Protokol Om alt det internettet og teknologien gør ved vores samfund

Facebook ved om du går fra din nye kæreste

Thore Husfeldt forklarer forskellen mellem indlejring og dispersion i denne visualiserring, som han selv har lavet:

Det sociale netværk omkring bruger U. Forbindelsen mellem U og B har et lavt forhold mellem dispersion og indlejring (3/5 = 0,6). For forbindelsen mellem U og H er forholdet større (4/4 = 1). Inden for modellen ser UH mere ud som et ægteskab, mens UB ser ud som forbindelsen mellem arbejds- eller studiekammerater.

 

Nyt studie kortlægger menneskers omgangskredse på Facebook og kan med stor sandsynlighed, om du og din nye kæreste går fra hinanden i den nærmeste fremtid

Jeg har ingen ide om, hvor meget data Facebook ligger inde med om mig. Mit bedste bud er: ret meget, da jeg bruger noget, der vel nærmest kan betegnes som et usundt antal timer hver dag for skærmen – på Facebook. For nylig faldt jeg dog over en ny undersøgelse, der fik det til at løbe lidt koldt ned af ryggen på mig. Jeg må nemlig siges at være i et forhold. Jeg har bare ikke offentliggjort det på Facebook. Alligevel kan man – ud fra de data Facebook har om mig og mine venner – og med lidt matematisk snilde finde ud af, hvilken af mine venner derinde, jeg er i et forhold med.

Opdagelserne blev gjort af en professor på Cornell University i USA og hans tidligere assistent, der nu er ansat hos Facebook.

Mere end 8 mia. forbindeler analyseret

Ved at have analyseret mere end 1.3 mio. menneskers Facebookprofiler og undersøgt sammenlagt 8.6 mia forbindelser på det sociale netværk, har de altså fundet frem til en formel, der gør det stort set umuligt for mig at skjule, hvem jeg ligger og roder rundt med i min fritid.

Men som om det ikke var nok, gemmer der sig et godt stykke nede i undersøgelsen en lille delkonklusion, der om muligt er mere interessant, og som virkelig fik mig til at spidse ører – eller øjne er det vel nok. For ikke nok med at Facebook nu ved, hvor jeg bor, hvor jeg arbejder og har gået i skole og nu tilsyneladende også, hvem jeg har et romantisk forhold til, så kan de også finde ud af om et nyt forhold – som mit også må siges at være – kommer til at stå distancen.

Læs også: ’Den datafikserede kærlighed’

Forskerne fandt nemlig ud af, at man ved at analysere det samme datasæt, med stor sandsynlighed fortælle dig, om din nye kæreste er den rigtige for dig. Ved at kigge på den måde I bliver venner med hinandens venner, kan forskerne se, om dit nye forhold har gang på jorden, eller om du endnu en gang skal på jagt efter den store kærlighed.

For at forstå, hvordan det kan lade sig gøre, allierede jeg mig med en af Nordens førende algoritmeforskere. Han hedder Thore Husfeldt og er professor i datalogi på Lund Universitet i Sverige og har i lang tid beskæftiget sig med algoritmeteori. Han lægger ud med at fortælle mig lidt om undersøgelsens grundlæggende metode og resultat. Og hold nu tungen lige i munden, for algoritmeteori er ikke pixiebøger.

Hvilke venner er vigtigere end hvor mange

Han forklarer, at forskerne har udviklet en ny metode til at finde frem til, hvem der er kærester med hvem udfra deres Facebook-relationer, og dermed også hvilke forhold, der holder, og hvilke der ikke gør.

I modsætning til hvad forskerne af undersøgelsen antog, er det ikke, hvor mange fælles venner (i fagsprog indlejrethed) et par har, der er afgørende for, hvorvidt det er muligt at identificere partneren og dermed heller ikke om et forhold er holdbart eller ej. I stedet har de udviklet en algoritme, der måler den såkaldte dispersion. Dispersionen kan bedst beskrives som en algoritme, der måler, hvor mange overlappende sociale omgangskredse, du og din partner har sammen. Det handler altså ikke om, hvor mange fælles venner man har, men hvilke venner man har til fælles, forklarer Thore Husfeldt

Læs også: ’En formel på kærlighed’

»Et traditionelt mål for denne grad af relevans kaldes indlejrethed og er defineret som antallet af fælles venner. Tanken er, at en forbindelse med stor indlejring afspejler et vigtigt forhold mellem personerne. Desværre giver denne definition ofte forkerte forudsigelser pga. den høje grad af forbundethed i såkaldte sociale foki. F.eks. er mine aktuelle arbejdskolleger og mine gamle gymnasievenner eller studiekammerater også forbundet med hinanden, hvilken giver min forbindelse til hver af dem en høj grad af indlejrethed. Men det betyder jo ikke, at jeg er gift med nogen af dem eller ønsker at være det.«

Dispersionen

Et eksempel på, hvordan den forfatternes nye ide om dispersion virker, kan bedst vises med et eksempel, skriver forfatterne af undersøgelsen:

»Tag f.eks., en mand, som kender afskillige af sin hustrus kollegaer, familiemedlemmer og tidligere studiekammerater, selv om disse tilhører helt forskellige omgangskredse og ikke kender hinanden.«

Det eneste, der binder disse sammen er altså venskabet med hustruen. At manden kender alle disse personer, men at disse ikke kender hinanden, er en stor indikator for forskerne på, at manden og hustruen er i et forhold. Og endda et langvarigt et af slagsen. Havde de ikke været gift, men f.eks. gamle klassekammerater er sandsynligheden for, at manden kendte flere af hendes nuværende kollegaer og familiemedlemmer meget lav.

Men ikke nok med, at dispersion kan bruges til at gætte, hvem der er i forhold med hinanden, så kan den også bruges til at fortælle noget, om hvor lang tid to personer har været i et forhold, og altså om hvorvidt det holder. For trods al den data Facebook har om dig, f.eks. som hvor mange gange du tjekker den og den profil, hvem du sender beskeder til, hvis opslag du liker osv., så er dispersionen stadigvæk bedre til at finde ud af, hvem du er i forhold med, og hvor lang tid I har været det.

»I starten af et forhold, f.eks. den første måned, kigger folk utroligt meget på hinandens profiler,« siger Jon Kleinberg, forskeren fra Cornell til magasinet Wired. Derfor er det en god indikator på om folk er i et forhold. Men kun hvis det er i starten af forholdet. Efter et stykke tid bliver netværket vigtigere, og dispersionen bliver vigtigere end både profilkiggeri og indlejrethed.

Og her kommer vi til pointet om, hvordan Facebook med stor sandsynlighed kan fortælle dig, om din nye kæreste ikke er den rigtige for dig. Ved at kigge på dispersionen kunne forskerne se, om de to involverede i forholdet hurtigt blev venner med de ‘rigtige’ af hinandens venner. Skete det ikke, var der 50 procent større risiko for, at testpersonerne inden for to måneder ændrede deres status fra ‘i forhold’ tilbage til ‘single’ igen.

Familien, venner og kolleger er nøglen

Altså; hvis du ikke bliver Facebook-venner med din nye kærestes bedste ven, bror, mor, kollega, studiekammerat eller helst dem alle sammen, så er der stor risiko for, at jeres forhold ikke bliver den helt store succes.

Måske er der egentligt ikke noget nyt i undersøgelsen udover det, vi allerede kender fra den virkelige verden. Hvem gider at have en kæreste, som ikke svinger med familie, venner og kolleger? Men selvom studiet måske bekræfter, hvad vi allerede ved om forhold, er der alligevel noget banebrydende ved studiet, mener Thore Husfeldt. Ifølge ham er det blot det seneste eksempel på, hvordan datalogien er med til at gøre andre videnskaber mere eksakte.

»Hele resultatet er et ekspempel på at sociologi, ganske som biologi, er blevet anvendt datalogi: Både definitionen og analysen er hentet fra datalogien og den diskrete matematik. Professoren bag undersøgelsen, Jon Kleinberg er en af verdens mest kendte teoretiske dataloger, siger han, og forklarer, at mange af de anbefalingsalgoritmer vi i dag f.eks. kender fra Facebooks venneforslag faktisk har mange årtier på bagen. Det er er bare først nu, de virkelig bliver relevante for folk uden for datalogi-kredsen. Ligeledes har Facebook og f.eks. den nye undersøgelse stor betydning for, hvordan man forsker i sociale omgangskredse.« siger Husfeldt og fortsætter:

»Motivationen for at finde et bedre mål er til dels sociologisk. Definitionen af indlejrethed stammer tilbage fra firserne, hvor de sociale netværk, der var genstand for videnskabelig analyse, var i størrelsesorden nogle snes medlemmer. Et berømt eksempel er en karateklub i slutningen af 1970‘erne, hvor en forsker tilbragte et helt år for at kortlægge de sociale sammenhænge. I dag har sociale netværk som Facebook både gjort den slags analyser meget større. Datamateriale med flere millioner medlemmer er tilgængeligt ved at trykke på en knap. Desuden findes et økonomisk incitament: Facebook skal vælge relevante statusopdateringer og reklamer, der passer til den enkelte bruger. Behovet for algoritmiseringen af menneskelige relationers natur er altså blevet en del af virksomhedsmodellen for informationsteknologiens tungeste spillere, og ikke bare genstandsområde for sociologiske nørderier.«

Om denne blog

Teknologi, viden, internet - og om det, det gør ved vores verden

I redaktionen:

Lars Højholt

Didde Elnif

Jens Christoffersen

Simone Sefland

Send bidrag, forslag til artikler eller lignende til web@information.dk.

Anbefalinger

  • Ann Lemming
Ann Lemming anbefalede denne artikel

Kommentarer

Det ville være meget mere interessant om facebook kunne forudsige de kommende 7 rigtige i lørdagslotto ;o)

Laust Persson, Ole Hansen, Sten Victor, Rune Petersen og Erik Karlsen anbefalede denne kommentar

Så kan man jo heldigvis vælge kun at knalde med folk der ikke er på Fjæsbog ..
Hvem gider i øvrigt at have en kæreste der spilder timer dagligt på det fis ?

Sikken en pladder artikel!

Det er det samme gang videnskabelige sludder og vås på linje med, hvorledes man har lavet en matematisk formel på den perfekte spillefilm. Eller hvorledes man finder den perfekte partner ud fra matematiske beregninger.

Der er, desværre, bare ALT for mange mennesker, der spilder deres tid - både dem på Fjollebogen og dem, der analyserer adfærden på Fjollebogen.

Morten Andersen, Maj-Britt Kent Hansen og Ole Hansen anbefalede denne kommentar
Lennart Kampmann

Statistik passer på større grupper af mennesker - den enkelte vil altid opleve en unik tilværelse. Men hvis man lever efter hvad andre siger, og glemmer sin egen mavefornemmelse, bliver livet ret forudsigeligt.

Med venlig hilsen
Lennart