Max Home IndustryИсследователи из Университета штата Северная Каролина и Управления армейских исследований продемонстрировали новую модель распространения конкурирующей информации в социальных сетях и Интернете вещей (IoT). Полученные данные можно использовать для более быстрого распространения точной информации, вытесняя ложную информацию обо всем, от компьютерной безопасности до общественного здравоохранения.
«Будь то в Интернете вещей или в социальных сетях, существует множество обстоятельств, при которых старая информация циркулирует и может вызвать проблемы — будь то старые данные безопасности или вводящие в заблуждение слухи», — говорит Венье Ван, соавтор статьи о работа и профессор электротехники и вычислительной техники в NC State. «Наша работа здесь включает новую модель и соответствующий анализ того, как новые данные могут заменить старые данные в этих сетях».
«В конечном итоге наша работа может быть использована для определения лучших мест для введения новых данных в сеть, чтобы старые данные могли быть удалены быстрее», — говорит Цзе Ван, постдокторант в NC State и первый автор статьи. .
В своей статье исследователи показывают, что размер сети играет важную роль в том, насколько быстро «хорошая» информация может вытеснить «плохую». Однако большая сеть не обязательно лучше или хуже маленькой. Вместо этого на скорость, с которой передаются хорошие данные, в первую очередь влияет структура сети.
Сеть с высокой степенью взаимосвязи может очень быстро распространять новые данные. И чем больше сеть, тем быстрее будут перемещаться новые данные.
Однако в сетях, которые связаны в основном ограниченным числом ключевых узлов, эти узлы служат узкими местами. В результате, чем крупнее сеть этого типа, тем медленнее будут перемещаться новые данные.
Исследователи также определили алгоритм, который можно использовать для оценки того, какая точка в сети позволит вам быстрее всего распространять новые данные по сети.
«С практической точки зрения это можно использовать для того, чтобы сеть IoT как можно быстрее удаляла старые данные и работала с новыми, точными данными», — говорит Венье Ван.
«Но эти результаты также применимы к социальным сетям в Интернете и могут быть использованы для облегчения распространения точной информации о предметах, влияющих на общественность», — говорит Цзе Ван. «Например, мы думаем, что его можно использовать для борьбы с дезинформацией в Интернете».