Dynamics of social contagions with heterogeneous adoption thresholds: Crossover phenomena in phase transition
异质性采纳阈值在社会传染中广泛存在，但在以往的研究中往往被忽视。我们首先提出了一个非马尔可夫扩散阈值模型一般采用阈值分布。为了定量地了解异质性采用阈值的影响，基于边缘的分区理论提出的模型。我们使用二元扩散阈值模型作为具体示例，其中一些个体具有低采用阈值（即，积极分子）而其余的人持有相对高的采用阈值（即，偏执狂），以证明异质采用阈值显着影响最终采用规模和相变。有趣的是，在该体系中可以发现一级、二级和混合相变。更重要的是，对于偏执者的不同采纳阈值，在相变中存在两种不同的交叉现象：从一阶或混合相变到二阶相变的变化。基于该理论的理论预测与数值模拟结果吻合得很好。
2015-09-10 cs.SI physics.soc-ph
The "Unfriending" Problem: The Consequences of Homophily in Friendship Retention for Causal Estimates of Social Influence
越来越多的学者正在使用纵向社会网络数据，试图获得同行或社会影响力的估计。这些数据可能提供额外的统计杠杆，但它们可能会引入新的推理问题。特别是，虽然同质性在友谊形成中的混淆效应得到了广泛的认可，但在友谊保持中的同质性也可能混淆纵向网络数据中社会影响力的因果估计。我们在对Christakis、Fowler及其同事在众多文章中使用的统计模型进行蒙特卡罗分析时为这一说法提供了证据，这些文章估计了社交网络中的“传染”效应。我们的研究结果表明，同质性在友谊保留引起显着的向上偏差和降低覆盖水平的Christakis和福勒模型，如果有不可忽略的友谊磨损随着时间的推移。
2011-06-17 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Reentrant phase transitions in threshold driven contagion on multiplex networks
阈值驱动传染模型解释了信息、行为、系统性风险和流行病在社会、金融和生物网络上的级联传播。与经验观察不一致的是，这些模型预测，单层未加权网络在达到足够的连通性后会对全球级联产生抵抗力。我们研究了阈值驱动的传染权异质多重网络，并表明，他们可以保持敏感的全球级联在任何级别的连接，并与增加边缘密度通过交替阶段的稳定性和不稳定性的形式重入相变的传染。我们的研究结果为在高度连接但异质的网络中观察到大规模传染提供了一个新的理论解释。
2019-05-28 cs.SI physics.soc-ph
Complex Contagions: A Decade in Review
自2007年《复杂传染和长关系的弱点》一书出版以来，人们在各种各样的社会领域对复杂传染进行了研究。在回顾这十年的研究中，我们讨论了复杂传染病应用研究的最新进展，特别是在健康，创新扩散，社交媒体和政治领域。我们还讨论了这些实证研究如何刺激传染的理论建模，这涉及网络拓扑结构对扩散的影响，以及个人层面的属性和阈值的影响互补的进步。在综合这些发展，我们建议未来的研究三个主要方向。第一个是研究多重传染如何在同一网络内和网络之间相互作用，可以称之为传染生态学。第二个是关于阈值结构及其行为后果如何因个人和社会背景而异的研究。第三个领域涉及复杂传染动态中的多样性和同质性的作用，包括当地同龄人之间的人口特征的多样性，以及网络内结构多样性的更广泛概念。在整个讨论过程中，我们努力强调未来的理论和经验机会。
2017-10-20 cs.MA cs.SI physics.soc-ph
Interdependent Diffusion: The social contagion of interacting beliefs
社会传染是人们从邻居那里接受一种信仰、想法或做法，并将其传递给其他人的过程。100多年来，研究社会传染的学者们几乎都做出了同样的假设：一次只有一种信念、想法或实践在人群中传播。这是一个默认的假设，我们懒得去陈述，更不用说证明了。这个假设是如此根深蒂固，以至于我们的文学作品中甚至没有一个词来表达“任何要传播的东西”，因为我们从来不需要讨论其中的一个以上。但这个假设显然是错误的。每天都有数以百万计的信念、想法和实践（我们称之为“扩散剂”）通过社会传染传播。假设扩散物一次传播一个--或者更慷慨地说，它们彼此独立地传播--就是假设扩散物之间的相互作用对采用模式没有影响。这可能是真的，也可能是大错特错。我们从来没有停下来寻找答案。本文使用模拟、观测数据和2400名受试者的实验室实验，对独立信念和相互依赖信念的传播进行了直接比较。我发现，在假设扩散之间的独立性，学者们忽略了社会过程，从根本上改变了社会传染的结果。信仰之间的相互依赖会产生两极分化，而不管社会网络结构、同质性、人口统计、政治或任何其他常见的原因。它还协调信念的结构，这些信念既可以有内部的正当性，也可以有社会的支持，而不需要任何外部真理的基础。
2021-06-01 cs.SI physics.soc-ph
The Impact of Heterogeneous Thresholds on Social Contagion with Multiple Initiators
阈值模型是复杂社会系统中传染病传播的一个简单但经典的模型。为了捕捉社会影响的复杂性，我们调查的阈值限制级联的行为在多个启动器的存在下，作为阈值的分布是不同的两个极端的情况下，相同的阈值和均匀分布的数值和分析的过渡。我们通过采用节点阈值的截断正态分布来实现这一点，并且当我们改变标准差时观察到级联大小的非单调变化。此外，对于一个足够大的传播的阈值分布，社会影响过程的临界点行为消失，取而代之的是由发起人集的大小所控制的平滑交叉。我们证明，对于一个给定的大小的发起人集，有一个特定的方差的阈值分布的意见传播最佳。此外，在合成图的情况下，我们表明，传播渐近成为独立的系统的大小，和全球级联可以出现只是由一个单一的节点添加到启动器集。
2015-11-20 cs.SI physics.soc-ph
Dose-response functions and surrogate models for exploring social contagion in the Copenhagen Networks Study
网络上的传播动力学和复杂传染过程是复杂人类和自然系统中出现临界转变、临界点和其他非线性现象的重要机制。现在，越来越多的时间网络数据可用于研究行为、观点、想法、疾病和创新的传播过程，以检验有关其特定属性的假设。为此，我们在这里提出了一种基于剂量反应函数和假设检验的方法，使用替代数据模型，随机化的经验数据的大部分方面，同时保存某些结构相关的传染，群体或同质性动态。我们证明了这种方法的合成时间网络数据的传播过程中产生的自适应选民模型。此外，我们将其应用于哥本哈根网络研究的经验时间网络数据。该数据集提供了数百名大学生在三个月内参与研究的身体密切接触网络。我们研究的潜在传播动态的健康相关的行为“定期去健身工作室”在这个网络上。基于替代数据模型的层次结构，我们发现，我们的方法既没有提供显着的证据，在这个数据集中的剂量反应型网络传播过程的影响，也没有显着的证据同质性。运动行为的实证动力学可能更好地描述了个人的特点，如对行为的处置，并保持它的持久性，以及影响整个群体的外部影响，和非平凡的网络结构。所提出的方法是通用的，也有前途的应用程序，其他时间网络数据集和感兴趣的特点。
2021-09-06 physics.soc-ph
Influential groups for seeding and sustaining nonlinear contagion in heterogeneous hypergraphs
一些生物和社会传染现象，如超级传播事件或社会强化，是多体相互作用的结果，超图提供了一个自然的数学描述。在本文中，我们开发了一种新的数学框架的基础上近似主方程研究传染随机超图的异质结构，无论是在组的大小（超边基数）和成员的节点组（hyperdegree）。对群体内部动力学的描述提供了对传染过程的准确描述，同时又不失分析的易处理性。使用多体相互作用映射到非线性感染率的传染模型，我们的两个主要结果显示了大群体的影响力，从某种意义上说，它们驱动了传染病的早期传播及其流行状态（即，其稳定状态）。首先，我们提供了一个详细的表征的相变，它可以是连续的或不连续的一个半导体制度，并推导出解析表达式的临界点和三临界点。我们发现，大的值的三阶矩的成员分布抑制出现不连续的相变。此外，异质组的大小和非线性传染的组合有利于介观本地化阶段的开始，其中传染仅由最大的组维持，从而抑制双稳态。其次，我们制定了超图传染的最佳播种问题，我们比较了两种策略：根据单个节点或组属性调整种子的分配。我们发现，当传染是足够的非线性，群体是更有效的种子比单个节点的传染。
2021-10-04 physics.soc-ph
Virality Prediction and Community Structure in Social Networks
网络结构如何影响扩散？最近的研究表明，答案取决于传染的类型。与传染病（简单传染病）不同，复杂传染病受到社会强化和同质性的影响。因此，在高度聚集的社区内的传播得到加强，而在社区之间的传播受到阻碍。一个常见的假设是，模因和行为是复杂的传染。我们表明，虽然大多数模因确实表现得像复杂的传染病，但少数病毒模因会像疾病一样在许多社区传播。我们证明，未来流行的模因可以通过量化其早期传播模式的社区集中度来预测。一个迷因渗透的社区越多，它的病毒性就越强。我们提出了一种实用的方法，将社区结构的数据转化为关于哪些信息将广泛传播的预测知识。这种联系可能会导致计算社会科学，社交媒体分析和营销应用的重大进步。
2013-11-11 cs.CY cs.SI physics.data-an
Close and ordinary social contacts: how important are they in promoting large-scale contagion?
一个突出的问题是跨学科的兴趣是定量地了解社会接触的传染动力学中的作用。一般来说，有两种类型的接触：亲密的朋友，同事和家人等，以及与陌生人的日常接触。通常情况下，社会强化发生在密切接触者身上。考虑到这两种类型的接触，我们开发了一个基于接触的社会传染模型。我们发现，与传播动力学，随机网络有共存的连续和不连续的相变，但异构网络的过渡是连续的。我们还发现，普通接触在促进大规模传播中起着至关重要的作用，而紧密接触的数量不仅决定了随机网络中相变的性质，而且决定了爆发阈值的大小.对于来自现实世界的异构网络，大量的密切接触者影响流行阈值，而其在促进传播中的作用取决于分配给它的采纳阈值。首先，普通接触者和密切接触者之间的强烈相互作用是产生普遍传播的必要条件。事实上，只有当有合理长度的传播路径，涉及密切和普通接触，才有可能大规模爆发社会传染病。第二，当阈值和普通接触者之间的传播率都很小时，异质网络中大量的密切接触者通过枢纽节点之间的传播渠道促进了传染病的爆发和传播。我们开发了一个理论框架，以获得对随机网络的主要研究结果的分析理解，并得到广泛的数值计算的支持。
2018-11-09 cs.SI physics.soc-ph
Double transitions and hysteresis in heterogeneous contagion processes
在许多现实世界的传染现象中，接触传播实体以供收养的数量因个人而异。因此，我们研究了具有异质采纳阈值的传染动力学模型。我们推导出平均场方程的分数采用节点，并获得相图的传输概率和分数的节点需要多个接触采用。我们发现，由于采用阈值的异质性，采用节点的比例存在双重相变，表现出连续的转变和随后的不连续跳跃。此外，我们观察到的滞后曲线，在所采用的节点的分数，由于在网络中的密集连接的核心采用的节点。
2021-09-23 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Homophily and Long-Run Integration in Social Networks
我们建模网络的形成时，异构节点依次进入，并通过随机会议和基于网络的搜索，但与类型依赖的偏见形成连接。我们表明，有“长期的整合”，即组成的类型在足够老的节点的社区接近全球类型分布，提供了基于网络的搜索是公正的。然而，年轻节点的连接仍然反映了有偏见的会议过程。当存在两种类型和基于位置的偏差时，我们得到了基于类型的度分布和群体水平的同质性模式。最后，我们说明了模型的实证应用物理学期刊的引文数据方面。
2012-04-07 cs.SI physics.soc-ph
Multistability and High Codimension Bifurcations in Synergistic Epidemics on Heterogeneous Networks
本研究将协同传染模型扩展到异质网络，发现其存在多稳定状态与高余维分岔，协同作用重塑节点影响力，低度节点影响初期入侵、高度节点触发爆发，挑战传统控制策略。
2025-07-07 physics.soc-ph
Quantifying opinion homophily in online social networks: A bounded confidence perspective
School of Mathematics and Statistics, Wuhan University（武汉大学数学与统计学院）；Division of Automatic Control, Department of Electrical Engineering, Linköping University（林雪平大学电气工程学院自动控制系）；Department of Electrical Engineering and Information Technology, Università degli Studi di Napoli Federico II（那不勒斯费德里科二世大学电气与信息工程系）；Department of Engineering, University of Sannio（桑尼奥大学工程系）；Institute of Information Science and Technologies “A. Faedo” (ISTI), National Research Council (CNR)（意大利国家研究委员会“阿·法多”信息技术研究所）；College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院）
本文从有界信心视角研究在线社交网络中基于意见的同质性，利用Reddit和Twitter的异质数据集分析用户互动网络，发现用户意见空间集中度显著高于随机预期，且关系强度和议题极化进一步加剧这一效应。
2026-04-25 cs.SI physics.soc-ph
Epidemic Spreading on Activity-Driven Networks with Attractiveness
我们研究SIS传染病传播过程展开最近概括的活动驱动的建模框架。在这个时变网络模型中，每个节点由两个变量描述：活动性和吸引力。第一，描述了形成联系的倾向。第二，定义吸引他们的倾向。我们推导出分析考虑的时间尺度驱动的接触和传染的演变可比的流行阈值。这些解是通用的，适用于任何活动和吸引力的联合分布。通过考虑异质分布和两个变量之间的不同相关性进行的大规模数值模拟，证实了理论图片。我们发现吸引力的异质分布改变了传染过程。特别是，在两个变量之间不相关和正相关的情况下，异质吸引力促进了传播。相反，活动和吸引力之间的负相关阻碍了传播。所提出的结果有助于了解时变网络的动力学性质及其对在其结构上展开的传染现象的影响。
2017-09-11 cs.SI physics.soc-ph
How different homophily preferences mitigate and spur ethnic and value segregation: Schelling's model extended
在谢林的隔离模型中，两个种族群体的代理人居住在一个规则的网格中，目标是生活在一个与同一种族成员的最小期望比例相匹配的社区中。该模型表明，所观察到的隔离可能是人们在空间限制下追求这种同质性偏好的互动的紧急结果。即使是温和的同质性偏好也会在宏观层面上产生高度的隔离。在现代，种族多元化的社会中，人们可能不会根据种族来定义相似性。相反，对族裔多样性的共同容忍可能发挥更重要的作用，影响社会中的隔离和融合模式。考虑到这一点，我们扩展谢林的模型分为价值导向和种族导向的代理人的人口。使用参数扫描，我们探讨的后果，这两种类型的代理人的相互适应的种族隔离，价值隔离，和人口密度在附近。对同样大小的族裔群体和多数-少数群体的情况审查了这种后果。引入以价值为导向的代理人减少总种族隔离相比，谢林的原始模型，但新的现象的价值隔离似乎比种族隔离更明显。此外，由于交叉感染，更强的种族同质性偏好不仅导致更大的种族隔离，而且也导致更多的价值隔离。宽容行为者更强的价值取向同样导致了种族取向行为者的种族隔离。此外，价值导向的代理人倾向于生活在比种族导向的代理人更多的代理人的社区。在多数族裔-少数族裔的环境中，这种影响对少数族裔的影响似乎比对多数族裔的影响更为严重。
2018-09-05 physics.soc-ph
Local cascades induced global contagion: How heterogeneous thresholds, exogenous effects, and unconcerned behaviour govern online adoption spreading
创新、产品或在线服务的采用通常被解释为一个传播过程，在很大程度上受社会影响驱动，并受个人需求和能力的制约。为了模拟这一过程，人们通常引入行为阈值机制，如果系统满足一组条件，则可以引起全局级联的演变。然而，这些模型并没有解决时间方面的新兴级联，这在现实系统中可能会通过各种途径，从缓慢到快速的模式演变。在这里，我们通过对全球最大的互联网语音服务Skype社交网络的产品采用情况进行分析和建模，填补了这一空白。我们提供的分数行为阈值，这似乎是独立的采用自我的程度的异质性分布的实证证据。我们发现，现实世界的采用集群的结构是从根本上不同于以前的理论预期，因为脆弱的收养-引起一个单一的采用邻居-似乎是重要的，只有在本地，而自发的收养者到达一个恒定的速度和不关心的个人的参与管理全球出现的社会传播。
2016-01-29 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.data-an
Dynamics of social contagions with limited contact capacity
个体总是受到时间、精力等非弹性资源的限制，从而限制了个体对社会交往的投入和交往能力。接触能力在社会传染动力学中起着重要的作用，但迄今为止还没有理论分析。在本文中，我们首先提出了一个非马尔可夫模型来理解接触能力对社会传染的影响，其中每个人只能接触并传递信息给有限数量的邻居。然后，我们开发了一个异构的边缘为基础的房室理论，这个模型，并获得了显着的协议与模拟。通过理论分析和仿真实验，我们发现，增大接触容量会使网络对行为传播更加脆弱。有趣的是，我们发现，这两个连续和不连续的依赖最终采用的大小上的信息传输概率可以出现。并且两种依赖之间存在交叉现象。更具体地说，只有当度指数大于某个临界度指数时，才能通过增大接触容量来诱导交叉现象，而当度指数小于临界度指数时，对于任何接触容量，最终行为采纳规模总是连续增长的.
2015-07-28 cs.SI physics.soc-ph
Nonlinear bias toward complex contagion in uncertain transmission settings
针对异质群体传播风险常被忽略的问题，提出加权超图上的流行病模型，发现忽略异质性会导致简单传染被非线性偏向并误判为复杂传染，为推断传播机制提供警示。
2023-12-30 physics.soc-ph q-bio.PE
Contagion processes on the static and activity driven coupling networks
网络结构的演化与流行病的传播是共同共存的动力学过程。在大多数情况下，网络结构被视为静态或时变的，假设整个网络是在同一个时间窗口中观察。在本文中，我们考虑的传染病传播的静态和时变结构的网络。同时，假设时变部分与传染病传播具有相同的时间尺度。我们引入了一个静态和活动驱动耦合（SADC）网络模型来描述静态（强）结构和动态（弱）结构之间的耦合。在SADC模型上，研究了强结构为均匀度分布和非均匀度分布的SIS和SIR模型在不同耦合策略下的流行阈值.由SADC模型得到的理论阈值可以恢复和推广静态和时变网络中的经典结果。研究表明，在SADC网络中，当平均度保持不变时，弱结构使得同向耦合的传染病更容易爆发，而异向耦合的传染病更难爆发。此外，我们发现存在一个阈值比率的薄弱结构有实质性的影响，对流行病的爆发。这促进了我们理解为什么即使我们限制了人口的流动，流行病仍然可以在一些社交网络中爆发。
2015-12-07 cs.SI physics.soc-ph
Contagion on complex networks with persuasion
阈值模型是研究社交网络上传染过程的经典模型。我们考虑了社交网络中的非对称个体交互，并在阈值模型中引入了说服机制。具体来说，我们研究了复杂网络上级联过程中的采用和说服的组合。研究发现，引入说服机制后，系统可能会变得更容易受到全局级联的影响，并且说服机制在异构网络中的作用比在同构网络中的作用更显著：异构网络与同构网络的比较表明，在弱说服机制下，异构网络比同构网络更容易抵抗随机冲击;而在强说服下，同质网络更稳定。最后，我们研究了采用和说服阈值异质性对系统稳定性的影响。虽然这两种异质性都会引起全球级联，但当网络连接足够密集时，采用异质性的影响比说服异质性大得多。
2016-05-16 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Simplicial contagion in temporal higher-order networks
复杂网络代表了研究相互作用个体群体中流行病过程的天然支柱。然而，这样的建模框架自然仅限于成对的相互作用，因此不太适合正确描述社会传染，即个体在同时暴露于多种感染源后获得新的规范或想法。单纯形传染已被提出作为一种替代框架，其中单纯形被用来编码任何顺序的群体相互作用。高阶相互作用的存在导致爆炸性的流行病的转变和双稳态，不能只考虑二元关系时获得。特别是，临界质量效应甚至可以出现在低于标准的成对流行病阈值的传染性值下，其中传染性节点的初始种子的大小决定了系统最终是处于地方病状态还是健康状态。在这里，我们将单纯传染扩展到时变网络，其中成对和高阶单纯形可以随着时间的推移被创建或销毁。通过微观马尔可夫链的方法，我们发现，相同的种子的传染性节点可能会或可能不会导致一个地方病的稳定状态，这取决于底层网络结构的时间属性，并表明持久的时间相互作用预期发病的地方病状态在有限大小的系统。我们描述了这种行为的高阶网络与连续的相互作用之间的规定的时间相关性和异质单纯复合物，表明时间性再次限制了高阶传播的效果，但在一个不太明显的方式比均匀的结构。我们的工作表明，将时间性，许多现实世界中的系统的现实特征，超越成对相互作用的动力学过程的调查的重要性。
2021-05-10 cs.SI physics.soc-ph
Control of Harmful Information Spreading on Adaptive Higher-Order Networks via Group Dissolution
Beihang University（北京航空航天大学）
本文构建结合平台群组解散与用户自适应重连的自适应高阶传播模型，揭示群组解散的有效窗口，发现高阶强化扩大该窗口、重连同质性缩小该窗口，为遏制有害信息的平台策略提供依据。
2026-09-01 physics.soc-ph
Dynamics of social contagions with local trend imitation
社会传染动力学的研究还没有包括对普遍存在的局部趋势模仿（LTI）特征的理论分析。我们提出了一个具有帐篷状采纳概率分布的社会传染模型，以研究这种LTI特征对行为传播的影响。我们还提出了一个广义的基于边缘的房室理论来描述所提出的模型。通过大量的数值模拟和理论分析，我们发现在相变中存在一个交叉点：当LTI容量较强时，最终行为采纳规模的增长呈现二阶相变。当LTI容量较弱时，我们看到一阶相变。对于给定的行为信息传输概率，存在一个最优的LTI容量，使最终的行为采纳大小最大化。最后，我们发现，上述现象并没有定性地影响异质度分布。我们提出的理论与模拟结果一致。
2017-09-24 physics.soc-ph
Preference or opportunity? Why do we find more friendship segregation in more heterogeneous schools?
对学校友谊网络的研究表明，异质性增加了同质性偏好。我们认为，这可能是一个误导性的解释指数随机图模型（p*）的系数，用于模拟网络数据。如果学生希望避免完全没有朋友，那么少数民族学生可能似乎愿意在一个更同质的学校中与多数民族学生更好地融合，即使在所有学校中，对拥有同一种族朋友的偏好都是一样的。我们使用网络形成的随机效用模型，在计算实验中研究驱动网络选择的偏好的影响。我们为不同的学校组合生成模拟网络，但具有相同的参数偏好同质性。我们估计与p* 模型对这些模拟数据的系数相同的种族（模拟）的友谊选择的影响。测试证实，p* 系数相同的种族的影响是大得多的人口与大量的少数民族，虽然实际的同质性偏好是相同的所有模拟学校组成。
2009-01-19 nlin.AO physics.soc-ph
Higher-order adaptive behaviors outperform pairwise strategies in mitigating contagion dynamics
Aix Marseille Univ, Université de Toulon, CNRS, CPT, Turing Center for Living Systems（艾克斯-马赛大学，土伦大学，法国国家科学研究中心，复杂物理中心，图灵生命系统中心）；Department of Network and Data Science, Central European University（中欧大学网络与数据科学系）；National Laboratory for Health Security, HUN-REN Rényi Institute of Mathematics（国家安全健康实验室，匈牙利研究网络雷尼数学研究所）
研究探讨了高阶互动驱动的自适应行为在缓解传染动态中的优势，通过数值模拟和均值场分析显示，高阶信息驱动的自适应行为更有效限制传染传播，同时社会成本更低。
2026-02-05 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Opportunity and choice in social networks
我们的社会在人口普查、教育、宗教、族裔和文化构成等许多方面都是多种多样的。人与人之间的联系-如友谊、婚姻或合作-分布不均匀，往往集中在同一群体内。这种现象被称为“近亲繁殖同性恋”，它与（社会）偏好与自己类型的个体联系（“基于选择的”同性恋）或与她在个人选择集中的同类个体的流行（“基于机会的”同性恋）有关。选择决定了我们所观察到的关系网络，而机会则与（不可观察的）社会网络的构成有关，个人嵌入和脱离了他们的关系网络。在这种情况下，我们提出了一种方法，在存在多个数据的情况下，允许一个区分机会和选择基于同质性。主要的直觉是，在不带偏见的机会下，随着少数群体规模的缩小，基于选择的同质性的影响越来越弱，因为少数群体的个体很少见面，也很少有机会建立联系。因此，在极少数少数人中出现同性恋现象是机会偏见的一个指标。我们在美国婚姻数据的种族和教育维度上测试了这一想法，并在美国学校的友谊中进行了种族测试。
2010-06-15 physics.soc-ph
Complex Contagions with Timers
大量的努力已经投入到试图在网络上建立社会影响力的模型中，包括行为、规范和思想的传播。大多数社会影响力模型倾向于假设个体对邻居状态的变化做出反应而没有任何时间延迟，但在社会背景下，这往往不是真的，因为（出于各种原因）不同的代理人可能有不同的反应时间。为了研究这种情况下，我们引入了一个定时器的想法到阈值模型的社会影响。节点上计时器的存在延迟了采用-即，状态的变化-每个代理，这反过来又延迟了其邻居的采用。对于一个分布式定时器，其中所有节点都表现出相同的延迟量，采用延迟也是均匀的，因此节点的采用顺序保持不变。然而，异质分布的定时器可以改变节点的采用顺序，从而改变状态变化在网络中传播的“采用路径”。使用阈值模型的社会传染，我们说明，异构定时器可以加速或减速的传播相比，一个类似的情况下，同质定时器的采用，我们调查这种加速或减速的定时器分布和网络结构的关系。通过修改Watts阈值模型的一对近似，我们推导出采用者分数的时间演化的解析近似，并且我们发现与数值计算很好的一致性。我们还研究了我们的新的计时器模型的网络构建的经验数据。
2017-06-13 cs.SI math.DS math.PR
Dimensional Reduction of Solvency Contagion Dynamics on Financial Networks
本研究将度加权和谱降维方法应用于基于DebtRank的银行间网络信用冲击传播模型，在多种网络设置下验证其能可靠估计系统性风险，并揭示降维方法的物理原理。
2022-08-07 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
A Heterogeneous Schelling Model for Wealth Disparity and its Effect on Segregation
经济学中引入了谢林隔离模型，以说明微观动机如何影响宏观行为。网格上的代理有两种颜色，如果具有不同颜色的邻居的数量超过某个阈值，则尝试移动到不同的位置。模拟显示，即使是这种温和的地方色彩偏好，或同质性，也足以导致种族隔离。在这项工作中，我们提出了一个随机推广的谢林模型，基于种族和财富，以了解如何精心设计的激励措施，如城市基础设施，可能会影响隔离。在我们的模型中，每个代理都被分配了两种颜色中的一种，以及一个标签，富有或贫穷。此外，我们指定网格上的某些顶点为“城市站点”，提供最有利于穷人的城市基础设施，从而激励穷人占据这些顶点。我们研究反映这些偏好的马尔可夫过程的平稳分布，以了解长期影响。我们证明，当激励措施足够大，我们将有“城市化的贫困，”一个观察到的效果，穷人往往聚集在城市网站。此外，即使同性恋偏好非常小，如果激励很大，并且在双色阶层中存在收入不平等，我们也可以在城市地区实现种族隔离，但在非城市地区实现种族融合。相比之下，我们发现整体缓解隔离时，城市网站分布在整个晶格和城市网站的激励超过同质性偏见。我们证明，在这种情况下，无论多么强烈的同质性偏好，这将是指数不可能的配置选择平稳将有大，同质集群的代理人的颜色，这表明我们将有种族融合的概率很高。
2022-10-09 math.PR nlin.AO physics.soc-ph
Epidemic Spreading and Digital Contact Tracing: Effects of Heterogeneous Mixing and Quarantine Failures
通过安装在移动电话上的数字跟踪应用程序进行接触者追踪是控制传染病传播的重要工具。它的有效性可以通过修改用于分析接触网络的渗流和连通性的标准方法来量化。我们将此框架应用于具有不同程度分布，应用程序用户数量和隔离失败概率的网络。此外，我们还研究了同质性和异质性的结构化群体以及学位目标应用分布的可能性。我们的研究结果是基于显式模拟和平均场分析相结合。他们指出，可以有重大差异的流行病的规模和流行病的概率，这是等价的正常SIR过程。此外，程度的异质性被认为是特别重要的流行阈值，但没有那么多的流行规模。跟踪导致中断的概率不如应用程序采用率重要。最后，在应用程序采用方面，强烈的同质性和特别是异质性都是有害的。总的来说，流行动力学对我们测试的所有参数值都非常敏感，这使得估计数字接触者追踪效果的问题成为一个固有的多维问题。
2022-04-19 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.SI
The Dynamics of Health Behavior Sentiments on a Large Online Social Network
在许多国家，可改变的健康行为是疾病和死亡的主要原因，通常是由个人对健康和疾病的信念和情绪驱动的。影响健康结果的个人行为越来越多地受到社交网络的调节，例如通过志同道合的个人的协会-同性恋-或通过同伴影响效应。使用统计方法来衡量大量的变量有关的社会网络统计的个人时间效应，我们调查的健康情绪的传播对一种新的疫苗在Twitter上，一个大型的在线社交网络。我们发现，邻里的大小和曝光强度的影响是定性非常不同的情绪的类型。一般来说，我们发现，更多的固执己见的邻居抑制情绪的表达。我们还发现，消极情绪的暴露是传染性的-我们只是指预测未来的消极情绪表达-而积极情绪的暴露通常不是。事实上，积极情绪甚至可以预测消极情绪表达的增加。我们的研究结果表明，同伴影响力和社会传染对社交网络上行为传播动态的影响具有很强的内容依赖性。
2012-07-31 cs.SI physics.soc-ph
Fundamental properties of cooperative contagion processes
我们研究了在宿主人群中传播和持续的传染过程之间的协同效应。我们提出并分析了一个动态模型，在该模型中，受一个传染性代理$A$的个人表现出高于基线的倾向，受到第二代理$B$，反之亦然。该模型是传统的SIS（易感-感染-易感）模型用于建模单传染过程的自然扩展。我们表明，协同性改变了系统的动力学相当强的协同性时。该系统表现出不连续的相变中没有观察到的单剂传染，多稳定性，一个分离的传统的流行病阈值为不同的阈值开始和灭绝以及滞后。这些属性是强大的，并证实了随机模拟格和通用网络拓扑结构。最后，我们调查波的传播和瞬态的空间扩展版本的模型，并表明，特别是对于中间值的基线再现比的系统的特点是由各种类型的波前速度。该系统可以表现出空间异构的一些参数和负的波前速度（后退波前）的定态。两个代理模型可以作为一个起点，更复杂的传染过程，涉及几个相互作用的代理，一个模型框架，特别适合于模拟宿主种群中的微生物生态系统的传播和动态。
2017-03-20 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.soc-ph
Unveiling the impact of cross-order hyperdegree correlations in contagion processes on hypergraphs
Network Science Institute, Northeastern University London（东北大学伦敦网络科学研究所）；Department of Network and Data Science, Central European University（中欧大学网络与数据科学系）；Department of Mathematics, Northeastern University（东北大学数学系）
提出有效超度模型（EHDM）研究超图上的SIS传播动力学，发现跨阶度相关性（如节点在成对与高阶交互中的枢纽一致性）会改变传播阈值和最优控制策略。
2026-06-16 physics.soc-ph
Adaptive Susceptibility and Heterogeneity in Contagion Models on Networks
传染性过程，例如传染病的传播、社会行为或计算机病毒，会影响生物、社会和技术系统。网络上大种群和有限总体的流行病模型已被用来理解和控制瞬态和稳态行为。通常认为，在从感染中恢复后，每个病原体将返回其原始易感状态或获得对再感染的完全免疫力。我们研究了网络SIRI（易感-感染-传染-感染）模型，一个传染病模型的传播过程中的网络异构代理，可以适应他们的易感性再感染。该模型概括了现有的模型，以适应现实的条件下，代理商获得部分或妥协的免疫力后，第一次暴露于感染。我们证明了区分四个动态制度：无感染，流行病，地方病，和传染病的模型参数和网络结构的充要条件。对于在传统模型中没有考虑到的传染性疾病制度，我们展示了在看起来像是向无感染人群收敛之后，如何能够出现快速复苏的流行病。我们使用该模型及其预测能力来展示如何设计控制策略来减轻有问题的传染性行为。
2020-04-11 cs.SI math.DS math.OC
The Scaling of Human Contacts in Reaction-Diffusion Processes on Heterogeneous Metapopulation Networks
我们提出了新的经验证据，基于Twitter上的数百万次互动，证实了人类接触与人口规模有关。我们将这样的观察到一个反应扩散集合种群框架提供了一个分析表达式的全球入侵阈值的传染过程。值得注意的是，人类接触的规模被发现有利于传播动态。我们的研究结果表明，人类相互作用的尺度特性可以显着影响人类接触介导的动力学过程，如疾病的传播，和思想。
2014-11-26 physics.soc-ph q-bio.PE
Quantitative Analysis of Social Influence & Digital Piracy Contagion with Differential Equations on Networks
本文结合 ODE 仓室模型与图上网络微分方程分析数字盗版传播，利用媒体宣传和度块近似推导持续阈值并提出控制策略。
2023-09-27 physics.soc-ph
Aging in binary-state models: The Threshold model for Complex Contagion
二元状态模型是那些组成元素只能出现在两种可能的配置中的模型。这些模型是基本的数学处理的一些现象，如自旋相互作用的磁性，观点动力学，谣言和信息传播的社会系统等，在这里，我们专注于研究非马尔可夫效应与老龄化的二元状态动力学在复杂网络。老化被认为是代理人的属性，他们在当前状态下的时间越长，就越不容易改变状态，这会产生异质的活动模式。我们分析在这种情况下，阈值模型的复杂传染病，这已被提出来解释，例如，采用新技术的过程中，代理需要反复确认的几个接触（直到达到一个给定的邻居分数阈值）改变状态。我们的分析逼近很好地描述了Erdös-Rényi、随机-规则和Barabási-Albert网络中的广泛数值模拟。虽然老化不会改变传播条件，但它会减缓级联动态向完全采用状态的发展：采用者在时间上从原始模型的指数增长被拉伸指数或幂律所取代，这取决于老化机制。在几种近似下，我们给出了级联条件的解析表达式，并为指数，幂律和拉伸指数增长规律的采用者密度的指数。除了网络，我们还通过数值模拟描述了二维晶格中阈值模型的老化效应。
2022-11-24 physics.soc-ph
Master equation analysis of mesoscopic localization in contagion dynamics on higher-order networks
传染病的简单模型倾向于假设个体的随机混合，但真正的相互作用不是随机的成对相遇：它们发生在各种类型的聚集体中，如工作场所、家庭、学校和音乐会，最好用高阶网络结构来描述。我们使用基于组的近似主方程对高阶网络上的传染进行建模，在该方程中，我们跟踪一组节点内的所有状态和相互作用，并假设它们之间存在平均场耦合。使用易感-感染-易感动力学，我们的方法揭示了一个介观局部化制度的存在，其中疾病可以集中和自我维持，只有在网络整体组织中的大群体周围。在这种情况下，相变是模糊的，其特征在于基团的不均匀活化。在中观层次上，我们观察到相同大小的组内感染节点的分布可以非常分散，甚至是双峰。当考虑异构网络，无论是在节点和组的水平，我们分析表征与介观局部化的结构参数空间中的区域。我们把这种现象的角度与特征向量本地化，并讨论如何重点高阶结构需要辨别更微妙的本地化在介观层次。最后，我们讨论了介观本地化如何影响结构干预的反应，以及这个框架如何为广泛的动态提供重要的见解。
2020-11-05 nlin.AO physics.soc-ph
Social Contagion and Bank Runs: An Agent-Based Model with LLM Depositors
Harvard College（哈佛大学学院）
本文提出了一种基于代理的模型，通过大语言模型模拟存款人行为，揭示社会传染对银行挤兑风险的放大作用。
2026-02-13 cs.MA physics.soc-ph
Efficient Gillespie algorithms for spreading phenomena in large and heterogeneous higher-order networks
Universidade Federal de Viçosa（维索萨联邦大学）；Institute for Biocomputation and Physics of Complex Systems (BIFI), University of Zaragoza（萨拉戈萨大学复杂系统生物计算与物理研究所 (BIFI)）；Department of Theoretical Physics, Faculty of Sciences, University of Zaragoza（萨拉戈萨大学理学院理论物理系）；National Institute of Science and Technology for Complex Systems, Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas（巴西物理研究中心复杂系统科学与技术国家研究所）；Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo（圣保罗大学数学与计算科学学院）
研究高阶网络中传播现象，开发高效 Gillespie 算法，通过纳入虚拟过程降低计算复杂度，以易感-感染-易感模型为基准，算法性能大幅提升，能模拟大规模异构网络，建立了可扩展连续时间模拟的通用框架。
2026-07-21 physics.comp-ph physics.soc-ph
Analytic solution of Markovian epidemics without re-infections on heterogeneous networks
本文针对无重复感染的异构网络马尔可夫流行病模型，给出了连续时间仓室过程的解析闭式解，将特征值与接触图割集关联，并解析求解了SI和SIR过程，同时指出该方法可扩展至非马尔可夫、时序网络及单纯形传染等更复杂情形。
2023-11-28 physics.soc-ph
Evolution of behaviors in heterogeneous traffic models as driven annealed disorders and its relation to the n-vector model
在一维非均质系统中，整个交通动力学很大程度上依赖于前车的行为。这一结果适用于一类满足以下性质的车辆交通模型。相互作用是单向的。粒子的动力学使速度最大化或减小粒子之间的间隙。颗粒很硬。我们用这个结果来显示交通模型和图论之间的联系，其结果是，驾驶风格通过社会传染传播，随机出现，系统的不均匀性变得动态，或\textit{annealed}，对特定区域的参数空间。将参数解释为在参数空间中定义的向量的条目，这些系统的演化动力学与\textit {n-vector model}的渐近行为之间出现类比。当模仿与突变过程的时间尺度比$ τ_i / τ_m $小时，“方向”对应于最慢策略的参数集的有组织状态是有利的，而如果该比率大，则无优先方向的无组织状态是有利的。
2021-06-02 physics.soc-ph
Service adoption spreading in online social networks
人们采用创新、产品或在线服务的集体行为通常被解释为在整个社会结构中传播的现象。这一过程可以说是由社会影响、社会学习和媒体等外部影响驱动的。对这种过程的观察可以追溯到罗杰斯和巴斯的开创性研究，他们的数学模型有两个方向：一个范式，称为简单传染，将采用传播与流行病过程联系起来。另一个，命名为复杂的传染病，是有关的行为阈值，并成功地解释了出现的大级联的采用，导致快速蔓延的经验数据中经常看到的。最近，由于大型数字社交网络和行为数据集的可用性，对现实世界采用过程的观察变得更加容易。这使得同时研究网络结构和动态的在线服务采用，揭示的机制和外部影响的时间演变的行为或创新采用。这些进步导致了社会传播现象的更现实的模型的发展，这反过来又提供了各种经验采纳过程的非常好的预测。在本章中，我们回顾了最近的数据驱动的研究，解决现实世界的服务采用过程。我们的研究提供了第一个详细的经验证据的异质性阈值分布的采用。我们还描述了这种现象的建模与正式的方法和数据驱动的模拟。我们的目标是了解已确定的社会机制对服务采用传播的影响，并为未来的研究提供潜在的新方向和开放的问题。
2017-06-29 cs.SI physics.soc-ph
On the effect of the path length and transitivity of small-world networks on epidemic dynamics
我们展示了如何能够以系统的方式跟踪基于个人的随机流行病模型的粗粒度解决方案，这些模型在异构复杂网络上演化，并具有拓扑特征。特别是，我们已经开发出的算法，允许调整的传递性（聚类系数）和平均路径长度，允许调查的“纯”的影响，这两个特征的紧急行为的详细流行病模型。该框架可用于揭示弱和强社会关系对小世界网络结构中流行病传播的影响，并最终提供新的系统计算建模和探索更好的传染控制策略。
2011-02-26 cs.SI math.DS physics.soc-ph
Dynamics of cascades on burstiness-controlled temporal networks
突发性是交互事件在时间上不均匀分布的趋势，对物理和社会系统中的信息传播至关重要。然而，缺乏一个分析框架捕捉突发性的影响，通用动态。我们开发了一个主方程的形式主义研究级联的时间网络与突发更新过程建模。在数值模拟和数据驱动的模拟的支持下，我们描述了异质时间相互作用和阈值驱动和传染病传播模型之间的相互作用。我们发现，对于阈值模型，增加间隔时间方差既可以加速传播，也可以减慢传播，但只能减慢传染病传播。当考虑到不同事件时间分布的偏斜度时，传播时间会坍缩到一条通用曲线上。我们的框架揭示了通用扩散机制和底层时间网络结构之间的深刻而微妙的联系，这些结构影响了广泛的网络现象，从自旋相互作用到流行病传染和语言动力学。
2020-07-13 physics.soc-ph
Impact of behavioral heterogeneity on epidemic outcome and its mapping into effective network topologies
Institute for Cross-Disciplinary Physics and Complex Systems (IFISC), CSIC-UIB（跨学科物理与复杂系统研究所）；IMT School For Advanced Studies Lucca（卢卡高等研究学院）
本研究提出HeSIR模型，通过双峰方案捕捉行为异质性对流行病动态的影响，并揭示同质性对疫情传播的潜在影响。
2026-01-29 physics.soc-ph q-bio.PE
Simulating the spread of COVID-19 via spatially-resolved susceptible-exposed-infected-recovered-deceased (SEIRD) model with heterogeneous diffusion
我们提出了一个早期版本的易感暴露-中毒-死亡（SEIRD）的数学模型的基础上偏微分方程耦合的非均匀扩散模型。该模型描述了COVID-19大流行的时空传播，旨在根据人类习惯和地理特征捕捉动态。为了测试该模型，我们将有限元求解器生成的输出与意大利伦巴第大区的测量数据进行了比较，该地区在2020年2月至4月期间受到这场危机的严重影响。我们的研究结果显示，对伦巴第大区COVID-19时空传播的模拟预测与在市政一级收集的流行病学数据之间存在很强的定性一致性。探索放松封锁限制的替代方案的其他模拟表明，重新开放战略应考虑到地方种群密度和传染的具体动态。因此，我们认为，对我们模型的数据驱动模拟最终可以为卫生当局提供信息，以设计有效的流行病遏制措施，并预测关键医疗资源的地理分配。
2020-05-11 cs.NA math.NA physics.soc-ph
Opinion dynamics with emergent collective memory: the impact of a long and heterogeneous news history
在现代社会中，人们接触到大量的信息，其中一些信息经常重复，或者比其他信息更具破坏性。本文运用观点动力学模型来研究这则新闻对社会的影响。特别是，我们的研究旨在解释社会对某些事件的暴露如何深刻地改变人们对现在和未来的看法。我们认为意见的演变受到外部信息和社会压力的影响。后者包括模仿、分化、同质性和它的对立面--仇外心理。这些成分的组合产生了集体记忆效应，这是由外部信息触发的。在本文中，我们把注意力集中在如何产生这种记忆时，外部新闻的出现顺序是随机的。我们将展示一条新闻需要具备哪些特征，才能嵌入社会的记忆。我们还将提供一种分析方法来衡量当大量的新闻条目被呈现时，一个社会能记住多少信息。最后，我们将证明，当某条新闻出现在社会的历史中时，即使是一个扭曲的版本，也足以触发对最初存储的信息的记忆。
2020-11-04 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Exploring the roles of local mobility patterns, socioeconomic conditions, and lockdown policies in shaping the patterns of COVID-19 spread
Facultad de Ingeniería, Universidad del Desarrollo（发展大学工程学院）
该研究将COVID-19传播相关背景视为复杂适应系统，融合多类数据构建模型，探究流动、社会经济因素及封锁政策对传播异质性的影响，开发可通用的抗疫公共政策效果评估优化方法。
2021-03-05 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Ordering dynamics and aging in the Symmetrical Threshold model
本文研究对称Granovetter-Watts模型的相行为及老化效应，发现三种相态，引入老化后稀疏网络的混合相被新相取代，并通过近似主方程理论准确描述了模拟结果。
2023-07-25 physics.soc-ph
Epidemic processes in complex networks
近年来，研究界已经积累了大量证据，证明在广泛的生物和社会技术系统中出现了复杂和异质的连接模式。现实世界网络的复杂性质对各种系统中发生的平衡和非平衡现象的行为有着深远的影响，而传染病传播的研究对于我们理解复杂网络中动力学过程的展开至关重要。对异质网络中传染病传播的理论分析需要发展新的分析框架，它已经产生了具有概念和实际意义的结果。对有关流行病过程的大量研究活动进行了连贯和全面的回顾，详细介绍了成功的理论方法，并明确了它们的局限性和假设。物理学家、数学家、流行病学家、计算机科学家和社会科学家在研究传染病传播方面有着共同的兴趣，并依赖于类似的模型来描述病原体、知识和创新的传播。因此，在重点介绍传染病建模中的主要结果和典型模型的同时，还介绍了关于广义社会传染过程的主要结果。最后，研究活动的最前沿的研究传染病传播的共同进化，耦合，随时间变化的网络。
2015-09-18 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Demographic Dependence of Vaccine Adoption under Opinion Persuasion
Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）；University of Applied Sciences of Western Switzerland (HES-SO)（瑞士西部应用科学大学）；Adelaide University（阿德莱德大学）；Purdue University（普渡大学）
本文提出了一种基于意见说服的SIS-Vo模型，研究疫苗信息在有符号意见网络中的传播，并分析了不同亚群体对政策信息的异质性反应，通过数值模拟展示了如何通过意见动态使系统稳定到无病状态。
2026-05-21 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Threshold models of cascades in large-scale networks
Lund University（隆德大学）；University of Twente（特温特大学）；Politecnico di Torino（都灵理工大学）
本文研究了大规模网络中级联过程的线性阈值模型，通过局部均场方法推导出递归方程，分析其动态行为及 bifurcations，验证理论预测与模拟结果的一致性。
2016-04-19 cs.SI cs.SY eess.SY
