---
# System prepended metadata

title: 'Your choices reveal who you are: Mining and visualizing social patterns'
tags: [semestr 5, Wizualizacja danych]

---

###### tags: `Wizualizacja danych` `semestr 5`

# Your choices reveal who you are: Mining and visualizing social patterns

> "Beautiful Visualisation" Chapter 7

*Social graph* stanowi wirtualną mapę relacji społecznych danej grupy osób.

### Co właściwie chcemy osiągnąć?

Badania nad szerzej pojętymi zachowaniami społecznymi od zawsze były ciekawym zagadnieniem, ale zyskały niedawno nowy kontekst - wraz z wirtualizacją wszystkiego dookoła istnieje ogromne zapotrzebowanie na trafną reprezentację ludzi w komputerze. Fakt, że wiele rzeczy załatwianych jest obecnie przez strony internetowe wprowadza nową, trudną do przebicia warstwę alienacji między producentem a klientem.

Jako ludzie mamy naturalną zdolność dedukcji - patrząc na kogoś potrafimy od razu ocenić jego wiek, "status" i może nawet osobowość (innym tematem jest fakt, że taka klasyfikacja często jest błędna i silnie zakorzeniona w stereotypach). Na tego typu obserwacjach opiera się "tradycyjny" handel i innowacja - cykl wprowadzania produktu do sklepu i dalszej jego ewolucji zgodnie z tym jak właściwie kupują/używają go klienci.

Współczesny sposób zakupów ma innego rodzaju zalety - zakupy online (dzięki swego rodzaju anonimowości) mogą w bardziej autentyczny sposób oddawać potrzeby klienta np. dlatego, że niektóre rzeczy "wstyd" kupować czy oglądać w fizycznym sklepie. Podobnie teraz dane są "czystsze", dokładniejsze i bardziej usystematyzowane (zbierane automatycznie 24/7), a nie tylko oparte o ludzkie "wydaje mi się". Podobnie jest to rozwiązanie o wiele łatwiej skalowalne tj. możliwe jest wyciągnięcie wniosków o 100 albo 1000 razy większej próbce klientów niż w ciągu dnia roboczego w sklepie.

Oczywiście te procesy nie dotyczą jedynie handlu, ale jest to najłatwiejszy do wyobrażenia sobie przykład (fizyczny produkt + klienci z gotówką). Równie dobrze można to zastosować dla sprzedaży usług, ale też dowolnej inicjatywy mającej na celu przyciągnięcie konkretnego typu (chociażby projekt dofinansowania wymiany pieca węglowego we Wrocławiu, dołączenie do organizacji jako wolontariusz itd.).

Pytaniem bardziej filozoficznym natomiast jest czy człowiek jest jedynie sumą swoich zachowań?

Niezależnie od odpowiedzi wystarczy nam właściwie nienajgorsza heurystyka, podobnie jak działa ludzki umysł.

### Early Social Graphs: Przypadek 18 kobiet z południa USA

Dane zebrano w 1930 roku.
*Single node*, *multi-node*
Dlaczego właściwie jest to trudne zadanie (wiele algorytmów puszczonych na tej samej próbce daje bardzo różne wyniki)?

### Social Graphs of Amazon Book Purchasing Data

W przypadku Amazona nieco odwracamy sytuację - skupiamy się na produktach, a nie na ludziach. Dlatego teraz to książki są wierzchołkami grafu, a ludzie łączącymi je krawędziami (intuicyjnie im więcej jest powtórzeń danego połączenia, tym silniejsza więź).

Dokładniej przeanalizujemy specyficzny zakątek Amazona - książki o tematyce politycznej. Przyjmijmy tradycyjną konwencję koloru czerwonego dla Republikanów i niebieskiego dla Demokratów (niech fioletowy będzie wtedy kolorem neutralnym).

Amazon wykorzystuje miejscami algorytm PageRank w opracowaniu Google'a - służy on do lepszej hierarchizacji rekomendacji dla konkrentego użytkownika.

Możemy również eksperymentować z tym jakie połączenia bierzemy pod uwagę, a nawet przypisywać im wagi (np. na Facebooku to, że dwie osoby mają siebie w znajomych może mieć mniejsze znaczenie niż to, że mieszkają/bywają w tym samym mieście).

### The rise of *commercial graphs* in the future?

Przewidywana jest także popularyzacja czegoś nowego - grafów komercyjnych. O ile dotychczas omawiane siatki służą głównie przedsiębiorstwom, to takie grafy komercyjne mogą wspomóc konsumentów w dokonywanych wyborach. Dzięki zebraniu takich danych (zarówno z sektora prywatnego i publicznego) mogą uczynić sytuację na rynku bardziej przejrzystą i wskazać nieoczywiste połączenia między firmami. Jest to przydatne w wielu przypadkach:
* dobieranie współpracowników/dostawców jako mały przedsiębiorca,
* *boycotting* 

### Dodatkowe materiały (może bardziej pod kątem e-commerce):

* [The Rise of Social Graphs for Businesses - Harvard Bussiness Review](https://hbr.org/2015/02/the-rise-of-social-graphs-for-businesses)
* [How visualisation can change your life](https://www.youtube.com/watch?v=E8k6LcYO_Vg)
* [Bussiness graph for the EU](https://www.eubusinessgraph.eu/business-graph/)
