Как в вк посмотреть на кого я подписан — All Vk net
Главная » Вконтакте » Фишки, секреты, советы в ВК
Фишки, секреты, советы в ВКНа чтение 4 мин Просмотров 514 Обновлено
Вконтакте – одна из наиболее популярных социальных сетей в Рунете. Действует она по принципу «дружбы». Какой-либо пользователь или Вы отправляете заявку, ожидая подтверждения. Но бывают случаи, когда человек не добавил Вас в друзья или же напротив — удалил, после этого Вы становитесь подписчиком этого человека.
Многим не нравится сам факт, что они на кого-то подписаны, а некоторые даже не подозревают об этом! Поэтому в данной статье пойдёт речь о том, как посмотреть ВК, на кого я подписан.
Содержание
- Как узнать, в ВК, на кого я подписан?
- Если Вы сидите с персонального компьютера, используя браузер?
- Если Вы сидите с мобильного телефона или планшета?
Содержание статьи (навигация)
- 1 Как узнать, в ВК, на кого я подписан?
- 2 Если Вы сидите с персонального компьютера, используя браузер?
- 3 Если Вы сидите с мобильного телефона или планшета?
Как в ВК посмотреть, на кого я подписан небольшая инструкция:
Если Вы сидите с персонального компьютера, используя браузер?
На самом деле, чтобы узнать, чьим подписчиком Вы являетесь, не нужно прилагать особых усилий.
[list type=»info»]
- Заходите на свою страницу, посредством ввода пароля и логина.
- Затем, если Вы правильно всё ввели, Вы попадаете на вкладку «Новости»
- Далее Вам необходимо переместиться во вкладку «Друзья» и обратить внимание на верхний правый угол. Здесь будет ссылка на вкладку «Заявки в друзья», где будут отображаться ваши подписчики и люди, на которых подписаны Вы. Посмотрите на скриншот, здесь Вы увидите данную ссылку (обведена в красный овал).
- Когда Вы перешли в данную вкладку, откройте вкладку «Исходящие». Если таковой нет, то значит, что Вы ни на кого не подписаны.
- В конечном итоге, Вы можете увидеть людей, на которых Вы подписаны и при желании отписаться от их уведомлений.[/list]
Если Вы сидите с мобильно браузера, то ваши действия будут аналогичны.
Если Вы сидите с мобильного телефона или планшета?
Бывают ситуации, когда ты находишься далеко от компьютера или у тебя нет к нему доступа в данный момент.
Тогда можно воспользоваться смартфоном. Мобильная версия приложения отличается от компьютерной. Поэтому, чтобы Вы не «потерялись» в ней, я покажу, что и как сделать.[list type=»info»]
- Делаем всё то же самое, что описывалось в начале статьи. Входим в свой аккаунт и вновь оказываемся во кладке «Новости». Мне не нравится интерфейс классического приложения, поэтому я сижу с другого. Действия ничем не отличаются. Если что, то приложение в скриншотах – Kate Mobile.
- Далее переходим в «Профиль», а затем в «Друзья». На скриншоте, представленном ниже, друзья человека скрыты, но Вам не стоит волноваться – Ваших Вы увидите.
- Как Вы могли заметить, опять же в правом верхнем углу, виднеется вкладка «Исходящие заявки». При переходе в эту вкладку Вы сможете увидеть, на чьи обновления Вы подписаны в данный момент.[/list]
Ещё одним из способов просмотра тех, на кого Вы подписаны, теперь уже через официальное приложение, является просмотр подписок.[list type=»info»]
- Перейдите в профиль.
- Зайдите в раздел «Подписки».
- Пролистав в самый конец, Вы сможете увидеть тех, кто Вас удалил или ещё не добавил в друзья.[/list]
Этот способ является не совсем удобным, ибо сначала будут идти группы, в которые Вы вступили, коих может быть большое количество. Только пролистав их, Вы сможете найти людей.
Как видите, узнать, на кого ты подписан в данной социальной сети, не так уж и сложно и можно сделать с любой платформы – как с персонального компьютера, так и с телефона (через мобильную версию браузера или же через официальные или неофициальные приложения).
Существуют различные расширения и дополнения например vktop и тд, которые якобы отслеживают данную информацию. Опытные пользователя не рекомендуют их использовать, ведь Ваши данные, в том числе логин и пароль могут быть украдены разработчиком этих вспомогательных компонентов браузера. Будьте внимательны!
[message type=»warning»]Не устанавливайте сторонние программы и расширения, они могут быть опасны и вы можете лишиться своего аккаунта.
[/message]
Некоторые люди добавляют других в друзья, чтобы стать популярнее. Через некоторое время они их удаляют. Поэтому теперь Вы знаете, как посмотреть ВК, кто Вас удалил из друзей или так ещё и не добавил, и как, если есть желание, отписаться от таких людей.
Раскинули соцсети | Мнения | Известия
Казалось бы, интернет и социальные сети предоставляют нам огромную свободу для общения. Мы можем сами выбирать, что нам смотреть, читать и слушать. Можно подумать, что мы самостоятельно приходим к определенным выводам и формируем свое мнение по широкому кругу вопросов. В чем тогда смысл «информационных кампаний по формированию убеждений» в интернете? Как оценивать влияние? Как планировать такие кампании? Можно ли считать саму сеть или тех, кто имеет доступ к ее алгоритмам, активными участниками процесса или всё происходит на основе обезличенных методов машинного обучения?
Исследования подтверждают, что да, социальные сети активно вмешиваются в процесс. Однако оценка их влияния на ход информационных кампаний в интернете по формированию убеждений и изменению поведения индивидов — сложная задача, в том числе из-за неполноты данных, которые, как правило, трудно получить в нужном объеме, и непростой природы социально-сетевых взаимодействий.
Например, авторы одной из статей в журнале Nature пишут, что ограничивают свое исследование текстовыми сообщениями. Опустим тот факт, что сообщение может иметь не текстовую форму. Существенно, что в данном случае основой статистического анализа становится предположение, что сам факт появления поста в ленте пользователя оказывает воздействие на его политические убеждения. Такое утверждение небесспорно.
Во-первых, появившийся пост не требует каких-либо действий от пользователя, и не факт, что тот вообще его прочитал. Во-вторых, нам известно, что влияние сообщения на убеждения конкретного индивида зависит как от содержимого послания, так и от доверия к его источнику. Причем если вы подписаны на несколько источников информации, это не значит, что вы доверяете им одинаково.
Влияние на наше отношение к сообщениям в ленте оказывают и уже сформированные взгляды.
Например, в пандемию при анализе поведения пользователей сети «ВКонтакте» мы обнаружили, что политические убеждения и доверие к источнику информации серьезно определили отношение к медицинским маскам. Известно также, что на происходящие в сети информпроцессы сильно влияет структура каналов передачи данных — так называемая топология сети. Наиболее известный эффект — наличие эхо-камер (ситуация, в которой определенные идеи, взгляды и убеждения повторяются внутри закрытой системы и изолируются от опровержения) и информационные пузыри.
Все эти факторы и эффекты учитываются и исследуются в математических моделях информвлияния в социальных сетях.
Для нас как ученых особый интерес представляет так называемый алгоритмический фактор — влияние алгоритмов самой сети, которые определенным образом формируют порядок выдачи постов в лентах и тем самым могут оказывать воздействие на их информированность и убеждения. Декларируется благая цель — пользователи должны получать актуальную и интересную для них информацию.
Судя по многочисленным публикациям в Science, Nature и других авторитетных научных журналах, среди ученых есть разногласия относительно долгосрочных последствий алгоритмической персонализации контента для общества. Но многие из них всё же считают, что она ведет к формированию информационных пузырей и эхо-камер, когда альтернативные точки зрения исключаются, а пользователь в основном видит факты и аргументы, подтверждающие одну точку зрения.
Таким образом в сети возникает эффект ложного консенсуса («все так думают») и происходит усиление поляризации.
Результаты проведенных нами и другими исследователями модельных экспериментов показывают потенциал информационного управления. В частности: а) изменение порядка сообщений в новостной ленте «подталкивает» общественное мнение в «нужную» сторону, б) алгоритмы рекомендации новых «друзей» также можно назвать механизмами вмешательства, влияющими на степень разногласий в сети.
Алгоритмы персонализации в силу своей механики уязвимы. Изнутри — как минимум, на этапе машинного обучения возникает предвзятость, внесенная обучающей выборкой данных и решениями его разработчиков. Как пример — история чат-бота Tay от Microsoft в Twitter (2016 год). Извне — легальная реклама или применение «реверс-инжиниринга» алгоритмов (вспомним историю с выборами в США и Cambridge Analytica). Это дает возможность целенаправленного масштабного информационного воздействия на мнения в сети.
Эффективность информационных воздействий в ближайшее время будет качественно усилена использованием новейших больших языковых моделей (применяются, в частности, в ChatGPT), которые генерируют убедительные сообщения, где зачастую сложно отделить факты от вымысла.
Сгенерированные таким образом правдоподобные сообщения (посты, комментарии) могут резко снизить издержки на проведение кампаний и взращивание агентов влияния в социальных сетях (ботов, троллей, фальшивых пользователей). Они могут также применяться для быстрого и масштабного продвижения нарративов в рамках информационных кампаний при помощи сети агентов влияния и на основе знаний социально-психологических и алгоритмических факторов в онлайновых социальных сетях. Очень яркая история описана в исследовании британской некоммерческой организацией по борьбе с ненавистью и дезинформацией в сети (CCDH) о 12 антиваксерах, сформировавших сеть влияния, ответственную за 70% контента против вакцинации в Facebook (принадлежит Meta, признана в РФ экстремистской организацией).
В этой ситуации особую значимость приобретает изучение сетевых моделей формирования и распространения мнений, при помощи которых следует верифицировать механизмы информационного влияния в сети. Сюда относятся в том числе гипотезы о поведении людей и ботов, о влиянии алгоритмов сети на мнения/поведение.
