علوم رایانشی

علوم رایانشی

ارایه یک رویکرد نوین، مبتنی بر کشف جوامع و گره‌های تاثیرگذار در شبکه‌های پیچیده (مورد مطالعاتی سینمای ایران پس از انقلاب اسلامی)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی کامپیوتر، واحد کرج، دانشگاه آزاد اسلامی کرج، ایران
2 دانشیار، گروه مهندسی کامپیوتر، واحد کرج، دانشگاه آزاد اسلامی کرج، ایران
10.22034/csj.2025.214937
چکیده
شبکه‌های پیچیده در حوزه رسانه و سینما، یکی از ابزارهای مهم در تحلیل روابط اجتماعی و ارتباطات رسانه‌ای محسوب می‌شوند. این پژوهش با هدف کشف جوامع و بررسی میزان نفوذپذیری هنرپیشه‌های فعال در سینمای پس از انقلاب اسلامی ایران انجام شده است. در این مطالعه، با تحلیل روابط بین هنرپیشه‌ها و فیلم‌های سینمایی، رویکردی نوین برای شناسایی گره‌های کلیدی در گراف ارایه شده است. ابتدا مفاهیم و انواع شبکه‌های پیچیده معرفی شده و سپس روش‌های تحلیل گراف، از جمله معیارهای مرکزیت و پیج‌رنک، مورد بررسی قرار گرفته‌اند. روش تحقیق بر اساس پیمایش و پیاده‌سازی گرافی متشکل از فعالیت هنرپیشه‌ها در سینمای ایران بوده است. داده‌های حاصل نشان می‌دهد که شبکه مورد بررسی شامل 7634 گره و 16864 ارتباط با میانگین درجه 2/205 است که بیانگر سطح بالای ارتباطات در این شبکه است. تحلیل مرکزیت نشان داد که برخی هنرپیشه‌ها به‌عنوان گره‌های تأثیرگذار، نقش مهمی در هدایت رشد صنعت سینما ایفا می‌کنند. با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی لووین، شش جامعه اصلی در شبکه شناسایی شد و معیار ماژولاریتی 9/0 به‌دست آمد. یافته‌های این پژوهش بینش‌های ارزشمندی در مورد ساختار شبکه پیچیده سینمای ایران ارایه می‌دهد و می‌تواند به سیاست‌گذاران و سازمان‌های فعال در حوزه سینما در جهت بهبود برنامه‌ریزی و توسعه کمک کند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] Vlassis, A. 2016. “Soft power, global governance of cultural industries and rising powers: the case of China,” International Journal of Cultural Policy. Vol 22. No. 4. pp. 481- 496.
[2] Vogel, H. L. 2020. “A guide for financial analysis,” Cambridge university.
[3] Kokas, A. 2020. “Serious chemistry on set: the molecular structure of film investment in China,” International journal of Cultural Policy. Vol 26. No. 4. pp. 446- 458.  
[4] Behrens, R. Foutz, N., Franklin, M., Funk, J., Gutiérrez-Navratil F. & Hofmann, L. 2020. “Leveraging analytics to produce compelling and profitable film content,”  Cultural Economics.
[5] Liu, Y., XiaohuI, Y., An, A.. & Huang, X. 2013. “Riding the tide of sentiment change: sentiment,” World Wide Web. Vol 16. No 4. Pp: 496- 477.
[6] Elberse, A. 2007. “The power of stars: Do star actors drive the success of movies?,” Journal of, جلد 71, Vlo 71. No. 4. Pp: 102- 120.  
[7] Kanani, F., Rasoulian, P., Hafezi, R. & Ahang, S. 2023. “Analysis of the Artificial Intelligence Ecosystem in Iran and Identifying Institutional and Functional Gaps,” Journal of Science and Technology Polic. Vol 16. No. 2. Pp: 59- 77.
[8] Maghsoud, M., Jalilvand Khosravi, M., & Salavatian, S. 2023. “Analyzing the Ecosystem of Iranian websites for Watching and Downloading videos based on User Behavior,” Iranian Journal of Information Processing and Management .Vol 38. No 3. Pp: 1067- 1094.  
 [9] Bayat, A. F. 2021. “The Explanation of National Internet Concept based on Situational Analysis,” Journal of Science and Technology Policy. Pp: 91- 106.
[10] Maghsoudi, M. A. S. 2021.“Study of co-authorship network of papers in all sessions of IIIEC th Iranian International” Conference Industrial Engineering Conference, Mashhad.
[11] Scripps, J. 2013. “Discovering Influential Nodes in Social Networks through Community Finding. in WEBIST,” Grand Valley State University, Allendale.
[12] Kim, J. M., Xiao,  X.,  & Im, I. K. 2002 . “Hollywood movie data analysis by social network analysis and text mining,” International Journal of Electronic Commerce Studies. Vol 11. No 1. Pp: 75- 92.
[13] Giri, S., Chaudhary, S., & Gautam, B. 2024. “Analyzing Social Networks of Actors in Movies and TV Shows,” arxiv.
[14] Mourchid, Y., Renoust, B., Roupin, O., Văn, L., Cherifi, H. &  El Hassouni, M. 2019. “Movienet: a movie multilayer network model using visual and textual semantic cues,” Applied Network Science. Vol 121.  
[15] Zemaityte , V., Karjus, A., Rohn, U.,  Schich, M.&  Ibrus, I. 2024. “Quantifying the global film festival circuit: Networks, diversity, and public value creation,”  PLoS ONE. Vol 19. No 3. 
[16] Cahya Kamila, I., Bagus Agatha, A., & Megahnia Prihandini, R. 2024. “Graph Theory: Applications in Movie Recommendation Systems (Netflix),” researchgate.
[17] Rezvanian, A., Rahmati M. &  Meybodi, M. 2014. “Sampling from complex networks using distributed learning automata,” Physica A Statistical Mechanics and its Application, جلد  Vol 396.pp: 224- 234.
[18] Barabási A. & Albert, R. 2002. “Statistical mechanics of complex networks,” Reviews of Modern Physics, Vol 74. Pp: 47- 97.
[19] Rabbany, R., Takaffoli, M., Fagnan, J., Osmar ,Z. & Ricardo, J. 2013. “Communities validity: methodical evaluation of community mining algorithms,” Social Network Analysis and Mining. Vol 3. Pp: 1039- 1062.
[20] Wan , B. &  Krishnamurthy, J. 2000. “On network- aware clustering of Web clients,” Computer Communication Review. Vol 30. Pp: 97- 110.
[21] Wilhelm, J. K. A. T. & Wilhelm, T. 2008. “What is a complex graph?,” Physica A Statistical Mechanics and its Applications. Vol 387. No 11. Pp: 2652- 2697.
[22] Evans, T. S. 2004. “Complex networks,” Contemporary Physics. Vol 45. No 6. Pp: 455- 474.
[23] Jalilvand khosravi, M. M. A. S. 2020.“identifying and clustering users of VOD platforms using SNA technique:a case study of cinemamarket,” new marketing research journal ,Vol 11. Pp: 20-21.  
[24] Kim, H. & Yoneki, E. 2012. “Influential neighbours selection for information diffusion in online social networks,” International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN), Germany.
[25] Kempe, D., Kleinberg, J. & Tardos, É. 2003. “Maximizing the spread of influence through a social network”, in Proceedings of the ninth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining.
[26] Wang, Y. & et al., 2010. “Community-based greedy algorithm for mining top-k influential nodes in mobile social networks. in Proceedings,”  the 16th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining.
[27] Kempe, D., Kleinberg, J. & Tardos, E. 2005. “Influential Nodes in a Diffusion Model for Social,” International Colloquium on Automata, Languages, and Programming.
[28] Maghsoudi, M., Shokouhyar, S., Khanizadeh S. & Shokoohyar, S. 2023. “Towards a Taxonomy of Waste Management Research: an application of community detection in keywors network,” Jornal of cleaner Ptoduction. Vol 136. Pp: 401.
[29] Bedi, P. & Sharma, C. 2019. “Community detection in social networks,” Wiley Interdisciplinary Reviews: Date Mining and Knowledge Discovery. Vol 3. No 6. Pp: 115- 135.
[30]  Anwar, S., Ayaz Abbasi, R., Maqbool, O., Daud , A. & Aljohani, N. R. 2018.  “A clustering coefficient based genetic algorithm for detecting communities in social networks. Vol 63. Pp: 5- 70.
[31] Newman, M. E. 2004. “Fast algorithm for detecting community structure in networks,” Physical Review. Vol 69. No 6.
[32] Girvan, M. & Newman, M. E. J. 2001. “Community structure in social and biological networks,” Proceedings of the national academy of sciences. Vol 99 No. 12. Pp: 7821- 7826.
[33] Newman, M. 2006. “Modularity and community structure in network,”  Proceedings of the national academy of sciences. Vol 103. No 23. Pp: 8577- 8582. pp.
[34] Blondel, V. E. A. 2008. “Fast unfolding of communities in large networks,” Journal of statistical mechanics: theory and experiment. Vol 2008. Pp: 10008.
[35] Kermani, M., Maghsoudi, M. & Sadeghi, M. 2022. “Analyzing the interorganizational collaborations in crisis management in coping with COVID-19 using social network analysis: Case of Iran,”  Journal of emergency management.Vol 20. No. 3. Pp: 249- 266. 
[36] Newman, M. 2010. Networks: An Introduction, M. Newman, Networks: an introduction: Oxford University Pres.
[37] Estrada, E. 2007. “Characterization of topological keystone species local, global and mesoscale centralities in food webs,”  Ecological Complexity. Vol 4. Pp: 48- 57.  
[38] Mohammadzadeh, J., Ganjtabesh, M. & Nowzari– Dalini, A. 2014. “Topological Properties of RNA Variation Networks over the Space of RNA Shapes,” MATCH Communications in Mathematical and in Computer Chemistry. Pp: 8- 10.
[39] Brin ,S. & Page, L.1998. “The anatomy of a large- scale hypertextual web search engine,” in In Proceedings of 7th  World Wide Web Conference.
[40] Zhang, Y., Wen, C., Wang, C., Antonov, S., Antonov, S., Xue, D., Bai ,Y., & Su, Y. 2020. “Phase prediction in high entropy alloys with a rational selection of materials descriptors and machine learning models”. Vol 185. Pp: 528- 539.
[41] Risal, S., Zhu, W., Guillen, P. & Sun, L. 2021. “Improving phase prediction accuracy for high entropy alloys with Machine learning,” Computational Materials Science. Vol 12. Pp: 110389
[42] رضی‌پور، پ.؛ رحمانی فیروزجاه، ع. و ترکمان، ف. 1399 «تحلیلی جامعه شناختی سینمای کمدی در دهە نود»، فصلنامه علمی جامعه شناسی فرهنگ و هنر, جلد 3، شماره 2، ص70 -85.
[43] Jung, K., Heo, W., & Chen, W. 2012. “IRIE: Scalable and Robust Influence Maximization in Social Networks,”  IEEE 12th International Conference on Data Mining.
[44] Said, A., Ayaz Abbasi, R., Maqbool, O., Daud, A. & Aljohani, A. “CC-GA:A clustering,”  R. "CC-GA:A clustering.
[45] EL-MOUSSAOUI, M., AGOUTI, A., TIKNIQUINE, A. &  EL ADNANI, M. 2019 “Acomprehensive Literature reviw on community detection: Approaches and applications,”  Procedia Comouter Science. Vol. 151. Pp: 295- 302.
[46] Gregory, S. 2007. “An Algorithm to Find Overlapping Community Structure in Networks,”  European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, Springer.
[47] Cipolla, S., Durastante, F. & Meini, B. 2024. “Enforcing Katz and PageRank Centrality Measures in Complex Networks,” arxiv.org.