The Predictive Power of Social Media: On the Predictability of U.S. Presidential Elections using Twitter
Twitter作为一种新的社交媒体形式，可能包含有用的信息，为推文内容分析提供了新的机会。本文研究了Twitter对2012年美国总统大选的预测能力。在这项研究中，我们通过结合使用机器学习技术分析了3200万条关于美国总统大选的推文。为了提高Twitter内容分析的准确性，我们设计了一个用于情感分析的高级分类器。我们通过将Twitter结果与传统民意调查进行比较来进行分析。此外，我们使用潜在的Dirichlet分配模型，从选定的推文中提取潜在的主题结构。我们的研究结果表明，我们可以通过运行情感分析来确定候选人的受欢迎程度。我们还可以通过对带有地理标签的推文运行情感分析算法来发现候选人在美国各州的受欢迎程度。据我们所知，没有以前的工作在该领域提出了一个系统的分析相当数量的推文采用的分析技术相结合，我们进行了这项研究。因此，我们的研究结果恰当地表明，Twitter作为一个众所周知的社交媒体是预测未来事件（如选举）的有效来源。这意味着，通过社交媒体了解公众意见和趋势反过来又使我们能够提出一种具有成本效益和时间效益的方式，不仅用于传播和分享信息，而且用于预测未来事件。
2014-07-01 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Long-term evolution of email networks: Statistical regularities, predictability and stability of social behaviors
在社交网络中，人们不断地放弃联系，并以一种高度不可预测的方式用新的联系取代。社会关系的这种高度动态性对信息传播或流行病传播等过程具有重要意义。一些研究已经证明了一些因素对领带更换的复杂微观过程的影响，但这种变化的宏观长期影响在很大程度上仍未得到探索。在这里，我们调查是否，尽管在微观层面上的内在随机性，有宏观统计的长期演变的社交网络。特别是，我们分析了一个大型组织的电子邮件网络，该组织连续四年拥有超过1,000名员工。我们发现，虽然个人关系的演变是高度不可预测的，社会通信网络的宏观演变遵循明确的统计模式，其特征是指数衰减的对数变化的社会关系的重量和个人的社会力量。与此同时，我们发现，个人的社会签名和沟通策略在几年的时间里非常稳定。
2016-01-21 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.data-an
Predictability of conversation partners
传感技术的最新发展使我们能够更详细地研究人类社会行为的本质。通过将信息论方法应用于手机位置的时空数据，[C。Song等人，Science 327，1018（2010）]发现人类流动模式是显著可预测的。受他们工作的启发，我们在另一种人类社会活动中解决了类似的可预测性问题：对话事件。一个人的会话伙伴的序列中的可预测性被定义为在给定当前伙伴的情况下，一个人的下一个会话伙伴可以被预测的程度。我们通过使用互信息来量化这种可预测性。我们使用从日本两家公司办公室收集的面对面互动的纵向数据，研究每个人的会话事件的可预测性。每个主体佩戴配备有红外传感器节点的姓名标签，并且当在紧密接近的传感器节点之间交换信号时，会话事件被标记。我们发现，对话事件在一定程度上是可预测的;知道当前的合作伙伴减少了对下一个合作伙伴的不确定性平均28.4%。大部分的可预测性解释的长尾分布的间隔时间。然而，除了其长尾性质的贡献外，数据中也存在可预测性。此外，个人的可预测性与从数据导出的静态社交网络中的位置相关。被限制在一个社区中的个体--从周围有大量三角形的意义上说--往往具有较低的可预测性，而那些连接不同社区的个体往往具有较高的可预测性。
2011-10-03 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Two Ways of Understanding Social Dynamics: Analyzing the Predictability of Emergence of Objects in Reddit r/place Dependent on Locality in Space and Time
Cross Labs（克罗斯实验室）；Morgridge Institute for Research（莫里奇研究所）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
最近，计算机模型的力量推动了对交互代理中社会动力学的研究，它带来了定性工作的丰富性，同时提供了统计和数学方法的精确性，透明度，广泛性和可复制性。研究社会动力学的一组特殊现象是网络协作平台。一个有趣的数据集是r/place，这是2017年在Reddit上进行的一个协作社交实验，它由一个1000 × 1000像素的共享在线画布组成，由超过100万记录用户在72小时内共同编辑。在本文中，我们设计并比较了两种方法来分析这个实验的动力学。我们的第一种方法包括近似用于生成画布图像的2D细胞自动机规则集以及这些规则如何随时间变化。第二种方法包括卷积神经网络（CNN），它学习了生成规则的近似值，以生成画布的复杂结果。我们的研究结果表明，不同的上下文大小的依赖性的可预测性不同的对象在r/地点的时间和空间。他们还指出，在社会实验的中间，统计推断行为规则的难度出现了令人惊讶的峰值，而用户交互直到结束前才下降。我们两种方法的结合，一种是基于规则的，另一种是基于统计CNN的，显示了突出分析社会动态的各个方面的能力。
2022-06-15 cs.HC cs.LG cs.MA
Asymmetry of social interactions and its role in link predictability: the case of coauthorship networks
本文研究社会互动不对称性对连接强度的影响，发现在合著网络中不对称连接强度与邻域重叠呈幂律关系，并证明考虑连接不对称性可显著提升链路预测效率，进而合理解释了资源分配指数的高性能。
2023-06-26 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.soc-ph
On predictability of rare events leveraging social media: a machine learning perspective
Indiana University（印第安纳大学）
从社交媒体流中提取的信息被用来预测大量现实世界事件的结果，从政治选举到股市波动。越来越多的研究表明，对社交媒体对话的分析如何提供廉价的大众智慧。然而，在何种程度和背景下可以有效地利用这种预测能力，仍然没有得到证实，至少没有得到系统的证实。目前还不清楚基于社交媒体的预测与基于其他信息源的预测相比如何。为了解决这些问题，在这里，我们开发了一个机器学习框架，利用社交媒体流来自动识别和预测足球比赛的结果。我们特别关注至少有一种可能的结果被专业博彩公司认为是极不可能的比赛。我们认为，体育赛事提供了一个系统的方法来测试社交媒体的预测能力，并允许这种力量与外部来源设定的严格基线进行比较。尽管有如此严格的基线，我们的框架在用于通知简单的投注策略时，仍能产生超过8%的边际利润。该系统基于实时情感分析，并利用在比赛前收集的数据，允许知情投注。我们讨论了我们的方法背后的基本原理，描述了学习框架，它的预测性能和它提供的回报相比，一组投注策略。为了测试我们的框架，我们使用了来自2014年FIFA世界杯比赛的历史Twitter数据，以及通过监控2014年10月25日至2014年11月26日期间欧洲四大锦标赛（英超联赛，意甲联赛，西甲联赛和德甲联赛）和2014年欧洲冠军联赛的所有足球比赛的对话收集的实时Twitter数据。
2015-02-20 cs.LG cs.SI physics.data-an
Patterns, entropy, and predictability of human mobility and life
手机现在为科学家提供了一种无处不在的观察生活的手段：人们如何行动，移动和对外部影响的反应。它们可以被用作个人和社会背景的人群和相关互动的测量设备。出现的人类生活的画面显示出复杂性，这表现在个人时空轨迹的属性中的此类数据中。我们从基于智能手机的数据中提取一组人的重要位置，例如“家”，“工作”等，覆盖数据集中的日子的固定长度时隙。这组典型的地方是重尾的，指数接近-1.7的幂律分布。为了分析当前的随机和随机特征，将每个人的日子分类为有规律的个人模式。这是每天叠加的波动。这种随机性是通过"生命"熵来衡量的，在找到聚类之前和之后都计算，以便减去许多模式的贡献。我们接下来要解决的主要问题是，个人的流动性如何可预测。模式和熵反映在个体和平均生命流动性的可预测性中。我们探索简单的方法来猜测的位置，从典型的行为，并利用转移概率与时间从位置或活动A到B。这些模式允许增强的可预测性，至少从当前位置到未来几个小时。这种固定的习惯在工作日的长度上表现得最为明显。
2012-11-16 cs.SI physics.soc-ph
Social Media Use is Predictable from App Sequences: Using LSTM and Transformer Neural Networks to Model Habitual Behavior
Columbia University（哥伦比亚大学）；Ohio State University（俄亥俄州立大学）；Stanford University（斯坦福大学）；Harvard University（哈佛大学）
本研究通过LSTM和Transformer神经网络建模智能手机应用使用序列，证明社交媒体使用可在个体内和个体间层面预测，且全局模型可表征多样个体行为模式，捕捉到有别于行为频率的习惯新维度。
2024-06-23 cs.HC cs.LG cs.SI
Information flow reveals prediction limits in online social activity
现代社会依赖于在线社交网络上的信息流，流行平台的用户会产生关于自己及其社交关系的重要行为数据。然而，目前尚不清楚在使用这些数据来预测个人的活动和兴趣时存在哪些基本限制，以及使用个人的社会关系进行预测的准确性如何。在这里，我们表明，95%的个人潜在预测准确性只需要使用他们的社会关系就可以实现，而不需要个人的数据。我们使用信息理论工具来估计Twitter用户的作品中的预测信息，提供适用于任何预测或机器学习方法的可用预测信息的上限。一个人的8-9个接触就足以获得与单独的个人相媲美的可预测性。通过测量沿着社会关系的信息流，可以看到明显的时间和社会影响，使我们能够更好地研究在线活动的动态。我们的研究结果具有明显的隐私含义：信息是如此强烈地嵌入在社交网络中，原则上，即使个人完全放弃了平台，人们也可以从他们可用的社会关系中对个人进行分析。
2019-02-09 cs.SI physics.soc-ph
Spatial social networks identified from urban group travel
个体出行隐含着个体移动决策的痕迹，而群体出行则意味着这些痕迹背后可能存在的社会关系。与在线社会网络不同，个体之间的空间互动是理解城市集体行为的一个重要而未知的维度。本文基于北京地铁网络中超过1.27亿人次的出行数据，提出了一种区分朋友群体出行和熟悉陌生人偶遇出行的方法。我们发现朋友的旅行是最可预测的群体之一。这些已识别的友谊相互交织，形成了一个友谊网络，其结构特征不同于相遇网络。在这个网络中的个人的拓扑作用被发现与她的旅行可预测性强相关。在重新分配具有灵活旅行目的的低效率团体旅行者后，总体节省了约34190分钟的时间，显示了为团体旅行设计特定交通票价的潜力。我们对团队出行的识别和理解，可能有助于未来智慧交通中新交通模式的开发和组织。
2018-06-11 cs.SI physics.soc-ph
Effects of temporal correlations in social multiplex networks
多层网络是描述自然界复杂系统的一个重要进展，对它的研究揭示了新的物理现象。尽管它的重要性，但是，在他们的结构和功能的时间维度的作用还没有被详细调查到目前为止。在这里，我们研究的时间层之间的相关性表现出真正的社会多元化网络。在一个基本的水平上，这种相关性的存在意味着一定程度的可预测性的接触模式，因为我们量化的熵和互信息分析提出的单层情况下的扩展。在不同的水平上，我们证明了时间相关性是网络代理的“多任务”行为的签名，其特征在于在不同的社会活动之间切换的水平比预期的不相关模式更高。此外，时间相关性显着影响耦合的流行病过程在网络上展开的动力学。我们的工作开辟了系统的时间复用网络的研究，我们预计它将在广泛的领域的研究人员感兴趣的方式。
2017-09-06 cs.SI physics.soc-ph
Beating the news using Social Media: the case study of American Idol
我们提出了一个贡献的辩论社会事件的可预测性使用大数据分析。我们关注的是《美国偶像》电视节目中的淘汰赛，这是一个很好定义的选举现象，每周在美国吸引数百万张选票。我们提供的证据表明，Twitter的活动在电视节目播出和投票期间定义的时间跨度，与参赛者的排名，并允许预测投票结果。此外，包含地理位置信息的推文的比例允许我们绘制每个参赛者的粉丝群，无论是在美国还是国外，都显示出强烈的区域极化。虽然《美国偶像》投票只是复杂社会现象（如政治选举）的最小化和简化版本，但这项工作表明，在线系统中提供的信息量允许实时收集预测未来舆论形成事件的量化指标。
2012-05-23 cs.HC cs.SI physics.soc-ph
Reading the Source Code of Social Ties
虽然在线社交网络的研究在过去几年中呈爆炸式增长，但对社会联系本质的探索却没有得到太多的考虑。在线交互已经被解释为指示一种社会过程或另一种社会过程（例如，地位交换或信任），往往很少有系统的理由，关于观测数据和理论概念之间的关系。我们的研究旨在通过提出一种无监督、无参数的方法来高精度地发现社交网络中发生的交互的基本域，从而打破计算社会科学中的这一空白。通过将这种方法应用于两个不同的范围和类型的互动（aNobii和Flickr）的在线数据集，我们观察到自发出现的三个领域的互动代表交流的状态，知识和社会支持。通过发现交互域和经典社会网络分析问题之间的重要关系（例如，随着时间的推移的关系强度、二元交互），我们展示了由所提取的域引起的交互网络如何可以用作对在线社交数据进行更细致分析的起点，这些在线社交数据有朝一日可能会并入社交交互的规范语法。我们的方法发现应用在在线社交媒体服务，从推荐到视觉链接摘要。
2014-07-21 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Analysing health professionals' learning interactions in online social networks: A social network analysis approach
在线社交网络可能是一种支持卫生专业人员通过与同行和专家互动来不断学习的方式。理解和评估这种学习是重要的，但困难的，和社会网络分析（SNA）提供了一个解决方案。本文演示了如何SNA可以用来研究的参与程度，以及发生在一个大型的在线专业学习网络的卫生专业人员之间的互动模式。我们的分析表明，他们的学习网络是高度集中和松散连接的。一般来说，参与程度很低，大多数互动都是围绕一小群用户进行的，包括主持人和核心成员。互动的结构模式表明，有一个小团体学习发生的机会，需要进一步调查，以确定这些潜在的学习群体。这第一阶段的分析，其次是互动的动态纵向研究和补充内容分析他们的讨论，可能有助于更复杂的分析和利用新的环境卫生专业学习。
2016-04-11 cs.CY cs.SI stat.AP
How Random are Online Social Interactions?
社交媒体产生的大量数据促进了对在线人类行为的研究，其规模在几年前是不可想象的。与此同时，人们在网上互动时所表现出的明显随机性，让人觉得这些研究似乎无法揭示可用于开发更好平台和服务的预测性社交行为。我们使用两个大型的社会数据库来衡量互信息熵，个人和群体的行动，因为他们随着时间的推移而产生的。我们表明，用户的交互序列有很强的确定性组件，与现有的假设和模型。此外，我们表明，个人的互动是更可预测的，当用户自己的行为，而不是当参加小组活动。
2012-07-19 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Improving Community Detection by Mining Social Interactions
社会关系可以根据它们发生的规律性和它们之间的相似性分为不同的类别。因此，罕见的，有点类似的关系是随机的，并在社会网络中造成噪音，从而隐藏了网络的实际结构，并防止准确的分析it.In这种情况下，在本文中，我们提出了一个过程来处理社会网络数据，利用时间特征，以提高现有的算法检测社区。通过去除随机交互，我们观察到，社交网络收敛到一个拓扑结构，更纯粹的社会关系和更多的模块化社区。
2018-10-05 cs.SI physics.soc-ph
The ecology of social interactions in online and offline environments
在线社交网络的兴起带来了社会关系的革命。然而，它对离线互动的影响及其对集体福祉的影响仍然不清楚，也没有得到充分的调查。我们研究生态学的在线和离线互动的进化游戏框架中，个人可以采取不同的社交策略。我们的主要结果是，自我保护行为的传播，以应付敌对的社会环境，可以导致经济的非社会最优稳态。
2016-01-28 cs.SI physics.soc-ph q-fin.GN
Measuring and Modeling Behavioral Decision Dynamics in Collective Evacuation
识别和量化影响人类决策的因素仍然是一个突出的挑战，影响社会和技术系统的性能和可预测性。在许多情况下，系统故障可追溯到人为因素，包括拥塞、过载、错误通信和延迟。在这里，我们报告的行为网络科学实验的结果，针对决策在自然灾害。在每一种情况下，个人都面临着一个被迫的“去”与“不去”疏散决定，根据竞争的广播和对等来源提供的信息。在这种受控的环境中，所有的行动和观察结果都在决策之前被记录下来，从而能够开发出一个定量决策模型，该模型考虑了灾害的可能性、严重程度和时间紧迫性，以及网络个体之间对有限应急资源的竞争。在这种社会环境中的行为的个体差异与内在风险态度的个体差异相关，如标准心理评估所测量的。确定可靠的方法来量化人类在面对风险时的决策，对灾害和其他威胁情景中的政策具有影响。
2013-07-25 cs.SI physics.soc-ph
Joint Inference of User Community and Interest Patterns in Social Interaction Networks
在线社交媒体已经成为我们社交生活中不可或缺的一部分。分析社交媒体平台中的对话可以产生复杂的概率模型来理解社交互动网络。在本文中，我们提出了一种建模方法，通过共同推断用户社区和兴趣的基础上，社会媒体的互动网络特征。我们提出了几种模式推理模型：i）兴趣模式模型（IPM）捕捉人口水平的交互主题，ii）用户兴趣模式模型（UIPM）捕捉用户特定的交互主题，iii）社区兴趣模式模型（CIPM）捕捉社区结构和用户兴趣。我们在从普渡大学社区收集的Twitter数据上测试我们的方法。从我们的模型结果中，我们观察到与普渡大学社区内的两个大事件相关的互动主题和社区，即普渡大学捐赠日和参议员伯尼·桑德斯访问普渡大学作为2016年印第安纳州初选的一部分。基于用户交互构建社会交互网络说明了用户在各种感兴趣的主题上的交互的相似性，并指示了他们的社区归属感。我们观察到，这种网络的度分布遵循幂律，这表明网络中存在较少的节点，具有较高的交互水平，以及许多其他节点具有较少的交互。我们还讨论了这种网络作为一种有用的工具，有效地传播特定的信息，以目标受众对规划任何大型活动的应用，并演示了如何挑选出特定的节点在一个给定的社区运行网络算法。
2017-04-06 cs.SI physics.soc-ph
Crowding out the truth? A simple model of misinformation, polarization and meaningful social interactions
本文提供了一个简单的理论框架来评估排名算法的关键参数，即流行度和个性化参数，对平台参与度，错误信息和两极分化的影响。结果表明，增加分配给在线社交互动的权重（例如，喜欢和分享）和个性化内容的用户可能会增加社交媒体平台上的参与度，同时增加错误信息和/或极化。通过利用Facebook 2018年的“有意义的社交互动”算法排名更新，我们还为模型的一些主要预测提供了直接的实证支持。
2022-10-05 cs.CY cs.SI
Online Privacy as a Collective Phenomenon
在线隐私问题通常被简化为在线社交网络（OSN）中隐藏或透露个人信息的个人决定。然而，随着OSN的使用越来越多，了解社交网络在披露用户没有自愿透露的个人信息方面的作用变得更加重要：我们的朋友透露了多少关于我们的私人信息，我们的隐私有多少仅仅因为在线社交互动而丢失？在没有强大的技术努力的情况下，OSN可能能够利用人类隐私特征的可识别性，这种方式使用用户选择不共享的信息构建阴影配置文件。此外，由于许多用户共享他们的电话和电子邮件联系人列表，这允许OSN为甚至没有该OSN帐户的人创建完整的影子配置文件。我们使用来自单个OSN的300多万个账户的数据，实证测试了为用户和非用户构建性取向影子档案的可行性。我们量化了来自用户社交网络的预测能力的下限，以证明性取向的可预测性如何随着网络的大小和分享个人信息的趋势而增加。这使我们能够定义一个隐私泄露因素，将个人隐私损失与其他个人披露信息的决定联系起来。我们的统计分析表明，一些人的隐私丢失的风险更高，因为预测准确性增加的用户与他们的社交网络更大，更均匀的一阶和二阶邻域。虽然我们没有提供证据表明影子配置文件存在，我们的研究结果表明，披露私人信息不仅限于个人选择，而是成为一个集体的决定，对政策和隐私监管的影响。
2014-09-22 cs.CY cs.SI
Entropy of dynamical social networks
人类动态社交网络对信息进行编码，具有高度的适应性。为了描述社会互动的快速动态中编码的信息，这里我们引入动态社交网络的熵。通过分析一个大的电话呼叫交互数据集，我们发现的证据表明，动态的社会网络有一个熵，取决于一个典型的工作日的时间。此外，我们还展示了人类社会行为适应性的证据，显示了电话互动持续时间的数据，这些数据显着偏离了面对面互动持续时间的统计数据。这种行为的适应性对应于社会人类互动动态的不同信息内容。我们量化这些信息的熵的动态网络上的现实模型的社会互动。
2012-01-16 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Networks of Power: Analyzing World Leaders Interactions on Social Media
世界领导人越来越多地使用社交媒体平台作为政治沟通的工具。然而，尽管对社交媒体上政府账户的研究越来越多，但对世界领导人之间的互动几乎一无所知。使用一个新的，跨国数据集的Twitter通信的193个国家的领导人在2012年至2017年期间，我们构建转推和提及网络，以探索领导人的沟通模式。我们使用社会网络分析得出结论，领导者在社会媒体上的互动与他们在线下世界的互动非常相似。此外，与强调民主国家之间特殊联系的民主和平理论相一致，我们将政治制度确定为Twitter上国家之间聚集的主要预测因素。最后，我们探讨了领导者中心性的模式，以确定哪些领导者在网络中占据更中心的位置。我们的研究结果对政府行为者如何使用社交媒体产生了新的见解，并对我们理解新技术对新形式外交的影响具有重要意义。
2019-07-25 cs.SI physics.soc-ph
Dynamics of social balance under temporal interaction
真实的社交联系通常是间歇性的，使得社交网络中的一对节点之间的链接仅被临时使用。这种时间网络对社会动力学的影响已经被研究了几个唯象模型，如流行病传播，线性扩散过程和非线性振荡。在这里，我们数值研究在这种情况下的非线性社会平衡动力学。社会平衡是一个经典的心理学理论，它指出，如果三个代理人是共同的朋友，或者如果他们两个是彼此的朋友，而对另一个代理人是敌对的，那么三人组就是平衡的。我们表明，社会平衡的动态放缓的时间完全图相比，相应的静态完全图。
2014-08-25 cs.SI physics.soc-ph
Dynamics of Human Social Networks: People, Time, Relationships, and Places
先进的社会互动感测技术的可用性为社会网络分析提供了细粒度的数据。虽然收集社交网络数据的传统方法可能受制于人类回忆社交细节的能力，但人们对其与其网络中的人的亲密度的评级是重要的。本研究评估的关系之间的亲密度评级，感觉互动和共享的娱乐场所。研究发现，人们倾向于给与他们相处时间更长的人高亲密度评级。共享的地方与社会亲密度评级相关，但与互动的长度无关。这项研究的结果突出了感知互动和亲密度评级的重要性。
2013-08-06 cs.SI physics.soc-ph
BlueTempNet: A Temporal Multi-network Dataset of Social Interactions in Bluesky Social
BlueTempNet 首次构建了 Bluesky Social 中用户社交互动的时序多网络数据集，整合关注、屏蔽、创建和加入社区等行为，并提供工具支持过去与未来的用户行为数据收集。
2024-10-03 cs.CY cs.IR cs.SI
Social Event Detection with Interaction Graph Modeling
本文的重点是从社交媒体网站上发布的照片中检测社交，物理世界事件。问题很重要：廉价的媒体捕获设备显著增加了这些网站上共享的照片数量。本文的主要贡献是将在线社交互动功能的物理事件的检测。我们认为，在线社交互动反映了参与者之间关于两张照片的“社交亲和力”的重要信号，从而有助于事件检测。我们通过在社交互动图上随机游走来计算社交亲和力，以确定图上两张照片之间的相似性。我们训练一个支持向量机分类器，结合照片和照片为中心的元数据，包括时间，位置，标签和描述之间的社会亲和力。然后使用增量聚类将照片分组到事件聚类。我们在两个大规模的真实世界数据集上获得了非常好的结果：Upcoming和MediaEval。在这些数据集上，我们在F1中显示了0.06-0.10之间的改进。
2012-08-13 cs.IR cs.MM cs.SI
Leveraging the Power of AI and Social Interactions to Restore Trust in Public Polls
针对众包民意调查数据可信度不足的问题，本文提出基于人工智能的社交互动图结构分析方法，通过模拟不同不诚实行为并在真实数据集实验，在检测不合格参与上取得部分配置准确率超90%的成果，助力恢复公众对民意调查的信任。
2025-11-10 cs.AI cs.CY cs.SI
Social network dynamics of face-to-face interactions
最近出现的描述社交网络的数据正在改变我们对社交关系“微观结构”的理解。社会关系实际上是许多社会互动的综合结果，如面对面的交谈或电话。对面对面互动数据的分析表明，这类事件和许多其他人类活动一样，是突发性的，持续时间非常不均匀。在本文中，我们提出了一个模型，在短时间尺度上的社会互动，旨在描述的情况下，如会议场所，个人在小团体互动。我们提出了一个详细的分析和数值研究模型的动力学性质，并表明，它再现了经验数据的重要特征。该模型允许对社会互动越来越现实的描述许多概括。特别是在本文中，我们调查的情况下，代理人有内在的异质性，在他们的社会行为，或包括当地的个人数量的动态变化。最后，我们提出了这个模型作为一个非常灵活的框架，以调查动态过程如何展开社交网络。
2011-05-17 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech cs.SI
What makes people bond?: A study on social interactions and common life points on Facebook
在本文中，我们的目的是了解是否以及如何通过分析人们的个人资料和历史数据（如Facebook个人资料和互动中提供的数据，或明确收集的数据），我们可以激励两个人互动，并最终建立长期的债券。我们通过探索Facebook上的连通性，社交互动和共同生活点之间的关系来做到这一点。这些结果对于旨在减少老年人等互动机会较少的人的社会孤立的技术开发特别重要。
2016-09-17 cs.SI
SMI-5: Five Dimensions of Social Media Interaction for Platform (De)Centralization
本文将Web去中心化理念扩展至社交媒体，提出SMI-5框架从五个维度描述社交平台的（去）中心化，并通过案例研究证明用户互动因SMI层切片而异，强调需超越物理网络层面以更全面的视角理解平台（去）中心化。
2024-04-23 cs.SI
Sparing User Time with a Socially-Aware Independent Metaverse Avatar
Institute of Informatics and Telematics (IIT) of the National Research Council (CNR), Italy（意大利国家研究委员会信息与电信研究所）
本文提出了一种基于进化人类学的模型，通过虚拟角色优化社交时间分配，探索元宇宙中社交互动的增强效果。
2026-01-16 cs.HC cs.SI
