5 1 0 2 l u J 0 1 ] I S . s c [ 1 v 0 7 7 2 0 . 7 0 5 1 : v i X r a Ang Social Network sa Facebook ng mga Taga-Batangas at ng mga Taga-Laguna: Isang Paghahambing Jaderick P. Pabico∗at Jose Rene L. Micor† Unibersidad ng Pilipinas Los Ba˜nos College 4031, Laguna Abstract [English Abstract] Online social networking (OSN) has become of great influence to Fil- ipinos, where Facebook, Twitter, LinkedIn, Google+, and Instagram are among the popular ones. Their popularity, coupled with their intuitive and interactive use, allow one's personal information such as gender, age, address, relationship status, and list of friends to become publicly available. The accessibility of information from these sites allow, with the aid of com- puters, for the study of a wide population's characteristics even in a provincial scale. Aside from being neighbouring locales, the respective residents of Laguna and Batangas both derive their livelihoods from two lakes, Laguna de Bay and Taal Lake. Both residents experience similar problems, such as that, among many others, of fish kill. The goal of this research is to find out similarities in their respective online populations, particularly that of Facebook's. With the use of computational dynamic social network analysis (CDSNA), we found out that the two communities are similar, among others, as follows: 1. Both populations are dominated by single young female; 2. Homophily was observed when choosing a friend in terms of age (i.e., friendships were created more often between people whose ages do not differ by at most five years); and 3. Heterophily was observed when choosing friends in terms of gender (i.e., more friendships were created between a male and a female than between both people of the same gender). This paper also presents the differences in the structure of the two social networks, such as degrees of separation and preferential attachment. [Filipino Abstract] Ang online social networking (OSN) sa Internet ay kasalukuyang may malaganap na impluwensiya sa buhay ng mga Pilipino, kung saan ang Facebook, Twitter, LinkedIn, Google+, at Instagram ay ilan sa mga sikat. Ang kasikatan at pagiging madaling magamit ng mga OSN ay nagbigay daan para ang personal na impormasyon katulad ng kasarian, gulang, pook na tinitirahan, estadong pang-sibil at mga listahan ng mga kaibigan ay maging pampublikong kaalaman. Dahil dito, sa tulong ng paggamit ng kompyuter, napapadali ang pag-aaral sa mga katangian ng mga populasyon sa mas malawak na iskala, kahit kasing lawak ng mga lalawigan. ∗Surian ng Agham Pang-kompyuter †Surian ng Kapnayan 1
Bukod sa sila ay magkalapit pook, ang mga mamayan ng dalawang lalawigan ng Laguna at ng Batangas ay parehong nabibigyang buhay ng dalawang lawa, ang mga lawa ng Laguna de Bay at ng Taal. Magkatulad din ang kanilang mga suliranin, halimba sa fish kill. Nais malaman ng pagsasaliksik na ito kung ang kanilang mga populasyon sa Internet, partikular na ang Facebook, ay magkahambing din. Sa pamamagitan ng computational dynamic social network analysis (CDSNA), napag-alaman na ang dalawang pamayanan ay magkatulad sa mga sumusunod (bukod sa iba pa): 1. Ang populasyon ay dominado ng mga kabataang babae na walang asawa (o ka-relasyon); 2. Kapansin-pansin ang homophily sa pagpili ng ka-friend sa pamamagitan ng gulang (mas madali silang maging magkaibigan kung hindi mas mataas mula sa lima hanggang sampung taon ang agwat ng mga gulang nila); at 3. Heterophily naman ang mapapansin sa pagpili ng ka-friend kung ang pagbabasehan ay ang kasarian (mas maraming relasyon ang nabubuo sa pagitan ng isang babae at isang lalaki kesa sa pagitan ng dalawang babae o dalawang lalaki). Ilalahad din ng diskursong ito ang pagkakaiba sa istraktura ng dalawang social network, kabilang na ang mga sukat nito katulad halimbawa ng degree of separation at preferential attachment. 1. Panimula Sa simula ng ika-21 siglo, ang malaganap na katangian ng Internet ay naging mahalaga sa buhay ng mga konektadong Pilipino sa pamamagitan ng iba't-ibang mga serbisyo sa web na tinaguriang online social networking (OSN). Ang mga halimbawa ng OSN na naging sikat sa mga Pilipino ay ang Facebook1, Twitter2, LinkedIn3, Google+4, at Instagram5, na kung saan 6.9 milyon sa 7.9 milyong mga Pilipino ang bumibisita kada buwan [1, 2, 3]. Sa katunayan, isang pag-aaral [4] ang nagdeklarang ang Pilipinas ang kapitolyo ng social networking sa mundo, kung saan 83% sa mga Pilipinong sinuri ay mga kasapi ng OSN. Ang mga OSN na ito ay nagpapahintulot sa mga gumagamit na ilathala ang kanilang mga pang-personal na impormasyon katulad ng gulang, kasarian, estadong pang-sibil, pook tirahan, at maging ang listahan ng mga kaibigan. Dahil dito, ang mga OSN ay nagbigay ng daan upang makapagbuo ng bagong metodolohiya sa pagsasaliksik at mapag-aralan ang demograpya sa malawakang iskala na hindi kailangang gumamit ng tradisyonal na metodolohiya katulad ng surveying. Sa mga nagdaang mga taon, marami ng mga pagsusuri ang nakapagtala at nakapagbigay linaw sa mga istraktura ng mga virtual community (VC). Tatlong pag-aaral na maari nating gawing halimbawa ay ang kay Zinoviev [5], kina Leskovec at Horvitz [6], at kina Pabico at Arevalo [7]. Si Zinoviev ay sumubok na alamin ang topolohiya at heometrya ng Moi Krug6, isang OSN sa bansang Rusya. Gumamit siya ng iba't-ibang matematikal na pangsukat sa isang graph, katulad ng vertex degree at path length. Sa kanyang pagsisikap na bigyang liwanag ang istraktura, hangganan, at panloob na lugar ng komunidad na ito, kanyang nilikha ang mga konsepto ng dense core at local density na kanyang ginamit para makilala ang mga sikat (o may malakas na impluwensiya) at di-sikat (o walang impluwensiya) sa komunidad. Samantala, sina Leskovec at Horvitz naman ay 2 2
nagsuri ng mga katangian at mga nabuong anyo na galing sa sama-samang pagkilos ng mga kasapi ng isang malaking VC. Ang mga kasapi dito ay lumahok sa isang mataas na antas ng komunikasyon sa pamamagitan ng Microsoft instant-messaging system. Galing sa kanilang datos, kanilang binuo ang tinatawag na communication network (CN) na may 180 milyong kasapi at may 1.3 bilyong mga pag-uusap. Kanilang napag-alaman na ang average degree of separation ng CN ay sumasang-ayon sa six degrees of separation nina Travers at Milgram [8]. Sa mga pagsasaliksik nina Pabico at Arevalo [7] sa noo'y tanyag na Friendster OSN, gumawa sila ng web spider, isang kompyuter program, na awtomatikong nangngalap ng datos ng 7,172 na mga kasapi galing sa Los Ba˜nos, Laguna. Kanilang napag-alaman na: (1) Mas maraming mga babaeng kasapi (52.34%) keysa sa mga lalake (47.66%); (2) Ang mga kasapi na may mga gulang na 15-25 na taon ng parehong kasarian ang bumuo ng 68% ng OSN, kasunod ng mga may gulang na 26-40 sa 28%, at mga may gulang ng 41-85 sa 4%; Ang mga senior citizen na may gulang na 64-85 ay bumuo sa 1%; (3) Homophily, o ang kasabihang birds-of-a-feather, ay napansin sa pagpili ng kaibigan kung ang pagbabatayan ay ang gulang, o ang mga kasapi ay may pagkiling na maging kaibigan ang kasing-gulang nila; (4) Napansin naman ang heterophily sa pagpili ng mga kaibigan kung ang pagbabatayan ay kasarian lamang; (5) Ang Friendster OSN ay nagpakita ng katangiang small world dahil sa ang average path length na 4.5 nito ay mas maliit keysa sa tanyag na "six degrees of separation" na natuklasan nina Travers at Milgram [8]; At, (6) ang OSN ay nagtatanghal ng katangiang scale free na nagpapahiwatig ng pagkakaroon ng mga kasaping gumaganap bilang sentro ng komunidad. Sa pagsasaliksik na ito, ginamit namin ang web spider nina Pabico at Arevalo [7] para kolektahin ang mga datos ng mga kasapi sa Facebook na galing sa dalawang lalawigang magkalapit, ang mga lalawigan ng Laguna at ng Batangas. Sa kasalukuyan, ang Facebook ang pinakatanyag na OSN sa buong mundo na may 1.11 bilyon7 na mga kasapi, 22.5 milyon8 nito ay mga Pilipino. Ang mga mamayan ng dalawang lalawigang ito ay parehong pinili dahil karamihan sa kanilang kabuhayan ay umaasa sa mga lawa ng Laguna de Bay at ng Taal. Dahil dito, masasabing magkatulad ang kanilang mga kultura na parehong batay sa mga kultura ng pangisdaan. Isang halimbawa na lang ay ang magkatulad nilang suliranin sa fish kill na kapag dumarating sa kanilang mga buhay, sila ay may magkahalintulad na mekanismo para malampasan ito [9]. Dahil dito, nais din naming malaman na kung pagkakatulad ang kanilang mga pamayanan, sila din kaya ay magkatulad sa larangan ng social network? Ang web spider (o web robot sa ibang teksto) ay aming ipinasadya para gamitin lamang sa Facebook. Eto ay gumapang sa web ng Facebook para magtipon ng mga datos tungkol sa mga kasapi ng Face- book na nagmula sa Batangas o sa Laguna. Ang mga datos na tinipon nito ay ang kasarian, gulang, estadong pang-sibil, at mga listahan ng kaibigan. Ginamit namin ang undirected graph G(V, E) para maisalarawan sa matematikong paraan ang mga relasyon ng bawat kasapi, na kung saan ang V ay sumasagisag sa kalipunan ng mga vertex {v1, v2, . . . , vn} at ang E naman ay kumakatawan sa pangkat ng mga edge {(i, j)|vi, vj ∈ V}. Ang lahat ng vertex v1, v2, . . . , vn ay sumasalamin sa mga taong kasapi ng OSN, samantalang ang mga edge naman ay tumuturing sa mga relasyon nila. Halimbawa, ang edge na (i, j) ay sumisimbolo na may kaugnayan o relasyon sina vi at vj. Ang ibig sabihin nito, ang edge na (i, j) ay nagsasaad na sina vi at vj ay magkaibigan (o ka-friend sa linguwahe ng OSN). 3 3
2. Ang Facebook Database 2.1. Pagtipon ng Datos sa Facebook Ang Facebook ay isang OSN na itinatag nina Mark Zuckerberg, Eduardo Saverin, Andrew McCollum, Dustin Moskovitz at Chris Hughes [10]. Ang Facebook ay halaw sa mga pamamaraang Circle of Friends at Web of Friends na nag-uugnay sa mga tao sa virtual na pamayanan [11]. Sa kasalukuyan, ang Facebook ay may 1.11 bilyong account na tumutumbas sa bilang ng mga taong kasapi nito sa buong mundo. Ang Facebook ay gumagamit ng mga metodolohiya at awtomatikong pamamaraan sa pamamagitan ng kompyuter para matuos, maipakita, at magsagawa ng aksyon sa mga relasyon ng mga kasapi nito. Pinaghalo nito ang mga awtomatikong pamamaraan na tinaguriang Web of Friends at ang mga pamamaraan sa tinaguriang Web of Contacts para magtipon ng mga datos na nagbibigay anyo sa mga kasapi nito. Ang pamamaraan ay nagpapahintulot sa mga kasapi ng Facebook para malagyan ng tanda (o tag) ang iba pang mga kasapi nito na kanilang mga kaibigan, ka-relasyon, o ka-friend. Halimbawa, kung sina vi at vj ay magkaibigan sa tutuong buhay, at pareho silang kasapi sa Facebook, maaring i-tag ni vi si vj para malaman ng Facebook na sila ay magkaibigan. Kung magkaganoon, lahat ng mga kaibigan ni vi ay malalaman ni vj, na maari ring i-tag ni vj para maging kabigan din nila sa OSN. Sa pamamagitan ng metodolohiyang ito, lahat ng personal na datos, kabilang na ang mga datos ng mga kaibigan, ay naisasama-sama at sistematikong napro-proseso para magbigay linaw sa mga tagni-tagning relasyon na nagkokonekta sa kahit sinong dalawang kasapi ng Facebook sa buong mundo. Kaya, mula sa isang kasapi, maaring malaman ng kahit sino ang pinakamalapit na kakilala para marating o maka-konekta sa isa pang kasapi na malayo sa kanya o hindi siya kilala. Itong pamamaraang ito ay nagsasalamin sa padrino system na nakatanim na sa kulturang Pilipino. Halimbawa, kung si vi ay may mahalagang kailagan kay vk at kapwa sila walang tahas na koneksyon na namamagitan sa kanila, at kung si vi ay kaibigan ni vj, at si vj naman ay kaibigan ni vk, kung magkagayo'y maaring mag-tulay kina vi at vk si vj. Dito, masasabi nating naging padrino ni vi si vj para makilala ni vk. Ang mga metodologhiyang ito ay mas pinadali pa ng mga makabagong gamit pangkomunikasyong-OSN na ibinibigay bilang libreng serbisyo ng Facebook. 2.2. Ang Web Robot Ang web robot ay ginawa sa pamamagitan ng perl script at pinatakbo sa kompyuter sa pamamagitan ng mga Linux command line utility program na grep [12] at wget [13]. Isang Facebook account A ang amin munang unang ginawa dahil mga naka-logon na mga kasapi lang ang maaring makakita ng mga pang-personal na datos ng iba pang mga kasapi. Dito, ang A ay sa katunayang account ng isang kasapi sa Facebook at hindi isang dummy account lamang. Ang Facebook ay may palagian ng takdang paglinis mula sa kanilang OSN ng mga Pretendsters, Fakesters, at Fraudsters [14], kaya mayroong pagpapatunay na ang mga datos na makakalap ng web robot ay mga datos ng tutuo at buhay na mga tao. Ang web robot ay gumamit ng cookie file sa web browser ng kasalukuyang naka-logged-in na si A. Kaya, sa palagay ng Facebook, ang web robot ay walang anuman kundi si A mismo. Ang web robot ay nagkalap ng mga datos sa Facebook mula ika-11 ng Hulyo hanggang ika-6 ng Agosto ng 2013. Gamit ang cluster sa Surian ng Agham Pang-kompyuter sa Unibersidad ng 4 4
Pilipinas Los Ba˜nos na binubuo ng 16 na mga kompyuter na may operating system na Scientific Linux version 6.4, ang web robot ay nagtala ng mga datos sa isang MySQL database. Dahil may 16 kompyuter ang cluster, ibig sabihin ay mayroon ding 16 na sabay-sabay at nagtutulungang mga web robot ang gumawa ng trabaho. Mas matagal kasing makalap ang mga datos kung mas maliit na bilang ng kompyuter ang gagamitin. Dahil sa mas mabilis magdagdag at magtanggal ng kasapi ang Facebook, kailangang mas mabilis ding makalap ng mga web robot ang mga datos. Ayon sa teorya [15], mas mabilis makakalap ang mga datos bago pa man lang magbago ang OSN kung mas madaming bilang ng kompyuter ang sabay-sabay na gagamitin. Subalit dahil sa pagsasaalang-alang sa mga pang-pinansiyal na bagay at sa hangganan ng mga pisikal na sistema, hanggang 16 lamang ang aming nagamit. Dahil dito, ipinagpalagay namin na ang mga pagbabagong naganap sa OSN sa loob ng mga araw ng aming pagkalap ng datos ay walang pagkakaibang estadistika9. 2.3. Ang OSN ng mga taga-Batangas at ng mga taga-Laguna Ang search tool ng Facebook ay aming ginamit para maitala ang mga account ng mga kasaping naglathala ng Batangas o ng Laguna bilang kanilang mga pook-tirahan. Ang search parameter na aming ginamit ay yaong magtatala ng lahat ng kasarian, may pinakamalawak na saklaw ng gulang, at mga datos na nagsasaad sa estadong pang-sibil. Bukod sa may asawa at walang asawa, ang Facebook ay may karadagang estadong pang-sibil na amin ding sinundan, ang "in a relationship" o IAR, at ang "unknown." Ang IAR ay nagsaaad sa isang kasapi, na maaring may asawa o walang asawa, sa kanyang kasalukuyang estadong pang-relasyon. Halimbawa, maaring wala siyang asawa subalit meron siyang kasintahan. O dili naman kaya, maaari siyang may asawa subalit hiwalay o patay na at kasalukuyan nakikipagrelasyon siya sa ibang tao. Ang unknown naman ay mga kasaping ayaw maglahad ng kanilang mga estadong pangrelasyon. Ang search tool ay nagpakita ng isang array L = {l0, l1, . . . , lp−1} ng p mga web pages na bawat isa nito ay nagtala ng N na mga accounts. Ang bawat isa sa mga web page na l0, l1, . . . , lp−2 ay nagtala ng sampung account, samantalang ang huling web page lp−1 ay nagtala ng p modulo N na mga account. Ang web robot ay nagsimulang mag-crawl sa l0 at ginamit nito ang URL10 para ma-crawl din ang mga li, ∀i = 1, . . . , p − 1, na nagsasaad ng listahan ng mga kaibigan ni l0. Sa bawat web page li, ang web robot ay awtomatikong nagtala ng account number, user name, gulang, kasarian, at estadong pang-sibil ng bawat kasapi. Ang mga natipong datos ay inilagay sa isang database ∆u. Sa katapusan ng pag-crawl ng web robot, ang ∆u ay nagkaroon ng N na mga tala na nag-uugnay sa N na mga kasapi ng Facebook na taga-Batangas o taga-Laguna. Habang ang web robot ay nagka-crawl, ang mga listahan ng mga kaibigan ng bawat kasapi ay dinaanan din ng web robot at ang kanilang mga datos ay kinuha at itinala sa ∆u. Subalit ang listahan ng mga kaibigan ay itinala sa hiwalay na database ∆f . Ang mga database na ∆u at ∆f ay mayroong one-to-many na relasyon. 2.4. Pagtuos sa Datos ng Demograpiya Ang mga sumusunod na datos ng demograpiya ay natuos galing sa ∆u: 9Maaring mapabulaanan ang pagpapalagay na ito kung sa darating na mga panahon ay malalampasan ng mga pisikal na sistema ang kasalukuyang mga hangganan nito. 10Uniform Resource Locator 5 5
1. Bilang Ng at bahagdan Pg ng mga kasapi, base sa kasarian δg; 2. Bilang Na at bahagdan Pa ng mga kasapi, base sa gulang δa; 3. Bilang Nr at bahagdan Pr ng mga kasapi, base sa estadong pang-sibil δr; 4. Bilang Ng×a at bahagdan Pg×a ng mga kasapi, base sa δg at δa; 5. Bilang Ng×r at bahagdan Pg×r ng mga kasapi, base sa δg at δr; 6. Bilang Na×r at bahagdan Pa×r ng mga kasapi, base sa δa at δr; at 7. Bilang Ng×a×r at bahagdan Pg×a×r ng mga kasapi, base sa δg, δa at δr. Dito, madaling makita na ang mga estadistikang datos, katulad ng mga bahagdan ay matutuos sa pamamagitan ng mga bilang, ayon sa mga sumusunod: Pg = Pa = Pr = Pg×a = Pg×r = Pa×r = Ng N Na N Nr N Ng×a N Ng×r N Na×r N Ng×a×r N × 100%; × 100%; × 100%; × 100%; × 100%; × 100%; at Pg×a×r = × 100%. Ang mga batayang estadistika ng bilang ay isinasalarawan ng mga sumusunod: 1. Ng ay alinman sa Nmale o Nfemale. Tandaan na Nmale + Nfemale = N . 2. Na ay isa sa mga N18, N19, . . . , o N65. Tandaan dito na P65 subscript ay nagsasaad ng taong gulang. 1. Ng ay alinman sa Nmale o Nfemale. Tandaan na Nmale + Nfemale = N . 2. Na ay isa sa mga N18, N19, . . . , o N65. Tandaan dito na P65 subscript ay nagsasaad ng taong gulang. 3. Nr ay alinman sa Nsingle, Nmarried, NIAR, or Nunk, kung saan ang IAR ay nagsasaad ng in a relationship at ang unk o unknown ay nagsasaad ng relasyong ayaw ipaalam ng may-ari. Muli, tandaan na Nsingle + Nmarried + NIAR + Nunk = N . Ang mga pinagsamang estadistika ng bilang ay walang iba kundi ang mga bilang ng mga kasapi sa mga pinagtambal na mga datos. Halimbawa, ang bilang ng walang asawang mga lalaki na 25 taong gulang ay matutuos ng Nmale×25×single = |δmale T δ25 T δsingle|. 2.5. Pag-alam sa Pagpili ng ka-Friend Ang mga sumusunod na pagtatangi ng mga kasapi ay napag-alaman sa pamamagitan ng ∆u at ∆f : 1. Pagtatangi sa pamamagitan ng kasarian; 6 6
2. Pagtatangi sa pamamagitan ng gulang; at 3. Pagtatangi sa pamamagitan ng estadong pang-sibil. Para masuri kung mayroong anyo ng pagpili base sa kasarian, ang mga bilang ng mga pagkakaibigan sa pagitan ng dalawang lalaki, dalawang babae, at ng isang lalaki at ng isang babae ay tinuos mula sa pinagsamang mga tala sa ∆u at ∆f . Gayon din, ang anyo ng mga pagtatangi sa pamamagitan ng pangkat ng gulang, gayon din sa estadong pang-sibil, ay tinuos mula sa pinagsamang talaan ng ∆u at ∆f . 2.6. Pagbuo ng Graph ng OSN Ang graph ng OSN ay binuo sa pamamagitan ng mga datos sa ∆f . Gamit ang account bilang vertex, at ang mga relasyon sa pagitan ng dalawang account bilang edge, isang N × N na adjacency matrix R ang binuo. Ang mga elementong ri,j ∈ R ay may katapat na halaga na 1 kung may relasyon sa pagitan nina i at j na nakatala sa ∆f . Kung wala naman, ri,j = 0. Mula sa R, mapapag-alaman ang mga sumusunod na pagsusukat sa OSN: 1. Ang pinakamaliit, pamantayan, at pinakamalaking bilang ng mga ka-relasyon ng bawat kasapi; 2. Ang pinakamaiksi, pamantayan, at pinakamahabang path length sa pagitan ng kung sino mang dalawang kasapi; at 3. Ang degree distribution ng bilang ng mga ka-relasyon na meron ang isang kasapi. 3. Resulta at Talakayan Ayon sa 2010 Census of Population and Housing na isinagawa ng National Census and Statistics Office [16], ang Batangas ay may populasyong 2,377,395 samantalang ang Laguna ay may 2,669,847 (Table 1). Mula sa mga datos na nakalap ng web robot, 316,123 na mga kasapi ang nagsaad na Laguna ang kanilang pook-tirahan samantalang 234,052 naman ang sa Batangas. Kung isasaalang- alang ang nalimbag na national population growth rate na 2.18% kada taon [16], ang mga kasapi ng Facebook mula sa Laguna ay bumubuo ng 11% ng tinatayang populasyon ngayong 2013, samanta- lang ang sa Batangas ay 9% naman. Table 1: Ang paghahambing ng mga populasyon ng Batangas at ng Laguna ayon sa bilang ng NCSO noong 2010, sa pagtataya ngayong 2013 sa pamamagitan ng 2.13% na paglago bawat taon, at sa Facebook. Lalawigan Populasyon Pagtataya Facebook Bahagdan ng (2013) 2,536,291 2,787,522 (2010) 2,377,395 2,669,847 Facebook 9% 10% Batangas Laguna 234,052 316,123 7 7
3.1. Demograpiya Ipinapakita ng Figure 1 ang bilang at bahagdan ng mga kasapi ng Facebook mula sa Laguna sa pamamagitan ng (a) kasarian, (b) estadong pang-sibil, at (c) ang pinagsamang kasarian at estadong pang-sibil. Sa Figure 1a, ang mga babaeng taga-Laguna ay mas nakakarami (51.3%) kaysa sa mga lalaki (48.7%). Ayon sa Figure 1b, ang mga walang asawa ang nangibabaw na may 54.4%, samantalang ang naglahad ng may asawa, IAR at unknown ay, ayun sa pagkakasunud-sunod, may 15.9%, 15.6%, at 14.1%. Sa Figure 1c, ang mga babaeng may asawa (27.9%), walang asawa (8.6%), at IAR (8%) ay mas marami kesa sa mga lalaki (na may 26.6%, 7.3%, at 7.6%, ayun sa pagkakasunud-sunod), subalit mas marami ang unknown na mga lalaki (7.2%) kesa sa mga babae (6.8%). Dito, makikita nating sa mga matapat na naglahad ng kanilang estadong pang-sibil, mas marami ang mga babaeng taga-Laguna kesa sa mga lalaki, samantalang sa mga hindi naglahad, mas marami ang mga lalaki. Figure 1: Bilang at bahagdan ng populasyon ng Facebook mula sa Laguna sa pamamagitan ng (a) kasarian, (b) estadong pang-sibil, at (c) kasarian at estadong pang-sibil. Ipinapakita naman ng Figure 2 ang bilang at bahagdan ng mga kasapi ng Facebook mula sa Batangas. Ayon sa Figure 2a, katulad ng sa Laguna, mas marami ang mga babaeng taga-Batangas na bumubuo ng 51.1% kesa sa mga lalaki na may 48.9%. Ang Figure 2b naman ay nagpapakita na mas nangingibabaw ang mga walang asawa (57.7%) kesa sa IAR (15.7%), may asawa (14.1%), at unknown (12.5%). Makikita naman sa Figure 2c ang mga datos na kasing-tulad ng sa Laguna: Mas marami ang mga babaeng walang asawa (29.4%), IAR (8%), at may asawa (7.5%) kesa sa mga lalaking katapat nila (28.3%, 7.7%, at 6.6%, ayun sa pagkakasunud-sunod), at mas marami naman ang mga lalaking unknown (6.3%) kesa sa mga babae (6.2%). Muli, katulad ng mga obserbasyon natin sa taga-Laguna, marami ang mga babaeng taga-Batangas ang naglahad ng kanilang estadong pang-relasyon, samantalang mas marami naman ang mga lalaking hindi naglahad. 8 8
Figure 2: Bilang at bahagdan ng populasyon ng Facebook mula sa Batangas sa pamamagitan ng (a) kasarian, (b) estadong pang-sibil, at (c) kasarian at estadong pang-sibil. Ang mga sukat demograpiya ayun sa gulang ay ipinapakita sa Figure 3 para sa taga-Laguna at sa Figure 4 para naman sa taga-Batangas. Ayon sa Figure 3a, malaking bahagdan ng populasyon ang nakakabata (18-40 taon gulang), sa parehong kasarian, kesa sa mga matatanda (> 40 taon gulang). Malinaw na ipinapakita ng pigura na habang tumataas ang gulang, mas kumakaunti ang sumasapi sa OSN, subalit isang kamangha-manghang katutuhanan ang ipinakita ng datos na mayroong mga kasapi ang > 60 taong gulang na. Ipinakita naman ng mga Figure 3b at c na mas higit na nakararami ang mga walang asawa, sa parehong kasarian, na may gulang na < 30 taon gulang. Dahil dito, masasabi natin na ang anyo ng OSN ng mga taga-Laguna ay mga kabataang (< 30 taon gulang) walang asawa. Ang Figure 4a ay nagpapakita ng malaking bilang ng mga kasapi sa Facebook na taga-Batangas ang mga kabataan (18-40 taon gulang), sa parehong kasarian, kesa sa mga may gulang na > 40 taon. Ang obserbasyong ito ay kapareho ng sa taga-Laguna: Mas kakaunti ang mga kasapi ng OSN ang nakatatanda, subalit mayroong mga kasaping > 60 taong gulang. Ipinakita naman ng Figure 4b at c na maraming bilang ng OSN ang mga kabataang walang asawa (< 30 taong gulang). Mula sa ating diskurso ng mga datos mula sa taga-Laguna at taga-Batangas, masasabi natin na ang mga populasyon ng mga eto sa Facebook ay magkatulad at ang mga populasyong ito ay binubuo ng mga walang asawang kabataan. 3.2. Pagpili ng ka-Friend Ang anyo ng pagpili ng ka-friend, base sa kasarian, ay aming nakalap galing sa database. Ang mga bilang ng pagkakaibigan sa pagitan ng dalawang lalaki, dalawang babae, at isang babae at isang 9 9
Figure 3: Bilang at bahagdan ng populasyon ng Facebook mula sa Laguna sa pamamagitan ng (a) kasarian at gulang, (b) estadong pang-sibil at gulang (para sa mga babae), at (c) esta- dong pang-sibil at gulang (para sa mga lalaki). lalaki ay awtomatikong nakalap ng web robot. Ang mga bilang na ito ay ipinapakita sa Figure 5 para sa mga taga-Laguna at mga taga-Batangas. Ang pigura ay malinaw na nagpapakita na ang mga pagkakaibigan ng magkakaibang kasarian ay mas madalas na nangyayari kesa doon sa mga magkakapareho. Kaya, maari nating sabihin na ang mga kasapi ng OSN sa Facebook ay mas pinipiling maging ka-friend ang mga kasaping iba ang kasarian kesa sa kanila. Ang anyong ito ay nag papahiwatig ng heterophilly sa pagtangi ng kaibigan base sa kasarian. Ang Figure 6 ay nagpapakita ng bilang ng mga ka-friend sa pagitan ng alin man sa dalawang kasapi na may agwat ng gulang mula 0 hanggang 47 na taon. Ang pigura ay nagpapakita na ang mga pagkakaibigan ng mga kasapi, mula sa dalawang lalawigan, na agwat ng gulang na hindi tataas sa 10 taon ay mas nangyayaring madalas kesa doon sa ang agwat ay mas mataas sa 10 taon. Ang anyong ito ay nagpapakita ng homophilly sa pagpili ng kaibigan sa pamamagitan ng agwat ng taon. 10 10
Figure 4: Bilang at bahagdan ng populasyon ng Facebook mula sa Batangas sa pamamagitan ng (a) kasarian at gulang, (b) estadong pang-sibil at gulang (para sa mga babae), at (c) esta- dong pang-sibil at gulang (para sa mga lalaki). Sa Figure 7, ipinapakita ang bilang ng mga pagkakaibigan mula sa Laguna at Batangas sa pamam- agitan ng estadong pang-sibil. Ang pigura ay nagpapakita na mas maraming nabuong ka-friend sa pagitan ng dalawang walang asawa (isang anyo ng homophilly), kasunod ang bilang ng mga naging mag-kaibigan sa pagitan ng walang asawa at IAR, at sa pagitan ng may asawa at IAR (parehong anyo ng heterophilly). Ang mga kasaping kasalukuyang may ka-relasyon ay nakikipag-kaibigan pa rin sa mga kasaping kasalukuyang may ka-relasyon na (homophilly). Gayon din, ang mga kasaping may asawa na ay nakiki-friend din sa mga may asawa na (homophilly). kailangan naming banggitin dito na ang unang dalawang pangngungusap ay hindi dapat bigyan ng negatibong kahulugan dahil sa ang mga ito ay nagsasalamin lamang ng mga buod ng datos. Hindi alam ng datos kung ang pakikipag-kaibigan ng isang may asawa sa ibang kasapi na may asawa na, halimbawa, ay kung ang dalawang ito ang talagang mag-asawa. 11 11
Figure 5: Bilang ng pagkakaibigan sa pamamagitan ng kasarian sa parehong lalawigan. 3.3. Istraktura ng OSN Ang resulta ng aming path analysis sa mga OSN ng mga taga-Laguna at ng mga taga-Batangas ay ang mga sumusunod: (1) Ang pinakamahaba at pamantayang path length ng mga taga-Laguna ay 11 at 4.6, ayun sa pagkakasunud-sunod; at (2) ang sa mga taga-Batangas naman ay 12 at 4.4. Ito ay nagpapahiwatig na ang isang kasapi vi na taga-Laguna ay maaabot ang isa pang kasapi vk, sa pamamagitan ng pamantayang 4.6 na padrino, at si vi ay mayroong garantiyang maabot si vk sa loob lamang ng 11 na mga padrino. Kung sina vi at vk ay mga taga-Batangas, si vi ay maabot si vk sa pagitan ng pamantayang 4.4 na padrino, at siya ay may garantiyang maabot si vk sa pagitan ng hindi na hihigit pa sa 12 na padrino. Ang mga datos na ito ay nagpapahiwatig na ang dalawang OSN ay parehong small-world. Sila ay mas maliit pa sa pamayanang inilahad nina Travers at Milgram [8] na may pamantayang 6 na padrino. Sa ibang teksto, ang batayang ito ay tinawag na "six degrees of separation." Ang Figure 8 ay nagpapakita ng kung gaano kalimit ang mga bilang ng kaibigan para sa (a) mga taga-Laguna at (b) mga taga-Batangas. Ang mga pigura ay parehong nagsasaad ng power law dis- tribution, kaya ang mga OSN ng mga taga-Laguna at mga taga-Batangas ay parehong masasabing scale-free. Ang pagkakaroon ng mabigat na buntot ng dalawang pigura ay nagsasaad na maraming mga kasapi ang pumapapel bilang mga pusod o sentro ng kani-kanilang mga OSN. Ang mga sen- trong ito ay mga kasaping may malaki at malawak na empluwensiya sa ibang kasapi ng OSN, isang impormasyon na maaring magamit sa mga kampanyang pang-politikal at pang-komersyo, gayon din sa mga pagpapakalat ng mga negatibong datos. Halimbawa, ang mga tsismis ay madaling kakalat sa OSN kung ang mga ito ay magsisimula sa mga sentrong ito. 12 12
Figure 6: Bilang ng pagkakaibigan sa pamamagitan ng agwat ng gulang sa parehong lalawigan. 4. Buod at Pagpapatibay Ang diskursong ito ay nagpakita ng paggamit ng isang web robot para awtomatikong makalap ang mga datos ng mga kasapi ng Facebook na mula sa Laguna at Batangas. Ang mga datos na ito ay sinuri para maihambing ang mga OSN na galing sa dalawang lalawigan. Mula sa mga pagsusuri, napag-alaman na ang mga lalawigang ito ay magkatulad sa mga sumusunod: 1. Ang populasyon ay dominado ng mga kabataang babae na hindi hihigit sa 30 taong gulang at walang asawa (o ka-relasyon); 2. Kapansin-pansin ang homophily sa pagpili ng ka-friend sa pamamagitan ng gulang (mas madali silang maging magkaibigan kung hindi mas mataas mula sa lima hanggang sampung taon ang agwat ng mga gulang nila); 3. Heterophily naman ang mapapansin sa pagpili ng ka-friend kung ang pagbabasehan ay ang kasarian (mas maraming relasyon ang nabubuo sa pagitan ng isang babae at isang lalaki kesa sa pagitan ng dalawang babae o dalawang lalaki); 4. Mas maraming mga pagkakaibigan ang nabuo sa pagitan ng dalawang walang asawa, ng dalawang may asawa, o ng dalawang IAR (homophilly), subalit ang iba ay nagpapakita na ng heterophilly katulad ng sa pagitan ng may asawa at IAR, at walang asawa at IAR; 5. Ang istraktura ng OSN ng parehong pamayanan ay masasabing small-world at scale-free; at 6. Ang mga OSN ay mayroong mga kasaping malaki at malawak ang empluwensiya kumpara sa ibang kasapi. 13 13
Figure 7: Bilang ng pagkakaibigan sa pamamagitan ng estadong pang-sibil sa parehong lalawigan. Pasasalamat Ang pagsasaliksik na ito ay may tulong na pananalapi mula sa Surian ng Agham Pang-kompyuter ng Unibersidad ng Pilipinas Los Ba˜nos. Ito ay isinagawa sa pagitan ng ika-11 ng Hulyo hanggang ika-6 ng Agosto 2013 gamit ang 12-node computer cluster sa Research Collaboratory for Advanced Intelligent System ng Surian ng Agham Pang-kompyuter. Ang pagsasaliksik na ito ay halaw sa mga programang Structural Characterization and Temporal Dynamics of Various Natural, Social and Artificial Networks in the Philippines at Evaluating Approaches for Modeling and Simulating the Structure and Dynamics of Artificial Societies na pinamumunuan ni Prof. Pabico. References [1] Jerry Liao. The Philippines - Social Networking Capital of the World, [2] Wikipedia.org. Social networking in the Philippines, networking in the Philippines. [3] Giovanni Paolo J. Yazon. Social networking to the higher level, mar31 2007. [4] Universal McCann. Power to the people: Social media tracker, wave3, 3 20080403093750.pdf. [5] Dmitry Zinoviev. Topology and geometry of online social networks, 2008. arXiv:080.3996v1. [6] Jure Leskovec and Eric Horvitz. Planetary-scale views on a large instant-messaging network. In Proceedings of the 17th International World Wide Web Conference (WWW2008), Beijing, China, 21-25 April 2008, 2008. 14 14 2008. 2008. 2007. 2008.
Figure 8: Ang log-log na pigura sa pagitan ng bilang at bilang ng kaibigan sa (a) Laguna at sa (b) Batangas. Ang mga bughaw na mga parisukat ay mga datos at ang linya ay ang power law regression line, isang pagpapatunay na ang mga datos ay sumusunod sa power law distribution . [7] Jaderick P. Pabico and Camille Chezka P. Arevalo. Patterns of internet-based friendship among residents of Los Ba˜nos, Laguna: The Friendster case. Transactions of the National Academy of Science and Technology of the Philippines, 30(1):220, 2008. [8] Jeffrey Travers and Stanley Milgram. An experimental study of the small world problem. Sociometry, 32(4):425-443, 1969. [9] Damasa B. Magcale-Macandog, Christian de la Cruz, Jennifer D. Edrial, Marlon A. Reblora, Arnold R. Salvacion, and Jaderick P. Pabico. Understanding Taal Lake fish kill towards food and environmental security. In Proceedings of the 2012 ISSAAS International Symposium and Congress, Bicol University, Legazpi City, 13-16 November 2012. International Society for Southeast Asian Agricultural Sciences, 2012. [10] Nicholas Carlson. At last - the full story of how Facebook was founded, 2010. Business Insider. [11] Christine Rosen. Virtual friendship and the new narcissism. The New Atlantis, 17:15-31, 2007. [12] The Linux Information Project. The grep command, 2006. [13] Free Software Foundation, Inc. GNU Wget, 2013. Accessed online. [14] Daniel Terdiman. Friendster's Fakester buddies, 2004. [15] Jaderick P. Pabico. On Highly Volatile Graph. PhD thesis, University of the Philippines Los Ba˜nos, 2014. (to be completed). [16] National Census and Statistics Office. 2010 National Census of Population and Housing, 2010. 15 15 URL