网络服务形成了一个复杂的人工系统

就像生态系统一样，网络服务形成了一个复杂的人工系统，包括标签和与之相关的用户生成的媒体，如照片，电影和网页。在生物和人工生态系统之间进行类比时，标签可以被视为物种和人类用户的隐藏环境资源。

基于这一想法，东京大学和筑波大学的研究人员最近开展了一项研究，旨在分析网络服务的发展，特别是社交媒体标签系统，重点关注新标签的自组织。他们在arXiv上发表的论文认为，社交媒体平台上的一些标签提供了一个开放式演化(OEE)的例子，它需要创建真正开放式的计算进化过程。

“我的工作的一个关键目标是了解生命是什么，人工系统如何变得生物化，以及如何将人工生命的概念发展为新技术，”开展这项研究的研究人员Takashi Ikegami告诉TechXplore。“人工生命(ALIFE)是一个研究领域，旨在了解生命，而不是基于DNA和细胞的东西，而是作为新兴现象.ALIFE展示了DNA和细胞如何被其他东西取代，例如计算机程序，化学网络和机器人。基于这个想法，在本文中，我们想要表明网络正在成为一个生命系统。“

根据池上和他的同事们的说法，分析网络系统的动态最终有助于重新塑造和更新达尔文的进化论。ALIFE研究人员感兴趣的主要话题之一是开放式进化(OEE)，特别是导致它的原因，以及它如何应用于计算人工系统。

在他们的研究中，研究人员检查了标签数据及其相关的用户社区，以便了解如何衡量网络服务的OEE。根据池上的说法，新标签的发展是网络演变的关键指标。其他指标包括标签集的新颖组合，标签的含义/语义的发展以及用户社区结构的改进。

“即使没有新标签，也可以开发现有标签的组合，”池上说。“这是一个允许我们测量数据中新对的生产率的想法。为了量化标签的含义，我们与标签同时使用了一组标签。我们发现了意义，一组共同使用的标签，随着时间的推移在数据集中发生变化。“

在RoomClip上标记用户相似性网络的新颖率(上部列)和社区结构(下部列)。每个节点都是用户，如果dJS从左到右小于阈值0.4,0.35,0.3和0.25，则连接。前四位数字显示了个人用彩色创建的标签数量; 从蓝色变为黄色到红色意味着他们创造了更多的单词。最下面的四个数字显示了每个网络中检测到的社区结构。在这些图中，隔离的用户(在外围设备中)以高速率创建新颖的标签。图片来源：Ikegami等。

在他们的研究中，Ikegami和他的同事通过引入用户之间的“距离”概念来衡量用户社区的结构。他们分析了用户随着时间的推移成熟的社区，重点关注三种Web服务：Delicious，Flickr和RoomClip。

“我们研究的一个重要发现是，我们可以描述标签含义的演变，并在我们使用的网络数据集中找到OEE的例子，”Ikegami说。“另一个有趣的结果是，我们能够描述Web服务中标签的新颖率。最后，我们还可以同时描述用户社区的演变。”

Ikegami及其同事进行的分析结果表明，在线社区中使用的一些流行标签可以表现出OEE，因为它们在语义上与其他标签集合融合。研究人员观察到的OEE动态有两个不同的层次：Web服务的社交标记系统和人类社区在线发布标记。虽然需要进一步的分析来确认他们的发现，但他们认为他们所观察到的与Ackley对OEE无限可扩展性的定义相对应，这突出了OEE应该“支持开放式计算增长而不需要大量工程”。

将团队收集的结果与当前对生物进化的理解进行比较，可以将一组标签视为基因型，并将相关照片或媒体视为表型。这种表型的特征在于标签的组合，而标签转移到他们研究中报告的新的相关标签或标签组可以被解释为新的“物种” 的出现。

总的来说，Ikegami和他的同事们观察了流行标签不断发展的情况，导致不断创建新标签，作为OEE的证据。他们的研究为如何衡量社会意义的演变提供了有趣的见解。他们的研究结果还表明，这种演变可能与社区结构的变化有关。

“我们现在正计划研究社区结构如何随时间变化以及这与意义的演变有何关联，反之亦然，”池上说。“与此同时，我们希望建立一个理论模型来捕捉我们在这项研究中发现的新品质。”