Network localization governs social contagion dynamics with macro-level reinforcement
Beijing Normal University（北京师范大学）；Binghamton University（宾汉姆顿大学）；Northeastern University（东北大学）
研究揭示网络定位通过调控临界点和强化阈值影响社会传染动力学，发现促进弱传染的网络导致较慢扩散，而抑制弱传染的网络促进更广泛传播。
2025-12-17 physics.app-ph physics.soc-ph
Long ties accelerate noisy threshold-based contagions
针对复杂传染被认为更依赖聚集网络的结论，本文在阈值模型中引入低频噪声采纳，证明随机重连形成的长联系可加速传播，并经仿真和数百个经验网络验证。
2023-08-20 cs.SI math.PR physics.soc-ph
Social contagions with communication channels alternation on multiplex networks
互联网通信渠道，例如，Facebook、Twitter和电子邮件是促进个人之间互动和信息共享的多元化网络。在短暂的时间段内，用户通常使用单个通信信道，但随后发生通信信道变更（CCA）。这意味着我们必须完善我们对社会传染动力学的理解。我们提出了一个非马尔可夫行为的多路复用网络中的传播模型，考虑到CCA机制，我们开发了一个广义的基于边的分区方法来描述的传播动力学。通过大量的数值模拟和理论分析，我们发现CCA引起的时间延迟减缓了行为传播，但不影响最终的采用规模。我们还发现，CCA抑制行为传播。在两个耦合的随机规则网络上，采用规模表现出混合增长，即，它首先随着信息传输概率连续增长，然后不连续增长。在ER-SF复用网络中，两个子网是Erdens-Rényi（ER）和无标度（SF），CCA引入了采用大小与信息传输概率的连续增长到混合增长的交叉。我们的研究结果扩展了我们对CCA在传播动力学中的作用的理解，并可能引发进一步的研究。
2018-12-19 cs.SI physics.soc-ph
Diffusion and Contagion in Networks with Heterogeneous Agents and Homophily
我们研究一种行为（一个想法，购买一种产品，患有一种疾病，采用一种文化时尚或一种技术）是如何在一个表现出隔离或同质性（代理人倾向于与类似于自己的其他人联系）的社会网络中的代理人之间传播的。个体通过其类型来区分（例如，种族、性别、年龄、财富、宗教、职业等）这与有偏见的互动模式一起，导致采用率的异质性。我们确定的条件下，行为扩散，并成为持久的人口。这些条件与一个社会中的同性恋水平、各种类型的收养或感染的潜在倾向以及每种类型如何与自己的类型相互作用有关。特别是，我们表明，同质性可以促进扩散从一个小的初始种子的采用者。
2011-10-31 cs.SI physics.soc-ph
Competition between simple and complex contagion on temporal networks
针对时间网络中社会传染机制主导性问题，考虑简单、复杂及主导机制变化的混合传播场景，提出分析方法识别场景转变并与数值模拟对比，为时间网络传染动态提供新见解。
2024-11-29 physics.comp-ph 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
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
Co-Diffusion of Social Contagions
以前的社会传染模型考虑的传播，无论是一个传染病在相互依赖的网络或多个传染病的单层网络或竞争的假设下的时间。本文提出了一个新的多重传染扩散的阈值模型。个体被放置在具有周期性晶格和随机规则图层的多路复用网络上。在这些人口结构中，我们研究了扩散过程的两个关键方面之间的接口：两种传染病之间的协同作用水平，以及个体在采用后休眠的速度。休眠被定义为一种松散的免疫形式，它模拟了无抵抗的传播能力。蒙特卡罗模拟显示，较低的协同作用使传染更容易渗透，特别是那些在晶格上扩散。一种休眠的传染病的更快扩散可能会阻止另一种传染病的扩散，这与环形疫苗接种相似。我们发现，在一个带的协同作用，传染晶格进行双峰或三峰分支，如果他们是较慢的扩散传染。
2018-06-29 cs.SI 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
The Opacity Problem in Social Contagion
时尚、产品采用、暴民、谣言、迷因和新兴规范是各种各样的社会传染，它们被建模为网络级联。这些级联的实证研究是脆弱的，我们所描述的“不透明问题”：无法观察到的临界水平的同伴影响所需的触发个人的行为变化。即使有最大的信息，网络级联揭示的间隔，约束临界水平的同行曝光，而不是临界值本身。现有的实践使用区间最大值，系统地高估了行为改变所需的社会影响。仿真结果表明，高估可能是常见的，在幅度大。一项针对320万Twitter用户的标签级联的实证研究证实了这一点：五分之一的标签采用由于不透明问题而遭受临界值不确定性。不同的假设，这些时间间隔导致定性不同的结论的作用，同伴强化扩散。我们介绍了一种解决方案，结合确定紧密有界的区间预测不确定的临界值，使用节点级信息。
2018-11-19 cs.SI physics.soc-ph
A multi-type branching process method for modelling complex contagion on clustered networks
复杂的传染采用动态的特点是一个节点更有可能采用后，多个网络邻居已经通过。我们展示了如何构建多类型的分支过程，以近似复杂的传染采用动态网络与基于聚类。这涉及到通过不同类别的团基序来跟踪级联的演变，这些团基序说明了不同数量的活动节点、非活动节点和移除节点。这种离散时间模型假设活动节点在下一个时间步中立即被删除。这种描述允许进行广泛的蒙特卡罗模拟（比基于网络的模拟更快）、级联尺寸的精确分析计算、临界行为的确定和其他感兴趣的量。
2022-01-18 physics.soc-ph
IAD: Interaction-Aware Diffusion Framework in Social Networks
在网络中，多种传染，如信息和购买行为，可能会相互作用，因为它们同时传播。然而，大多数现有的信息扩散模型是建立在假设每个单独的传染病传播独立，不管他们的相互作用。深入了解这种相互作用对于理解传染采纳行为至关重要，从而可以做出更好的预测。本文研究了在一组交互作用下的感染采纳行为，具体而言，是从社会网络结构和文本中学习到的用户之间的交互作用、感染内容和情感。然后，我们开发了一个有效的和高效的交互感知扩散（IAD）的框架，将这些相互作用到一个统一的模型。我们还提出了一个生成过程来区分用户角色，一个共同训练的方法来确定传染的类别和一个新的主题模型，以获得特定主题的情绪。在大规模微博数据集上的评估表明，我们的建议可以学习不同的用户，传染类别和情绪如何有效地相互作用。通过这些相互作用，我们可以做出比最先进的基线更准确的预测。此外，我们可以更好地了解互动如何影响传播过程，从而可以建议有用的方向，在病毒式营销的信息推广或抑制。
2018-06-25 cs.SI 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
Social contagion under hybrid interactions
本文提出一种同时融合阈值机制与博弈论理性模仿行为的混合交互模型，研究社会传染动力学，发现采纳收益的正负决定传播结果，且节点理性程度可调节传播速度。
2024-10-20 physics.soc-ph
Diffusion of complex contagions is shaped by a trade-off between reach and reinforcement
本研究通过可调模型揭示，随机网络通常比聚类网络更利于行为扩散，聚类仅在少数条件下因强化效应略占优势，体现可达性与强化的权衡。
2025-07-10 cs.SI physics.soc-ph
Complex contagion process in spreading of online innovation
创新扩散可以被解释为一种受媒体和社会互动影响的社会传播现象。虽然这些机制已被确定的定量理论，其作用和相对重要性并没有完全理解，因为经验验证迄今为止一直受到阻碍，缺乏适当的数据。在这里，我们分析了一个数据集，记录了世界上最大的互联网协议语音服务的传播动态，以实证支持社会传染模型背后的假设。我们发现，自发的服务采用率是恒定的，通过社会影响力的概率是线性比例的分数采用邻居，服务终止率是时不变的，独立的同行的行为。通过实现检测到的扩散机制到一个动态的基于代理的模型，我们能够模拟在世界各地的几个国家的服务的采用动态。这种方法使我们能够对服务采用进行中期预测，并揭示创新传播动态与一个国家社会经济发展之间的依赖关系。
2014-10-23 cs.SI nlin.AO physics.comp-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
Modeling the adoption of innovations in the presence of geographic and media influences
虽然已经有很多研究社会网络结构对创新采用的影响，但迄今为止的模型缺乏重要的特征，例如反映真实地理或大众媒体力量影响的元人群。在本文中，我们将展示这些特征对于更准确地预测城市层面的社会传染和技术采用至关重要。利用流行的微博平台Twitter的采用数据，我们提出了一个网络采用模型，该模型将友谊置于真实的地理空间中，并将个人暴露在大众媒体的影响下。我们发现，homopholy之间的个人具有相似的倾向，采用一种技术和地理位置是至关重要的再现功能的真实时空采用。此外，我们估计，大众媒体是负责增加Twitter的用户群两到四倍。为了反映这种力量，我们扩展了传统的传染模型，包括一个内源性的大众媒体代理，响应那些采用创新以及影响代理采用自己。
2011-10-03 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Nonlinear contagion dynamics on dynamical networks: exact solutions ranging from consensus times to evolutionary trajectories
本研究针对动态网络上的非线性意见动力学，解析推导了局部意见分布，获得共识时间与演化轨迹的精确解，发现偏倚同化最能加速共识，为非线性传染动力学提供解析预测方法。
2025-04-23 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
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
The amplifier effect of artificial agents in social contagion
本文通过大语言模型驱动的人工代理复现人类选择实验，发现人工代理具有更低采纳阈值，从而显著加快和扩大社会传染，提示其在真实网络中的增多可能以不可预见的方式加速行为转变。
2025-03-10 cs.SI econ.GN physics.soc-ph
Contagion dynamics of extremist propaganda in social networks
最近，独狼袭击者或潜伏小组代表伊斯兰国在美国和欧洲领土上发动恐怖袭击，提醒我们必须了解社交媒体传播渠道介导的激进化动态。在本文中，我们揭示了一组25000名用户的社交媒体活动，这些用户与ISIS在线激进宣传的关联已被手动验证。通过使用一种称为动态活动连接图的计算工具，基于网络和时间活动模式，我们调查了ISIS支持者内部的社会影响力动态。我们最终通过确定极端主义内容在普通人群中的采用来量化ISIS宣传的有效性，并在激进宣传和流行病传播之间进行比较，强调信息广播公司和有影响力的ISIS支持者产生高度传染性的信息传染级联。我们的发现将有助于制定有效的对策，打击该组织和其他形式的在线极端主义。
2017-06-07 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
Multi-Stage Complex Contagions
思想在社交网络中的传播可以用复杂的传染模型来研究，在这个模型中，代理人通过与多个激活的邻居接触而被激活。对复杂传染的调查可以为网络上的社会影响和行为采纳级联提供重要的见解。在本文中，我们介绍了一个多阶段的复杂传染网络模型。不同阶段的代理人-例如，代表对社会运动的不同支持程度或对某种产品或想法的不同承诺程度-对他们的邻居施加不同程度的影响。我们证明，即使是一个额外的阶段的存在引入新的动力学行为，包括多个级联之间的相互作用，不能发生在单阶段的传染模型。我们发现，级联-因此集体行动-不仅可以由高级影响者驱动，也可以由低级影响者驱动。
2013-02-22 cs.SI math.DS nlin.AO
Extended Persistent Homology Distinguishes Simple and Complex Contagions with High Accuracy
本文提出利用拓扑数据分析工具扩展持久同调（EPH）分析网络传染过程，有效区分简单与复杂传染并预测其参数，在多种信息约束下取得高预测性能，为网络优化与推断提供了新方法。
2025-05-02 cs.SI math.AT 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
Explosive adoption of corrupt behaviors in social systems with higher-order interactions
University of Zaragoza（萨拉戈萨大学）
本研究针对现有社会传染模型无法捕捉群体动力学的局限，提出HCO模型的高阶扩展版本，发现高阶相互作用会引发腐败行为的爆发式转变，揭示了高阶结构对社会系统行为传播的关键影响。
2025-09-05 physics.soc-ph
Simplicial models of social contagion
复杂网络已成功地用于描述疾病在相互作用的个体群体中的传播。相反，成对的互动往往不足以描述社会传染过程，如意见形成或采用新事物，其中复杂的影响和强化机制正在发挥作用。在这里，我们介绍了一个高阶模型的社会传染，其中一个社会系统是由一个单纯的复杂和传染可以发生在不同规模的群体之间的相互作用。对经验和合成单纯形复合物模型的数值模拟突出了新现象的出现，如高阶相互作用引起的不连续过渡。我们分析表明，过渡是不连续的，一个健康的和地方病的国家共存的地方出现的区域。我们的研究结果有助于解释为什么临界质量需要启动社会变革，并有助于理解在复杂系统的高阶相互作用。
2019-05-03 physics.soc-ph
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
Consensus and Polarisation in Competing Complex Contagion Processes
新信息的采用率取决于多个来源的强化，而这种强化往往不能用简单的传染过程来描述。在这种情况下，传染被认为是复杂的。复杂的传染发生在人类行为、创新和知识的传播过程中。基于这一证据，我们提出了一个模型，认为多个，潜在的不对称，和竞争的传染过程和分析其各自的人口范围内的动态，汇集的想法，从复杂的传染，观点动力学，进化博弈论，语言竞争的焦点从个人的扩散过程的属性。我们表明，我们的模型跨越了一个动态空间，在这个空间中，人口表现出共识，优势，而且，重要的是，不同类型的极化模式，一个更多样化的动态环境，与单一的简单传染过程形成对比。我们展示了这些模式是如何出现的，以及不同的人口结构如何通过空间相关性的自然发展来修改它们：结构化的相互作用通过减少动态极化来增加优势制度的范围，紧密的模块化结构可以产生结构极化，这取决于过程的基本属性和相互作用网络的模块化之间的相互作用。
2019-06-20 physics.soc-ph
Optimal community structure for social contagions
社区结构是真实世界网络行为的一个重要因素，因为它强烈影响稳定性，从而影响传播动力学的相变顺序。本文提出了一个包含社会强化因素的社区网络的可逆社会传染模型。在我们的模型中，当接收到的信息单位数量超过其采用阈值时，个体采用社会传染。我们使用平均场近似来描述我们提出的模型，结果与数值模拟一致。数值模拟和理论分析均表明，种子的铺展动力学过程存在一级相变，当初始种子种类较多时，系统中会出现滞后回线。我们找到了一个最佳的社区结构，最大限度地扩大动态。我们还发现了一个丰富的相图与三相点，分离的非扩散阶段的两个扩散阶段。
2018-05-01 physics.soc-ph
Macro-level reinforcement tunes the transition order of reversible social contagion
Beijing Normal University（北京师范大学）
研究宏观强化如何重塑可逆传播，通过结合准静态模拟和分岔分析，揭示全局反馈产生一阶转变和滞后环及网络定位对其影响，为突发、依赖历史的可逆社会传染提供机制。
2026-07-07 physics.soc-ph
Modelling opinion dynamics during crises as complex contagion with feedback
The University of Sydney（悉尼大学）；Centre for Complex Systems, The University of Sydney（悉尼大学复杂系统中心）；Sydney Infectious Diseases Institute, The University of Sydney（悉尼大学悉尼传染病研究所）
本研究提出带反馈的复杂传染模型，耦合危机动态与行为传播，并在澳大利亚COVID-19数据上验证，以更少参数达到相当性能，且解析可处理、可推广至多种危机。
2026-09-17 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
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
Complex contagion in social systems with distrust
该研究提出带符号单纯复形上的复杂传染模型，探究信任与不信任对社会传染动力学的影响，揭示了传播比例与连接数的非单调关系及社会平衡对传染的作用机制。
2023-05-06 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
What shifts threshold distributions in social contagions?
University of Zurich（苏黎世大学）；University Research Priority Program on Social Networks（社会网络研究优先项目）；Corvinus University of Budapest（布达佩斯科维努斯大学）
该研究通过带激励的在线实验发现，产品特征与个体特征均会改变社会传染的阈值分布，阈值分布是社会传染模型的微观基础，相关发现有助于理解网络结构对社会传染的影响。
2026-09-04 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Networks of agglomeration: how population density rewires social networks and reshapes contagion dynamics
通过最小主体模型，发现人口密度单独变化即可重构社交网络结构，稀疏人口形成局部集群，密集人口形成全局集成网络，并影响简单与复杂传染的传播速度与范围。
2026-06-19 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
One pathogen does not an epidemic make: A review of interacting contagions, diseases, beliefs, and stories
本文综述了生物与社会传染中的交互机制及其模型框架，指出传染并非孤立发生，强调需在统一科学视角下打破学科壁垒，推动跨学科研究。
2025-11-05 physics.soc-ph q-bio.PE
Social network structure and the spread of complex contagions from a population genetics perspective
本研究从种群遗传学视角出发，构建分析复杂传染随机动力学的通用框架，揭示网络结构对复杂传染传播的关键影响，为信息、行为和思想的社会传播提供理论洞见。
2023-08-29 physics.soc-ph
On the dual nature of adoption processes in complex networks
社会技术系统中的采纳过程已经被广泛地研究，无论是经验上的还是理论上的。社会规范、行为，甚至书籍、音乐或其他商业或技术产品在人群中传播的方式通常被建模为社会传染过程，在这个过程中，社会系统的代理人可以感染他们在底层社会联系网络上的邻居。最近，各种模型也被提出来再现发现过程的典型动态，在发现过程中，智能体探索想法或项目之间的关系空间以寻找新奇事物。在这两种类型的过程中，底层网络的结构，分别是第一种情况下的社会联系网络和第二种情况下的项目之间的关系网络，起着根本性的作用。然而，这两个过程一直被视为传统和独立的研究。在这里，我们简要概述了现有的社会传播和探索模式，以及这两个方向的最新进展。我们建议将它们视为同一采用过程的两个互补方面：一方面，有些物品在相互影响的个人社交网络中传播，另一方面，个人探索要采用的物品之间的相似性网络。所提出的方法的双重性质为网络和数据科学家的科学界带来了新的挑战。最后，我们概述了一些可能的方向，我们认为可能是相关的，以探讨在未来几年。
2021-04-19 cs.SI physics.soc-ph
Explosive transitions induced by interdependent contagion-consensus dynamics in multiplex networks
我们引入了一个模型来研究社会系统中信息传播和意见形成之间的微妙关系。为此，我们提出了一个两层多路复用网络模型，其中共识动态发生在一个层，而信息传播贯穿另一个。这两个动力学过程是相互耦合的，考虑到控制参数的动态演化的节点的状态，在每一层内取决于在其他层的动态状态。特别是，我们探讨的情况下，共识是青睐的共同采用的信息，而信息传播的推动代理共享相似的意见。数值模拟和一些分析结果指出，当两层动力学之间的耦合足够强时，会出现双重爆炸性转变，即一致性动力学和信息传播的爆炸性转变。这种爆炸性的转变导致了双稳定区域，其中共识知情的状态和不同意无知的状态都是稳定的解决方案。
2019-01-13 nlin.AO physics.soc-ph
Social diffusion and global drift in adaptive social networks
社会传染已经在不同的背景下进行了研究。社会传染的许多实例可以被建模为一个感染过程，其中一个特定的状态（产品，时尚，知识，行为等的采用）。通过个体之间的联系在个体之间传播。与此同时，其他形式的社会传染可能更好地理解为一个扩散过程，在这个过程中，个人的状态往往与社会规范同化（即，当地平均状态）在他/她的邻域内。与影响是非线性、单向、快速和潜在破坏性的感染场景不同，社会扩散是线性、双向、渐进和收敛的。个体状态与其邻居平均状态之间的距离总是减小的，从而保证了一个均匀的全局状态是网络长期稳定的平衡状态。这听起来并不像感染动力学那样有趣或令人兴奋，这可能是为什么很少有关于社会扩散过程数学模型的研究。在这里，这项研究试图揭示社会扩散的一个未被认识的特征，即，它可能导致网络的全局平均状态的非平凡漂移。虽然有些违反直觉，但这种全球漂移确实是可能的，因为与物理扩散过程不同，社会扩散过程不是保守的。在下文中，将提出一个社会扩散的数学模型来解释这一现象的机制，并提出一些可能的集体行动来影响全球漂移的方向。社会传播与个人和集体进步的相关性将被简要讨论，重点是教育应用。
2014-06-30 cs.SI physics.soc-ph
Integrating behavioral experimental findings into dynamical models to inform social change interventions
University of Zurich（苏黎世大学）
本文提出将离散选择模型与复杂传染理论结合，估计个体采纳阈值，并通过实验验证其预测能力，揭示传统播种策略可能因忽视个体行为驱动而不足。
2026-04-22 cs.SI econ.EM physics.soc-ph
Synergistic interactions promote behavior spreading and alter phase transition on multiplex networks
协同作用在现实世界中无处不在。最近的研究表明，对于单层网络，协同作用可以增强传播，甚至引发爆炸性传染。目前，人们对多路网络上的行为传播动力学越来越感兴趣。在这样的网络系统中，协同互动在行为传播中的作用是什么？为了解决这个问题，我们阐明了一个双层网络上的协同行为传播模型，其中的协同交互的关键表现是，通过一个节点在一个层中的一个行为的采用提高了其在其他层中采用该行为的概率。一个普遍的结果是，协同相互作用可以大大提高两个层中的行为的传播。一个值得注意的现象是，相互作用可以改变与行为采纳或传播动力学相关的相变的性质。特别是，取决于网络层中的一个行为的传输速率，协同交互可以导致另一个行为的采用范围相对于其传输速率的不连续（一阶）或连续（二阶）过渡。一个令人惊讶的两阶段传播过程可能会出现：由于协同作用，在一层中采用一种行为的节点在另一层中采用另一种行为，然后促使该层中的其余节点快速采用该行为。在分析上，我们开发了一个基于边缘的分区理论，并进行了分叉分析，以充分了解，在弱协同相互作用制度，网络层之间的动态相关性可以忽略不计，在促进整个系统中的社会行为传播动态的相互作用的作用。
2018-02-09 cs.SI physics.soc-ph
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
Understanding the householder solar panel consumer: A Markovian model and its societal implications
Luiss University（卢伊斯大学）；The London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院）；Università di Pisa（比萨大学）；Université catholique de Louvain（天主教鲁汶大学）；Scuola Normale Superiore（意大利高等师范学校）；Scuola Superiore Sant’Anna（圣安娜高等研究学院）
本文提出一种考虑有限理性和社会影响的马尔可夫模型，揭示了光伏普及中的行为因素及政策干预的重要性。
2026-01-24 math.PR physics.soc-ph
Beyond the Coverage of Information Spreading: Analytical and Empirical Evidence of Re-exposure in Large-scale Online Social Networks
同伴影响和社会传染是影响信息传播（如新闻传播、口碑传播或病毒式营销）采纳和参与的关键因素。在这项研究中，我们认为，只关注信息传播的规模和覆盖面是有偏见的，并提出影响力强化的水平，由重新曝光率量化，即，在衡量传播的有效性时，应一并考虑重复接触相同信息的个人的比率。我们发现，本地网络的结构特征显着影响被暴露或重新暴露于相同的信息的概率。通过分析拥有4.3亿连接用户的新浪微博（中国的Twitter）超大规模网络上的热门新闻，我们发现有一类用户的曝光率极低，即使他们有数万人关注;而传播波更大、二次转发更强的新闻，其再曝光率要高得多。虽然曝光率和再曝光率通常会随着传播规模的增长而增长，但我们发现了一些例外情况，即可以在保持低再曝光率的同时实现高曝光率，反之亦然。
2019-07-26 physics.soc-ph stat.AP
