The method of trust level of publications hosted in virtual communities

Abstract

Наведено структуру віртуальних спільнот. Визначено, що спільноти постають гарним джерелом інформації для будь-якої сфери діяльності, але потребують ретельного відбору інформації серед великого об’єму даних для подальшого їх аналізу, класифікації та представлення, адже не все інформаційне наповнення є достовірним та актуальним. Для проведення дослідження відповідно до Закону України «Про інформацію» обрано відкриті спільноти, які містять загальнодоступну інформацію. Маючи таку проблему, запропоновано розробити метод, що надає оцінювання рівня довіри до дописів, які користувачі публікують. Дослідження побудовано базуючись на сучасні техніки аналізу даних. Для формування оцінювання рівня довіри в основу покладено модель скорингу, що надає оцінку у вигляді зваженої суми набору певних характеристик для подальшого прийняття рішення. Оцінка рівня довіри до допису утворюється сумою таких показників: аналіз автора публікації (на основі його особистих даних, інтересів та вподобань), актуальність інформації (відповідно до дати публікування матеріалів), рейтинг повідомлення, який формують інші користувачі спільноти, залишаючи свої реакції. Складність дослідження полягає в тому, що кожне джерело є різнорідним та може містити не весь набір характеристик, що необхідні для проведення розрахунків. Тому наведено таблицю, що відображає наявність показників до спільнот. Для проведення дослідження здійснено парсинг даних згідно з визначеними атрибутами, адже більшість спільнот не мають відкритих готових API. Надалі отриману інформацію приведено в єдину систему підрахунку даних відповідно до природних обмежень від 0 до 1. Після цього обраховано оцінки рівнів довіри та обрано їх представлення у вигляді кругової діаграми, що містить чотири групи оцінок (високий, середній, низький та дуже низький рівні довіри). Публікації з дуже низьким рівнем довіри рекомендовано не враховувати при аналізі інформації. Адже автори таких дописів не надають персональних даних і мають низький користувацький рейтинг у спільноті. Тому заповнення особистого профілю у спільнотах постає важливим для аналізу дописів.

The proposed model of data collection and analysis from thematic virtual communities using known information analysis techniques: scoring and parsing. Open communities were selected for the study, namely their architecture and main components: information content (title, description, posts, topics of the event) and audience (community members). To select relevant, informative, reliable publications, the scoring method is used which reflects the level of trust of the authors of the publication in the form of weighted indicators of a set of certain characteristics. Data collection is a combined approach, as virtual communities are dynamic in the content of the data and their content depends on the actions of the participants. To parse posts from virtual communities, it was decided to use ImportXML function in Microsoft Excel, which allows you to collect data from different sources, and then sample, analyze, and select the presentation of results using other built-in tools of this program.