Członkowie zespołu Network Science Lab z Katedry Sztucznej Inteligencji WIT otrzymali nagrodę za najlepszy plakat Best Posters Award. Na zwycięskim plakacie zaprezentowali wyniki badań dotyczących wykrywania kluczowych użytkowników w sieci z punktu widzenia procesu rozprzestrzeniania wpływu społecznego przy wykorzystaniu grafowych sieci neuronowych. Gratulujemy!

Nagrodę Best Posters Award przyznano na NetSci 2025 w Holandii – konferencji poświęconej analizie sieci złożonych, którą organizuje Network Science Society. Otrzymał ją plakat zatytułowany „Identifying Super Spreaders in Multilayer Networks with Graph Neural Networks”.

– Ta nagroda oznacza, że badania które prowadzimy są zasadne i mają jakieś uznanie w środowisku. Zostaliśmy zauważeni przez uczestników konferencji, sztandarowej jeśli chodzi o obliczeniową naukę o sieciach – mówi Michał Czuba, który wspólnie z Mateuszem Stolarskim przygotował i prezentował zwycięski plakat na NetSci. Obaj są naszymi doktorantami i głównymi autorami publikacji, opisującej wyniki badań ukazanych na plakacie.

Wśród jej autorów są także naukowcy – dr hab. inż. Piotr Bródka, prof. uczelni i dr inż. Piotr Bielak oraz absolwent sztucznej inteligencji Adam Piróg. Publikacja opisuje badania na temat wykrywania kluczowych użytkowników w sieci z punktu widzenia procesu rozprzestrzeniania wpływu społecznego przy wykorzystaniu grafowych sieci neuronowych.

– Najlepiej wytłumaczyć to przez porównanie. Jeśli mówimy o modelach takich jak Chat GPT, one przyjmują tekst i na nim pracują. W przypadku grafowych sieci neuronowych zamiast tekstu przyjmowany jest graf – tłumaczy Mateusz Stolarski.

W ramach badań zajęto się identyfikowaniem osób kluczowych z punktu widzenia rozprzestrzeniania wpływu społecznego w sieciach społecznych, popularnie zwanych influencerami. Osoby takie są istotne np. przy rozpoczynaniu kampanii reklamowych czy politycznych.

– Pokazaliśmy jak można ocenić zdolność każdej osoby w sieci do bycia influencerem przy wykorzystaniu grafowych sieci neuronowych. Zdolność tą rozpatrzyliśmy w różnych aspektach np. jak wiele osób w sieci taka osoba może przekonać albo jak szybko może to zrobić. Jest to nowatorskie podejście, które pozwala nam ocenić potencjał czy zdolność porównywalnie albo lepiej niż dotychczasowe podejścia, które oceniają potencjał tylko w kontekście liczby przekonanych osób – tłumaczy prof. Piotr Bródka.

Praca naszego zespołu dostała się na konferencję European Conference on Artificial Intelligence. Będzie tam prezentowana w październiku.

Network Science Lab to grupa osób z Katedry Sztucznej Inteligencji. Zajmują się one różnymi aspektami nauki o sieciach. Ich badania obejmują m.in. procesy rozprzestrzeniania się, interakcje między takimi procesami, wybór punktów startowych, prędkość rozprzestrzeniania, wykrywanie i ewolucję społeczności, uczenie się społeczne i procesy poznawcze, kontrolę sieci, scenariusze strumieniowe, a także komputerowe nauki społeczne.

Członków zespołu można spotkać na czołowych konferencjach dotyczących złożonych sieci i informatyki społecznej, takich jak NetSci, NetSciX, IC2S2, ASONAM czy SocInfo.