Анализ открытых данных социальной сети с целью идентификации девиантных сообществ

Abstract

Разработана и программно реализована система анализа открытых данных социальной сети Вконтакте. Предложено два способа идентификации девиантных сообществ. Первый способ, по числу подписчиков сообщества, заблокированных социальной сетью за нарушение правил. Второй способ, по наличию общих подписчиков между исследуемым сообществом, и сообществом о котором точно известно, что оно девиантое. Экспериментально установлено, что второй способ идентификации девиантных сообществ дает лучший результат. The system of analysis of open data of the social network Vkontakte is developed and programmatically implemented. Two ways of identification of deviant communities are proposed. The first way is by the number of community subscribers blocked by the social network for violating the rules. The second way, by the presence of common subscribers between the studied community, and the community about which it is precisely known that it is deviant. It is experimentally established that the second method of identification of deviant communities gives the best result.