Студентка Высшей школы экономики нашла сбежавшего из дома брата, проанализировав его аккаунт в социальных сетях. Помогли ей в этом знания, полученные во время учебы на программе «Прикладная математика и информатика». История расследования, сделанного на основе анализа данных и визуализации связи пользователей в социальной сети «ВКонтакте», рассказана в блоге автора курса по комбинаторике, преподавателя НИУ ВШЭ Ильи Макарова.
Когда после побега опрос ближнего круга, состоящего из школьных друзей, ничего не дал, студентка Л. (настоящее имя девушки не раскрывается) решила вспомнить, как она по учебе писала компьютерную программу обработки, анализа и визуализации сети друзей пользователя «ВКонтакте».
В процессе анализа ей удалось выделить «кластер» людей, которых она совсем не знала, тогда она выдвинула гипотезу, что это «плохая компания», из-за которой и пропал ее брат.
Она исследовала попавших в этот кластер людей по трем 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 попадет к этому человеку).
После отсева в шорт-листе потенциальных соучастников бегства Л. выделила человека по имени Е, чьи связи были ключевыми в Сети. Также анализ показал, что у Е. был высоким показатель closeness centrality, это означало, что важная информация, скорее всего, будет передаваться через этого участника сообщества.
Впоследствии выяснилось, что Е. действительно обладал информацией о местонахождении брата студентки – именно через Е. удалось выйти на контакт с ним, после чего школьник сам вернулся домой.
