Математики нашли города, музыкальные предпочтения жителей которых
подхватывает наибольшее количество жителей других городов. Статья ученых
пока не принята к публикации, однако ее препринт доступен на сайте arXiv.org.
В своей работе исследователи использовали данные музыкального сайта
Last.fm, который, наряду с плейлистами популярных композиций, публикует
также данные о географическом положении слушателей.
Ученые задались целью найти в изменяющихся пристрастиях меломанов
направленность в преемственности моды между городами. Математики
проанализировали данные по двум сотням городов начиная с 2003 года.
Поскольку в маленьких городах слушателей оказалось немного, то данные по
ним обрабатывали, используя специальные алгоритмы для удаления
статистического шума.
С помощью современных статистических методов авторам удалось получить
граф со связями, указывающими направление восприятия музыкальных
пристрастий. Исследователи составили даже несколько вариантов графов для
разных музыкальных жанров. В Северной Америке законодателем моды в
хип-хопе (и в остальной музыке в целом) оказалась Атланта, а столицей
инди стал Монреаль. В Европе эти роли получили Осло и Париж
соответственно.
Полученный граф имеет некоторые интересные особенности. Так, города с
очень похожими музыкальными предпочтениями оказались не связанными друг с
другом - их жители не влияли на предпочтения друг друга в полученной
математической модели. Кроме того, вопреки интуиции, влияние на
музыкальную моду оказалось не связано с размером населения города:
Нью-Йорк и Лондон заняли в графе весьма скромное место.
От того, насколько полученная исследователями модель (она учитывает
только один источник информации - Last.fm) отражает реальное влияние
отдельных "музыкальных лидеров" на другие города, будет зависеть ее
предсказательная сила. Авторы в данной работе ее не проверяли, но
собираются это сделать в ближайшее время. Они хотят использовать
полученную модель, чтобы предугадать распространение популярных
музыкальных композиций в будущем.
Математики в последнее время активно интересуются топологическими
свойствами социальных сетей и характером распространения в них
информации.