НовостиСтудентка ВШЭ нашла сбежавшего брата
с помощью математики

Сайт НИУ ВШЭ рассказывает о настоящей детективной истории, главной героиней которой стала студентка направления «Прикладная математика и информатика». Девушка, которую в статье называют инициалом Л., использовала свои знания комбинаторики, чтобы найти сбежавшего брата. Подросток ушёл из дома, написав прощальное смс: «Я сюда больше не вернусь, можете даже не пытаться меня найти», — и выключил телефон. Родители были в замешательстве, так как считали, что сын общается только с одноклассниками, но никто из школы не знал, где он находится.

Л. решила проанализировать круг друзей брата «ВКонтакте» и визуализировала его сеть знакомств. Девушка обнаружила кластер незнакомых ей людей и предположила, что это и есть «плохая компания», связанная с побегом подростка. Далее она исследовала участников этого кластера по показателям влиятельности: degree centrality (количество людей, которых знает этот человек), betweenness centrality (насколько часто через этого человека проходит информация в сообществе) и closeness centrality (насколько быстро распространится информация по сообществу, если сначала она попадёт к этому человеку). Выделив трёх человек с наибольшим индексом влияния, студентка связалась с каждым из них, и один в итоге признался, что знает, где скрывается подросток. «После этого было уже нетрудно опосредованно уговорить его выйти на связь сначала со мной, а потом уже и с родителями», — рассказала Л. Скоро беглец вернулся домой, известно, что его перевели в другую школу.

«Огромной радостью для педагога является не только успех его учеников, но и применение знаний на практике, особенно в таком важном деле, как спасение жизни ребёнка, — прокомментировал успех ученицы научный руководитель Л. и автор курса по комбинаторике Илья Макаров. — Я уверен, что этот пример заставит многих задуматься о том, сколько личной информации на самом деле хранится в социальных сетях и как обученные профессионалы могут использовать эти данные для предотвращения подобных случаев в будущем».

Больше о методах анализа социальных сетей, которые использовала Л., можно узнать на сайте НИУ ВШЭ.