Заправщики, стюардессы, пилоты и диспетчеры постоянно коммуницируют друг с другом, выполняя требуемые задачи. Однако именно диспетчер общается с каждым самолетом, координируя отлеты и прилеты. Чтобы аэропорт работа бесперебойно, коммуникация также должна оставаться безотказной.

Выражаясь компьютерными терминами, авиадиспетчер — это «betweenness centrality» или среднее взвешенное, наиболее связанный человек в системе. В данном примере с аэропортом обнаружение ключевого влиятельного человека — достаточно простая задача, поскольку каждый вылет похож на предыдущий.

Определение самой влиятельной персоны в социальной медиасети (или, в компьютерных терминах, в графе) — процесс куда более сложный. Тысячи пользователей взаимодействуют по одной теме в одно и то же время. Новые люди (с точки зрения компьютеров „грани“) постоянно присоединяются к текущей беседе.

Ученые из Технологического университета Джорджии разработали новый алгоритм, которые быстро определяет среднее взвешенное текущих графов. Алгоритм способен идентифицировать влиятельных персон как информационные изменения в пределах сети. Первый в своем роде потоковый инструмент был представлен в ходе Конференции по социальной информатике, которая прошла в Амстердаме, докторантом Одедом Грином.

„В отличие от существующих алгоритмов наша система не перезапускает компьютерный процесс на пустом месте каждый раз, когда в граф встраивается новая грань“, сказал ведущий исследователь профессор Дэвид Бейдер. „Вместо нового старта наш алгоритм сохраняет данные предыдущего среднего взвешенного графа и совершает лишь минимальные вычисления под влиянием новых граней в графе“.

В некоторых случаях среднее взвешенное может вычисляться в 100 раз быстрее с использованием нового программного обеспечения. Исходники с открытым исходным кодом вскоре появятся в свободном доступе.

У технологии есть всестороннее применение, считает Бейдер. К примеру, рекламодатели могут использовать программное обеспечение для идентификации того, кто самый влиятельный в социальной сети, чтобы попытаться с их помощью продвинуть новый товар.

„Несмотря на фрагментированный облик социальных медиа, аналитики смогут использовать алгоритм, чтобы анализировать каждую социальную сеть и делать выводы о влиятельных участниках“, сказал Бейдер.

В качестве еще одного примера можно назвать использование алгоритма для анализа места ДТП, чтобы сотрудники дорожной полиции смогли быстро разработать оптимальные маршруты, основываясь на постепенном заполнении улицы.