिर भी हम इसकी मजबूती सुनिश्चित करना चाहते हैं और इस संबंध में हमने इसकी सामान्य संरचना पर विचार किया है। केंद्रीय कोर में कई परस्पर जुड़े समूह होते हैं, जो एक एकल "विनाश के बिंदु" से बचता है (एक केंद्रीय क्लस्टर के साथ एक नेटवर्क आसानी से विघटित हो सकता है यदि मुख्य क्लस्टर "समझौता" हो)।

निकटता (दूरी) : हमारा मानना ​​है कि लोगों के बीच की दूरी को कम करके, हम विचारों के प्रवाह को उत्तेजित कर सकते हैं। इस लक्ष्य में योगदान करने वाली कई विशेषताएं हैं। उदाहरण के लिए, यदि किसी विचार में कई संभावित तरीके और तरकीबें हैं जिनसे उसे फंसाया जा सकता है, तो उसके बोध की संभावना बढ़ जाती है। ग्राफ पर, हमें उन प्रतिभागियों को देखने का अवसर मिला जो कार्यक्षमता के संयोजन में सफल हुए हैं। इंटरक्लस्टर कनेक्शन में कुछ; क्लस्टर के भीतर अन्य, जो संयोजन में एक महत्वपूर्ण सुधार देता है।

एन्ट्रॉपी : चीजों का मिश्रण यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि नए विचार विकसित हो सकते हैं (यह प्रक्रिया ठहराव को रोकती है)। हम मैक्रो स्तर (क्लस्टर) और माइक्रो लेवल (इंडिविजुअल) दोनों में एन्ट्रापी को देखते हैं और विभिन्न प्रकार के वर्गीकरण (घटना की थीम, संस्थागत क्षेत्र के साथ प्रतिभागियों की संबद्धता, आदि) को ध्यान में रखते हैं। हमें लगता है कि कई अलग-अलग विन्यास होना अपने आप में महत्वपूर्ण है। विचारों को मिलाने के लिए उच्च एन्ट्रापी महत्वपूर्ण है और उन्हें कई दिशाओं में स्वतंत्र रूप से और जल्दी से प्रवाह करने की अनुमति देता है। कम सांद्रता गहरी एकाग्रता और विचारों के विकास के लिए महत्वपूर्ण है।

हमें उम्मीद है कि हम नेटवर्क के विकास को नए गुणों के आगमन के साथ उत्तेजित करने में सक्षम होंगे जो ऊपर से योजनाबद्ध नहीं हैं, लेकिन ऐसा प्रतीत होता है जैसे कि प्राकृतिक विकास और समुदायों के विकास के दौरान स्वयं द्वारा।

शहर द्वारा मतभेदों का आकलन

सभी क्वथनांक एक एकल मॉडल के अनुसार बनाए जाते हैं, लेकिन विभिन्न तरीकों से विकसित होते हैं। इसलिए, हमने उन समुदायों की संरचना और कनेक्टिविटी का मूल्यांकन करने का निर्णय लिया, जो प्रत्येक स्थान के लिए मौलिक विषयों पर प्रकाश डालते हैं।

उदाहरण के लिए, हमने इवानोवो और व्लादिवोस्तोक में पॉइंट्स पर डेटा निकाला। लेकिन यहाँ यह टॉम्स्क या पेट्रोज़ावोडस्क में पॉइंट्स के शोध से दृष्टिकोण के कुछ अंतरों को पहचानने के लायक है:

• हमने समुदायों (व्यावसायिक समुदायों, शैक्षिक समुदायों आदि) के प्रकारों पर ध्यान दिया, न कि केवल व्यक्तिगत समूहों पर। इससे न केवल भीतर, बल्कि उनके बीच के संबंधों के घनत्व का विश्लेषण करना संभव हो गया: क्या वे समुदाय स्वयं के लिए बंद हैं या वे समान या वैचारिक रूप से अलग-अलग कंपनियों के साथ घूम रहे हैं;
  
• हमने नेटवर्क विश्लेषण के परिणामों की तुलना उबलते बिंदुओं के एजेंडे के साथ की है, अर्थात्, उनमें घटनाओं के प्रचलित विषयों के साथ।
  

तरीकों

सामाजिक ग्राफ़ में, हमने दो प्रतिभागियों के बीच एक बढ़त बनाई, अगर वे आम घटनाओं या परियोजनाओं में भाग लेते थे। जितने अधिक सामान्य आयोजन में भाग लेते हैं, उनके बीच की पसली उतनी ही छोटी होती है। उसके बाद, हमने बड़े नेटवर्क में समुदायों को फास्ट अनफॉलो करने के लिए प्रतिभागियों में शामिल किया। आमतौर पर, कई सामान्य कार्यक्रमों में भाग लेने वाले प्रतिभागी सामान्य समूहों में गिर गए। हमने बड़े समूहों का चयन किया और उन्हें स्पष्ट रूप से चित्रित करने का प्रयास किया।

इवानोव का क्वथनांक

इसलिए, उबलते बिंदु की संपत्ति में, हमने उन लोगों की पहचान की है जो दूसरों की तुलना में अधिक बार घटनाओं में आते हैं, उन्हें व्यवस्थित करते हैं या सहकर्मी आते हैं। वे, सुपर कनेक्टर्स के साथ, कनेक्टिविटी प्रदान करते हैं।

इवानोवो में विषयगत ध्यान एक स्पष्ट मानवीय पूर्वाग्रह है। कनेक्टिविटी काफी अधिक हो गई, लेकिन साथ ही, दिशाओं में एक स्पष्ट अलगाव है, जो कोर के रंग में स्पष्ट रूप से दिखाई देता है। ग्राफ यह भी दर्शाता है कि व्यावसायिक समुदाय अधिक संभावनाएं बंद हैं, जबकि स्वयंसेवक और फैशननेट खुले समुदाय हैं (शामिल होने की संभावना के संदर्भ में)।

उबलते बिंदु व्लादिवोस्तोक

यहां हम एक अलग दृष्टिकोण लेते हैं, यह मानते हुए कि समुदाय एक विषय के आसपास आते हैं। इस तरह के टाइपोलोगाइज़ेशन की मदद से, हमने समुदायों के कोर (जो चारों ओर एकजुट हुए) को एजेंडा (सबसे लोकप्रिय घटनाओं के विषय) से अलग कर दिया।

रिपोर्ट के अनुसार, विषयगत घटकों को इवानोवो की तुलना में व्लादिवोस्तोक में अधिक स्पष्ट रूप से व्यक्त किया गया है। आधी से अधिक घटनाएं किसी न किसी तरह शिक्षा से संबंधित हैं, साथ ही आईटी ने एक महत्वपूर्ण हिस्सा लिया है। और कर्नेल ग्राफ विषयगत क्षेत्रों में कम कनेक्टिविटी की बात करता है। यह संभव है कि नाभिक केवल वहां बनने की शुरुआत कर रहा है, और इसलिए यह बहुध्रुवीय दिखता है।

क्वथनांक - मास्को

बोइलिंग पॉइंट पर - मॉली कोनोशकोवस्की लेन में मॉस्को हम कोर में सबसे अधिक रुचि रखते थे।



ग्राफ से पता चलता है कि मॉस्को में कोई संपत्ति नहीं है। इसके बजाय, कार्यप्रणाली समुदायों द्वारा एक कनेक्टिंग भूमिका निभाई जाती है - वे जो पद्धतिविहीन स्कूलों के आसपास एकजुट होते हैं।

वैसे, मास्को और इवानोव की संरचनाओं पर, कार्यक्रम के निर्देशकों के दृष्टिकोण में अंतर है: इवानोवो में एक समुदाय इकट्ठा हुआ है, जो अलग-अलग रचनाओं में अलग-अलग घटनाओं में भाग लेता है, सुसंगतता प्रदान करता है (हम ऐसे लोगों को "एसेट्स ऑफ द प्वाइंट" कहते हैं)। "मॉस्को" में, इसके विपरीत, एक नियम के रूप में, घटनाएँ, ऐसे लोगों के बिना होती हैं, लेकिन दूसरी ओर, यह प्वाइंट में अधिक ट्रैफ़िक प्रदान करता है, और परिणामस्वरूप, हम जो करते हैं उसके बारे में अधिक लोग सीखते हैं।

हमें क्या मिला

• प्रत्येक क्षेत्रीय बिंदु एक विशिष्ट एजेंडा प्रदान करता है और विशिष्ट लोगों के संचार और विकास के लिए एक मंच बन जाता है। क्लस्टरिंग ने हमें उन बिंदुओं की पहचान करने में मदद की, जिस पर एजेंडा sags।
  
• हमने बिंदु के समुदायों पर मिश्रित डेटा के एक समूह को एक चित्र में संपीड़ित करना सीखा। कार्यक्रम निर्देशक जो हमारी साइटों में समुदायों के लिए जिम्मेदार हैं, अब वे उस बिंदु की संरचना का त्वरित मूल्यांकन कर सकते हैं, जिसके साथ वे काम करते हैं।
  

सभी क्षेत्रों के लिए सामान्य विश्लेषण

आइए देखें कि पूरे लीडर-आईडी सिस्टम के अंदर क्या दिलचस्प पाया जा सकता है। इन अध्ययनों के समय, हमारे पास आधा मिलियन प्रतिभागी थे। सामान्य तौर पर, हमने कई विश्लेषण किए, लेकिन अब हम उनमें से दो के बारे में बात करेंगे:

1. हमने निर्धारित किया कि शैक्षिक समुदाय को कैसे विभेदित किया जा सकता है और सामान्य "हेडिंग" शिक्षा के तहत घटनाओं में भाग लेने वाले विभिन्न समूहों द्वारा क्या विषय जुड़े हैं।
   
2. नेटवर्क विश्लेषण विधियों (उदाहरण के लिए, नेटवर्किंग में शामिल 50 साल से अधिक उम्र के लोग हैं) का उपयोग करके व्यक्तिगत सामाजिक समूहों के लिए सामान्य रुझानों की पहचान की गई है।
   

लेकिन पहले बातें पहले।

शिक्षा में शीर्ष विषय

शुरू करने के लिए, हमें यह पता लगाने की जरूरत है कि क्या शैक्षिक परियोजनाओं के नेता एक-दूसरे के साथ जुड़े हुए हैं। इसके लिए, हमने निम्नलिखित धारणाएँ बनाईं:

1. नेता उनके लिए दिलचस्प घटनाओं में जाते हैं या उन्हें व्यवस्थित करते हैं, इसलिए हम फिर से ऊपर वर्णित दृष्टिकोण की ओर मुड़ सकते हैं और घटनाओं में प्रतिभागियों की कनेक्टिविटी का विश्लेषण कर सकते हैं।
   
2. चूँकि शिक्षा का क्षेत्र बहुत विस्तृत है, इसलिए हमें ऐसे विषयों के बारे में एक धारणा बनाने की जरूरत है जो लोगों को इतना एकजुट करें कि हम उन्हें समुदाय कह सकें। हमने निम्नलिखित उपशास्त्रों की पहचान की है: पूर्वस्कूली शिक्षा, स्कूल शिक्षा, उच्च शिक्षा, माध्यमिक व्यावसायिक शिक्षा, वयस्क शिक्षा।
   

इसके बाद, हमने घटनाओं के विषयों का विश्लेषण किया और पाया कि प्रतिभागियों को तीन चीजों में सबसे अधिक रुचि है:

1. पेशेवर विकास (पेशेवर विकास, शिक्षक शिक्षा, उन्नत प्रशिक्षण की समस्याएं), और बच्चों के स्कूल और उच्च शिक्षा में सबसे अधिक;
2. भविष्य के व्यवसायों (भविष्य के कौशल, मांग की दक्षता, नए व्यवसायों के एटलस ), जो बच्चों, उच्च, माध्यमिक व्यावसायिक और वयस्क शिक्षा के लिए घटनाओं में प्रतिभागियों की चर्चा का विषय हैं;
3. उच्च प्रौद्योगिकियां (शिक्षा के क्षेत्र में अंत तक चलने वाली प्रौद्योगिकियां), जो स्कूली शिक्षा, माध्यमिक व्यावसायिक शिक्षा और वयस्क शिक्षा से संबंधित हैं।

अब ग्राफ:



मुख्य निष्कर्ष - "शिक्षा" के क्षेत्र में घटनाओं में प्रतिभागियों के अलगाव के बारे में हमारी धारणा उचित है: ग्राफ दर्शाता है कि इन पांच उपसमूहों के भीतर बातचीत का घनत्व उनके बीच के बंधन के घनत्व से अधिक है। अन्यथा, ग्राफ हमारे द्वारा टॉम्स्क में प्राप्त की गई दृष्टि के समान होगा।

वैसे, भारी संख्या में चक्करों के कारण हमने गेफि का उपयोग करते हुए इस ग्राफ को प्रस्तुत किया, जबकि पिछले वाले नेटवर्कएक्स का उपयोग करके बनाए गए थे।

50+ वालों के बारे में क्या कहा जा सकता है

हमने खुद से पूछा कि क्या हमारे पास सक्रिय सामाजिक जीवन में 50+ आयु वर्ग के लोगों की भागीदारी का आकलन करने के लिए पर्याप्त डेटा है। यह पता चला कि हां - हमारे पास 60 हजार से अधिक ऐसे प्रतिभागी हैं, जो हर दसवें स्थान पर हैं।

आइए प्रतिभागियों की उम्र 50+ के लिए कनेक्टिविटी ग्राफ के साथ शुरू करें। यह इस तरह से निकला: यह



हमें प्रेरित करता है कि कभी-कभी आप नेटवर्क विश्लेषण के परिणामों की प्रशंसा कर सकते हैं और इस रॉक गिटार को अंतहीन रूप से देख सकते हैं। यहां सब कुछ बहुत अच्छा है।

अगला, हमने यह विश्लेषण करने की कोशिश की कि ये लोग किन विषयों में रुचि रखते हैं, वे किन संगठनों का प्रतिनिधित्व करते हैं, और क्या वास्तव में उन्हें जोड़ता है। परिणामस्वरूप, हमें निम्नलिखित (हमारे लिए अप्रत्याशित) अंतर्दृष्टि प्राप्त हुई:

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

ग्राफ विज़ुअलाइज़ेशन एक अच्छी बात है। हमारे मामले में, हम समुदायों के मूल, कुछ क्षेत्रों, विषयों और संस्थागत क्षेत्रों में सामंजस्य और आपसी पैठ का आकलन करने में सक्षम थे। अगले चरण में, हम प्रमुख विषयों और एजेंडों को बाहर निकालेंगे जो विभिन्न क्षेत्रों के लोगों को एक साथ लाते हैं और देखते हैं कि इन क्षेत्रों को आगे कैसे विकसित किया जा सकता है।

साथ ही, हमने उन लोगों की पहचान की जो सुपरकनेक्टर्स हैं, जिनके साथ अब हम विभिन्न संगठनात्मक मामलों में सक्रिय रूप से बातचीत करने और मदद करने की योजना बनाते हैं।