Разработка программы оценки времени размещения сообщения в онлайновой социальной сети ВКонтакте

Актуальность исследования обусловлена высокой популярностью социальных сетей для передачи информации, а также влиянием времени размещения сообщения на число его просмотров и соответственно степень его распространения. В статье представлено описание программы для оценки времени размещения сообщения в группах социальной сети ВКонтакте. Представлены алгоритмы сбора и обработки используемых данных. Приводится описание используемых запросов к API ВКонтакте с помощью стандартных методов. Разработанная программа позволяет учитывать показатели активности участников и их индивидуальные характеристики (число друзей, групп, записей на стене и т. д.), а также число сообщений, публикуемых другими участниками социальной сети. Для получения интегральной характеристики была применена линейная свёртка критериев. Реализация программы выполнена с помощью языка C#, для хранения собранных данных и результатов их обработки был использован Табличный процессор Microsoft Excel. Рассмотрен пример оценки времени размещения сообщения в выбранной группе социальной сети ВКонтакте. Разработанная программа может быть использована администраторами сообществ социальной сети для оценки времени размещения в группах онлайновой социальной сети и выбора наилучшего момента публикации.

1. Goyal S., Gagnon J. Social networks and the firm. Revista de Administracao. 2016;51(2):240-243.

2. Грибанова Е.Б., Катасонова А.В. Модель оценки групп социальной сети для реализации маркетинговых мероприятий. Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2017;20(2):68-72.

3. Bakshy E., Hofman J., Mason W., Watts D. Everyone’s an Influencer: Quantifying Influence on Twitter. Proceedings of the 4-th International Conference on Web Search and Web Data Mining. Hong Kong. 2011:1-10.

4. Bhagat S., Goyal A., Lakshmanan, L. Maximizing product adoption in social. Proceedings of the 5-th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. Seattle. 2012: 603-612.

5. Chen W., Collins A., Cummings R., Ke T., Liu Z., Rincon D., Sun X., Wei W., Wang Y., Yuan Y. Influence maximization in social networks when negative opinions may emerge and propagate. Proceedings of the 2011 SIAM International Conference on Data Mining. Mesa. 2011:379-390.

6. Грибанова Е.Б., Логвин И.Н., Ширенков И.В. Алгоритм оценки маркетинговых мероприятий онлайновой социальной сети «ВКонтакте» на основе каскадной модели распространения информации. Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2018;21(3):66-73.

7. Booth J.A., Howard J., Rankin A. System and Methods for Generating Optimal Post Times for Social Networking Sites. United States Patent. US 0275348 A1. 2013:1-8.

8. Benevenuto F., Rodrigues T., Cha M., Almeida V. Characterizing User Behavior in Online Social Networks. Proceedings of the 9th ACM conference on Internet measurement. Chicago. 2009:49-62.

9. Chumak А.А, Ukustov S.S, Kravets A.G., Voronin, J.F. Social Networks Message Posting Support Module. World Applied Sciences Journal. 2013;24(24):191-195.

10. Савицкий А.С. Модель оценки времени размещения сообщений в группах социальной сети с учетом скорости обновления новостной ленты. Материалы международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Научная сессия ТУСУР-2019». Часть 3. Томск. 2018:114-116.

11. Савицкий А.С. Модель выбора времени размещения сообщений в группах онлайновой социальной сети. Сборник научных трудов научной конференции «Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине». Часть 2. Томск. 2018:90-92.