Острова связанности. Как региональным командам за 3 месяца стать лидерами сети

В предыдущей статье мы анализировали классические показатели сети, в этой статье займемся сетевым анализом "Точек кипения". С его помощью можно взглянуть на данные под другим углом, принять во внимание, что каждый узел обладает набором индивидуальных параметров и связан с другими узлами определенным образом.

Используя методы сетевого анализа, мы исследуем структуру связанности, сетевые показатели и ответим на вопросы:

• Как выглядит сеть и как можно оценить ее эффективность
• Что изменилось после начала самоизоляции
• Кто смог адаптироваться к онлайн-режиму

Для измерения связанности сети введем условную единицу измерения “единица связанности”, которую будем рассчитывать следующим образом:

Если один и тот же человек посетил за определенный период сразу две "Точки кипения", будем считать, что между этими площадками появилась связь. Силу этой связи будем считать равной одной единице связанности.

Если 10 пользователей посетили каждую из двух определенных "Точек кипения", будем считать, что между этими "Точками" появилась связь силой 10 единиц связанности.

Если один и тот же пользователь посетил три "Точки кипения", будем считать, что каждая из них стала связанной между собой попарно (первая со второй, первая с третьей, вторая с третьей), через этого пользователя, а сила связи каждой пары равна одной единице связанности.

Чтобы понять, как изменилось функционирование сети "Точек кипения", мы сравнили показатели сети до и после внедрения новых правил, где 18 марта является днем “Х” — переходом в онлайн-режим. Для этого были взяты два одинаковых временных промежутка, по которым произвели сравнение:

• период до: с 18 января по 17 марта
• период после: с 18 марта по 17 мая

На основе описанной методики можно построить карту связанности сети "Точек кипения" через пользователей, которые посещали "Точку" за определенный период.

Просуммировав все пользовательские связи между "Точками кипения" в период до самоизоляции мы получили 11625 ед. связанности. Учтем общее количество посещений и получим относительный показатель связанности 11625/104987 = 0,111. Другими словами, сеть периода до имела 111 ед. связанности на каждую тысячу посетителей "Точек".

Просуммируем все пользовательские связи между "Точками кипения" периода после объявления самоизоляции (12440 ед.), а также учтем общее количество пришедших людей за период: 12400/34783 = 0,356. Таким образом, сеть обладает 356 ед.связанности, на каждую тысячу помещений. Это означает, что несмотря на снижение классических показателей сети, связанность выросла в 3,2 раза!

Если связанность сети повысилась, это не могло не отразиться на ее структуре. Давайте внимательно посмотрим на структуру сети в периодах до и после и выделим изменения.

Общее число узлов уменьшилось с 88 до 72, это означает, что не все "Точки" смогли перейти в онлайн-режим, проводили меньше мероприятий, а соответственно не получали посетителей. Кроме количества "Точек" снизилось и количество связей между ними. Откуда же рост связанности? В таблице видно, что количество слабых единичных связей уменьшилось, а количество сильных почти не уменьшилось.

Это означает, что имеющиеся связи окрепли и вызвали рост связанности. Далее мы увидим, так ли это в действительности.

Проанализируем структуру сети периода до

Для дальнейшего анализа оставим на карте связанности только сильные связи. Связи, сила которых менее 8 единиц связанности, удалим. Что произошло со структурой сети? Она распалась на 35 несвязанных компонентов: основной состоит из 48 узлов, а остальные компоненты – это в основном изолированные узлы и несколько связанных пар и троек, но также изолированные от основного компонента.

Что означает такое большое количество изолированных узлов, появившихся после удаления слабых связей? Что они недостаточно активно взаимодействовали с другими "Точками кипения": с одной стороны не было достаточно посетителей “извне”, с другой - посетители конкретной "Точки" не посещали другие площадки сети.

Структура основного компонента периода до

Рассмотрим самый большой компонент отдельно: из чего он состоит и какова его структура.

Можно видеть москвацентричную структуру сети, с наиболее развитыми узлами “Точка кипения – Москва” и “Точка кипения – Коммуна”. Такой характер структуры до самоизоляции, можно объяснить тем, что Москва – самый популярный город командировок.

Острова связанности основного компонента

Остров связанности – группа узлов, у которых внутренние связи между собой сильнее, чем связи с внешними узлами, связанность внутри острова более плотная.

Отличие островов от изолированных компонентов в том, что острова хорошо связаны не только внутри, но и с внешними вершинами. Изолированные компоненты являются связанными внутри, но отрезаны от внешних вершин.

Получается 13 островов связанности размером 2-5 вершин и еще 13 узлов, которые не вошли ни в один остров.

Добавим к островам связанности компоненты из двух и трех вершин, выделенные на втором шаге, и получим набор макрогрупп вершин, хорошо связанных внутри. На рисунке видно, что макрогруппы возникают в основном по географическому принципу, т.е. посетители определенного региона посещают не одну, а несколько "Точек кипения" внутри региона.

Видно, что самым мощным островом связанности оказался Южный, состоящий из "Точек кипения" Ростовской области. Видно, что в регионе налажена связь между "Точками".

Интересный остров, в состав которого вошла Рязань и две "Точки" из Ставрополя. В рассматриваемом периоде между "Точками" была организована совместная деятельность, которая отразилась на сетевой структуре.

Такая же ситуация у "Точек кипения" Курска и "Точкой" Московского Политеха. Также видно, что в Москве связаны три "Точки". Остальные четыре московские "Точки" слабо связаны между собой.

Мы начали анализ сетевой структуры периода до с удаления слабых связей между узлами. Это было сделано с целью фокусировки на небольшом количестве сильных связей и их дальнейшем анализе. Сделаем то же самое, удалим слабые связи в периоде после:

Также, как и в периоде до перехода в онлайн, мы видим, что компонент распался на множество изолированных компонентов. Но! Распался он иначе, а именно:

Как и в период до, образовался один большой связанный компонент, состоящий из половины всех узлов. Отличие ситуации в том, что нет ни одной изолированной пары или тройки, только единичные изолированные узлы. Количество оставшихся связей и среднее количество связей у одной вершины гораздо больше, чем в периоде до самоизоляции. Это подтверждает, что связанность основного компонента периода после выше примерно в 3 раза.

Количество оставшихся связей все еще велико для продолжения анализа, продолжим удалять слабые связи, но пересмотрим пороговое значение. Поскольку связанность периода после выше в 3 раза, то слабыми будут считаться связи, которые в периоде до, таковыми не считались.

Будем считать, что связь сильная, если она равна 17 ед.связанности или выше. Оставим их в графе, слабые связи удалим:

При этом значении выделился второй изолированный не-единичный компонент, он состоит из четырех последовательно соединенных узлов, вернемся к нему позже.

Теперь в основной компонент входит 21 вершина, что составляет 29% от общего числа вершин. Заметим, что хоть количество вершин меньше, чем в основном компоненте периода до, он связан более плотно, сила связей не менее 17 ед.связанности.

Рассмотрим основной компонент подробнее:

В отличие от периода до самоизоляции, отсуствует москвацентричность. Самыми связанными "Точками кипения" становятся "Точка кипения – Тюмень", "Точка кипения-ЮФУ" и "Точка кипения-Екатеринбург". "Точка кипения – Москва", лидер связанности периода до, присутствовует, но смещается “на периферию” основного компонента.

Заметим, что состав "Точек кипения" в компоненте после перехода в онлайн существенно отличается от компонента до. Некоторые лидеры прошлого периода даже не попали в новый компонент.

Особо следует отметить, что компонент не распался на изолированные региональные макрогруппы. Внутри некоторых регионов "Точки кипения" по прежнему связаны, но по силе эта связь не уступает связям с площадками "Точек" других регионов.

Если в периоде до самоизоляции, сеть можно было разложить на множество небольших островов связанности, то в структуре сети периода после можно выделить всего два острова связанности: первый – небольшой, зато второй состоит из 10 узлов, показывает мощную плотную структуру, насыщен сильными связями.

Его можно назвать ядром сети, которое сформировалось, стало заметным и хорошо выделяемым, в периоде после перехода в онлайн-формат.

На рисунке изображено ядро, и еще два плотных связанных компонента периода после.

• Классические показатели снизились из-за пандемии в 3 раза, но и связанность сети выросла в 3 раза.
• Сеть из набора географических макрогрупп с выраженной москвацентричностью трансформировалась в децентрализованную структуру с хорошо заметным ядром и новыми лидерами связанности.
• Массовый переход в онлайн позволил "Точкам кипения" выйти с регионального на федеральный уровень: приглашать к себе аудиторию со всей страны и посещать федеральные мероприятия в других городах.
• Цифры показывают, что если географические особенности перестают играть роль, пользователи начинают выбирать по качеству контента, интересу к теме и авторитету спикера.
• Меняются лидеры: "Точки кипения", находящиеся дальше от федерального центра получают шанс организовать мероприятия федерального уровня и стать новыми лидерами связанности сети.

После сравнения периодов до и после начала режима самоизоляции стало видно, что сеть продвинулась вперед, стала более связанной, а значит более сильной.

С помощью сетевого анализа стало возможно рассмотреть структуру сети и заметить скрытые организованности: найти связанные группы, плотные ядра, лидеров связанности.

Будет интересно проанализировать развитие процесса связанности "Точек кипения" в динамике, посмотрим, как трансформируется сеть к концу года.

Есть вопросы? Оставляйте комментарии и пишите в телеграм: @gortsevskiy (t.me/gortsevskiy)

Константин Горцевский