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BIG DATA/ Le app su Facebook: un modello matematico svela quelle “copiate” dagli amici

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Perché alcuni prodotti (telefoni, computer, pacchetti software…) diventano molto più famosi di altri? Quali sono i meccanismi che seguiamo quando facciamo una scelta? L'abbondanza di dati che affluiscono ogni secondo nei database di portali web, compagnie telefoniche, social network ecc., oggi identificati con il termine "Big Data", ha reso questi temi affrontabili con metodi statistici e matematici.

Recentemente, in una collaborazione fra l'Università di Limerick, l'Università di Oxford e quella di Harvard, abbiamo pubblicato sui Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America un nuovo modello matematico che descrive l'utilizzo di applicazioni da parte degli utenti di Facebook.

Il lavoro si basa su un set di dati risalente al 2007, che riporta il numero di installazioni di applicazioni in un periodo di due mesi. Questo tipo di dati non contiene informazioni personali e quindi non ha implicazioni in termini di privacy degli utenti di Facebook (è come se un produttore di pasta ci fornisse i dati delle vendite giornaliere di spaghetti, fusilli, tagliatelle ecc. senza dirci chi e dove li compra). All'epoca, gli utenti di Facebook potevano vedere in ogni momento una lista delle applicazioni più installate in assoluto e un elenco delle applicazioni recentemente installate dai propri "amici". Ci siamo chiesti: dopo un periodo iniziale di osservazione, è possibile capire ciò che rende un'applicazione più installata di un'altra?

Il nostro modello si basa su due meccanismi molto semplici: una preferenza ad installare applicazioni sulla base dell'elenco "best seller" delle installazioni totali e una che si basa invece sulla popolarità recente delle applicazioni installate dai propri amici. L'analisi ha richiesto circa 15.000 ore macchina sui super computer dell'Irish Centre for High-End Computing (ICHEC), in cui abbiamo studiato il comportamento del modello al variare di questi due meccanismi e confrontato il modello con altri modelli proposti in simili contesti. A dispetto della semplicità dell'idea, i dettagli quantitativi sono tutt'altro che ovvi. Alla fine, è emerso che, sebbene gli utenti sembrino influenzati da entrambi i meccanismi, l'effetto dominante sulla dinamica delle applicazioni è causato dal comportamento recente degli altri utenti. La lista "best seller" delle applicazioni più installate ha un effetto modesto sul comportamento degli utenti di Facebook, ma l'istinto di copiare il comportamento degli amici è di gran lunga il meccanismo dominante. Questo "copiare" il comportamento degli altri capita spesso nella vita reale. Quante volte abbiamo letto un libro poco noto perché consigliati da un amico?



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