Formation of homophily in academic performance: students prefer to change their friends rather than performance
同质性，即个体倾向于与具有相似特征的其他人交往，已被确定为社会关系形成和演变的主要驱动力。在许多情况下，尚不清楚同质性是社会化过程的结果，即个体根据其特征在当地社交网络中的主导地位来改变其特征，还是选择过程的结果，即个体重塑其社交网络，以便其特征与新环境中的特征相匹配。在这里，我们展示了详细的时间形成的高中和大学生的学业成绩强同质性。我们分析了一个独特的数据集，其中包含了42个月内6,000名学生的友谊网络的详细时间演变信息。结合不断发展的社会网络数据与时间序列的学习成绩（GPA）的个别学生，我们表明，学术同质性是一个选择的结果：学生更喜欢逐步重组他们的社交网络根据他们的表现水平，而不是适应他们的表现，以他们的本地组的水平。我们没有发现拉动效应的迹象，即优秀学生的社会环境会激励差学生提高成绩。我们能够用一个简单的模型来理解年级和网络的潜在动态。传统教育环境中缺乏社会拉动效应，这可能对理解所观察到的社会中持续存在的隔离、不平等和社会不流动性产生重要影响。
2016-06-29 cs.SI physics.soc-ph
Does Homophily Make Socialbots More Influential? Exploring Infiltration Strategies
Socialbots是一种智能软件，用于控制在线社交网络中虚假账户的所有行为。他们使用人工智能技术冒充人类社交媒体用户。社交机器人利用用户信任来实现其恶意目标，例如astroturfing，执行Sybil攻击，垃圾邮件和收集私人数据。对抗社交机器人恶意活动的第一阶段是研究它们的特征，并揭示它们可以成功渗透到目标在线社交网络中的策略。在本文中，我们调查的成功使用不同的渗透策略的渗透性能和隐身。每个策略的特征都是社交机器人的配置文件和行为特征。这项研究的结果表明，假设社交机器人转发和/或喜欢的推文具有特定的品味，会使其更具影响力。此外，实验结果表明，考虑共同特征和相似性的存在，增加了被其他用户遵循的概率。这与同质性概念是完全一致的，同质性概念是个体在社交网络中与相似的其他人联系和联系的倾向。
2019-03-15 cs.SI 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
Mobile Homophily and Social Location Prediction
人类的移动性行为在不同程度上是可预测的，例如，取决于他们的个性特征，例如外向-内向特征：内向用户的移动性可能更多地由例程和习惯性移动模式支配，从而导致基于他们自己的位置历史的更可预测的移动性行为，而相反，外向用户四处走动并且本质上是探索性的，这可能妨碍对它们的移动性的预测。然而，社交更活跃和外向的用户会遇到更多的人，并与他人分享信息，经验，信仰，想法等。这反过来又导致他们的流动性和社会生活之间高度相互依赖。使用大型LBSN数据集，他的论文研究了人类流动性和社会接近度之间的相互依赖性，社交网络对增强个人位置预测的影响以及社交网络内社会趋势/影响的传播。
2015-06-25 cs.SI physics.soc-ph
Homophily and minority size explain perception biases in social networks
人们对社交网络中少数群体规模的看法可能存在偏见，往往表现出系统性的高估或低估。这些社会感知偏差通常归因于有偏见的认知或动机过程。在这里，我们表明，无论是高估和低估的规模的少数群体可以出现完全从结构特性的社交网络。使用生成网络模型，我们分析表明，这些偏见取决于同质性的水平和它的不对称性，以及对少数群体的规模。我们的模型预测与跨文化调查的经验数据以及对六个真实网络的数值计算相吻合。我们还展示了在什么情况下，个人可以减少他们的偏见，依靠他们的邻居的看法。这项工作推进了我们对网络结构对社会感知偏差的影响的理解，并为解决社会中的相关问题提供了一种定量方法。
2019-07-22 cs.SI physics.soc-ph
The Homophily Principle in Social Network Analysis
Lakehead University（湖首大学）；Brandon University（布兰登大学）
近年来，社交媒体已经成为社交网络的普遍存在和不可分割的一部分。社会研究者的主要关注点之一是志同道合的人在社会群体中相互作用的趋势，这一概念被称为同质性。对同质性的研究可以为社会中的信息流动和行为提供重要的见解，这在分析网络社区的形成方面非常有用。在本文中，我们回顾和调查的同质性在社交网络的影响，并总结了在过去几年中提出的最先进的方法来识别和测量同质性的影响，在多种类型的社交网络，我们的结论与开放的挑战和未来的研究方向的关键性讨论。
2020-08-21 cs.AI cs.LG cs.SI
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
Effects of higher-order interactions and homophily on information access inequality
Northeastern University（东北大学）；Complexity Science Hub Vienna（维也纳复杂科学中心）；Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库里计算机科学学院）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）
针对非线性社会 contagion和具同质性的高阶交互场景中信息获取不平等特征不明的问题，本研究引入H3超图生成模型及非对称传播的非线性传染模型，通过模拟发现超边同质性与传染动力学的高阶特有交互显著影响群体信息获取差异，为系统设计及靶向干预提供高阶视角与方向。
2025-11-11 cs.SI physics.soc-ph
Homophily and the Speed of Social Mobilization: The Effect of Acquired and Ascribed Traits
在社会中，个人跨社交网络的大规模动员正变得越来越普遍。然而，人们对影响社会动员速度的因素知之甚少。在这里，我们使用一个框架的现场实验，以确定和测量的个人和他们的关系，预测动员速度的属性。我们举办了一场全球社会动员竞赛，记录了参与者和他们招募的人的个人特质。我们研究了归因特征（性别，年龄）和后天特征（地理和信息来源）对动员速度的影响。我们发现，同性恋倾向于与其他具有相似特征的个体互动，在社会动员中扮演着混合的角色。获得性特征表现出同质性，具有相同特征的新兵动员速度比具有不同特征的新兵动员速度快。相比之下，我们没有发现支持同质性的归因特征。相反，这些特征有其他的，非同质性的影响：女性动员其他女性比男性动员其他男性更快。年轻的招募人员动员其他人的速度更快，而年长的招募人员动员速度更慢。当新兵第一次直接从竞赛组织那里听说竞赛时，他们的动员速度也会更快，而当他们从不太私人的来源类型（例如家庭与媒体）听到时，他们的动员速度会降低。这些发现表明，社会动员包括不同于其他更被动形式的社会活动传播的动态。这些研究结果表明工程社会动员任务的相关因素，以提高速度。
2014-04-28 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Homophily based on few attributes can impede structural balance
两个互补的机制被认为是塑造社会群体：代理人之间的同质性和结构平衡连接三合会。在这里，我们考虑$N$全连接代理，其中每个代理具有$G$底层属性，以及属性空间中代理之间的相似性（即，同质性）用于确定它们之间的链接权重。为了实现结构平衡，我们使用了一个三元组更新规则，在每次更新中，只有一个代理的一个属性被故意改变，但这也会导致链接权重甚至链接极性的意外变化。在大的$G$的限制下的链接重量动态由Fokker-Planck方程描述，从该方程可以获得所有链接正的相变到完全平衡状态的条件。然而，这种全球合作的“天堂状态”很难实现，需要$G > O(N^2)$和$p>0.5$，其中参数$p$表示达成共识的意愿。允许边权重是属性的结果自然地捕获了同质性，并揭示了许多现实世界的社会系统将具有实现结构平衡所需的亚临界数量的属性。
2020-01-18 cs.SI physics.soc-ph
To what extent homophily and influencer networks explain song popularity
预测新歌的流行程度已经成为音乐行业的标准做法，并为那些做得好的人提供了比较优势。为此目的，在机器学习预测模型方面投入了相当大的努力。已知在这些模型中，相关预测参数包括内在抒情和声学特性、外在因素（例如，出版商的影响力和支持），以及艺术家以前的受欢迎程度。人们对歌曲流行传播的社会因素关注较少。最近，有报道称，音乐同质性的证据--社会关系密切的人也有共同的音乐品味。在这里，我们确定如何音乐同质性可以用来预测歌曲的流行。这项研究是基于last.fm在线音乐平台的广泛数据集，从中我们可以提取听众和他们的听力模式之间的社会联系。为了量化网络在歌曲传播中的重要性，并最终决定其流行程度，我们使用音乐同质性来设计一个预测影响参数，并表明将其纳入最先进的机器学习模型可以增强对歌曲流行程度的预测。的影响参数提高了预测精度（TP/（TP+FN））从0.14到0.21约50%，这表明在音乐的传播中的社会成分发挥至少作为艺术家的知名度或流派的影响显着的作用。
2022-11-28 cs.SI physics.soc-ph
"Birds of a Feather": Does User Homophily Impact Information Diffusion in Social Media?
本文研究了用户同质性对在线社交媒体中信息扩散的社会过程的影响。几十年来，社会科学家一直对相似性产生联系的想法感兴趣：准确地说是“同质性”。同质性在社会科学中得到了广泛的研究，它指的是社会系统中的用户倾向于与相似的人建立更多的联系，而不是与不同的人。关键的观察是，同质性结构的自我网络的个人和影响他们的沟通行为。因此，这很可能影响信息在它们之间传播的机制。为此，我们研究了不同用户属性的同质性与社交媒体上的信息扩散过程之间的相互作用。在我们的方法中，我们首先提取扩散特征-对应于基线社交图以及根据不同用户属性（例如位置，活动）过滤的图。其次，我们提出了一个基于动态贝叶斯网络的框架来预测未来的扩散特性。第三，属性同质性的影响是量化的预测特征在解释实际扩散的能力，和外部变量，包括搜索和新闻的趋势。在一个大型Twitter数据集上的实验结果表明，给定一个特定的度量和一个主题，homophilous属性的选择可以影响信息扩散的预测。在大多数情况下，属性同质性能够解释实际的扩散和外部趋势约15-25%的情况下，同质性不被考虑。
2010-06-09 cs.CY physics.soc-ph
Are the different layers of a social network conveying the same information?
对社会理论和现象的全面和定量研究越来越受益于描述人类社会关系的广泛数据，这些数据现在可以在计算社会科学领域获得。然而，这样的数据通常是组成社交网络的许多交互层之一的代理，社交网络可以以许多方式定义并且通常由各种类型的通信（例如，电话、面对面交流等）。因此，许多研究集中在一个单一的层，对应于手头的数据。然而，一些研究表明，这些层是不可互换的，尽管它们之间存在一定程度的相关性。在这里，我们调查是否不同层次的个人之间的相互作用导致类似的结论，在人口中的同质性模式的存在-同质性代表了社交网络中最广泛的研究现象之一。为了这个目的，我们考虑一个数据集描述的相互作用和各种性质的联系，在人口的亚洲学生具有不同的国籍，第一语言和性别。我们研究同质性模式，以及他们的时间演变在社会网络的每一层。为了便于我们的分析，我们提出了一个通用的方法来评估是否同质性模式在一个层中观察到的通知我们在另一个层的模式。例如，我们的研究表明，三个网络层-手机通信，关于友谊的问卷调查和信任关系-导致相似和一致的结果，尽管有一些微小的差异。然而，共存网络层的同质模式不会产生关于其他网络层的任何有意义的信息。
2018-01-09 cs.SI physics.soc-ph
Average Distance, Diameter, and Clustering in Social Networks with Homophily
我研究了一个随机网络模型，其中节点按类型分类，链接概率在不同类型之间可能不同。我表明，随着同质性的增加（这样，链接到其他相同类型的节点的概率增加，链接到其他类型的节点的概率减少），网络的平均距离和直径不变，而网络中的平均聚类增加。
2008-10-15 physics.data-an physics.soc-ph
Homophily and Triadic Closure in Evolving Social Networks
我们提出了一个新的网络模型会计多维的可追溯性。每个节点的特点是由一些功能和两个节点之间的链接的概率取决于共同的功能。我们并不先验地确定可能特征的总数。节点和特征的二分网络根据随机动力学演化，该随机动力学依赖于三个参数，这三个参数分别调节特征向节点的传输中的优先附着、每个节点的新特征的数量以及观察到的特征的总数的幂律行为。我们的模型还考虑了三元封闭机制。我们提供的理论结果和模型的参数的统计估计。我们验证我们的方法通过模拟和实证分析的网络科学合作。
2016-01-16 cs.SI physics.soc-ph
Structural Diversity and Homophily: A Study Across More than One Hundred Big Networks
一个被广泛认可的网络组织原则是结构同质性，这表明有更多共同邻居的人更有可能相互联系。然而，嵌入在共同邻居中的不同结构对链接形成的影响还不太清楚。为了探索这个问题，我们首先描述了共同社区的结构多样性。使用120个大规模网络的集合，我们证明了共同的邻域多样性对链接存在的影响可以在网络中有很大的不同。我们发现，它对Facebook的积极影响和对LinkedIn的消极影响表明这些网络中存在不同的潜在网络需求。我们还发现了一些令人震惊的例子，其中多样性违反了同质性原则-也就是说，较少的相互联系可能导致更高的相互联系的倾向。然后，我们利用结构多样性来开发一个共同的邻域签名（CNS），我们将其应用于一个大的网络集，以发现独特的网络超家族，而不是通过传统的方法。我们的研究结果揭示了对网络结构组织和形成方式的追求，指出了设计图生成模型和推荐系统的潜在进步。
2017-10-04 cs.SI physics.soc-ph
Homophily and Contagion Are Generically Confounded in Observational Social Network Studies
我们认为社交网络上的过程可能涉及三个因素：同质性，或由于匹配的个人特征而形成的社会联系;社会传染，也称为社会影响;以及个人协变量对他们的行为或其他可测量的反应的因果影响。我们表明，一般来说，所有这些都是相互混淆。将它们彼此区分需要对社会过程的参数化或所用协变量的充分性（或两者）进行强有力的假设。特别是，我们证明，用简单的例子，在回归系数的不对称性不能识别因果关系的影响，非常简单的模仿模型（一种形式的社会传染）可以产生一个人的持久性状和他们的选择之间的实质性的相关性，即使它们之间没有内在的亲和力。我们还提出了一些可能的建设性的回应这些结果。
2010-11-30 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Social and Spatial Clustering of People at Humanity's Largest Gathering
科学和社会系统的宏观行为是其组成要素的微观行为的集合的结果，但在人类行为中将宏观与微观联系起来传统上是困难的。同质性的表现，即个体倾向于与相似的人互动的概念，在许多小型和中型环境中已经被观察到。然而，这种行为是否转化为真正的宏观水平，以及其后果可能是什么，仍然是未知的。在这里，我们使用呼叫详细记录（CDR），以研究人口动态和社会和空间同质性的表现在宏观层面上的印度23个州的居民在大壶节，为期3个月的印度教节日。我们估计有6 100万人参加了这个节日，使其成为人类历史上最大的聚会。虽然我们发现了强有力的整体证据，这两种类型的同质性的居民不同的国家，参与者从低代表性国家表现出相当强的倾向，社会和空间同质性比那些从高代表性国家。这些同质性的表现在拥挤的日子里会被放大，比如节日的高峰日，我们估计有2500万人参加。我们的研究结果证实，同质性，这可能是由社会影响引起的，渗透到人类行为的各个层面。
2016-05-23 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Social homophily predicts evacuation destination choice and long-term displacement decisions after the Marshall Fire
本研究利用马歇尔火灾的匿名GPS轨迹与社交网络数据，发现社会人口同质性和友谊联系可显著预测疏散目的地及长期流离失所、返乡决策。
2025-07-24 physics.soc-ph
Social Learning with Endogenous Information and the Countervailing Effects of Homophily
Texas A&M University（德克萨斯农工大学）；Stanford University（斯坦福大学）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）
研究同质性如何通过影响信息内生质量与多样性，在稀疏网络中阻碍学习，在密集网络中促进学习。
2026-06-23 econ.TH physics.soc-ph
Diversity in Valuing Social Contact and Risk Tolerance Lead to the Emergence of Homophily in Populations Facing Infectious Threats
自组织如何导致社会群体结构的出现，一直是复杂系统研究中一个令人着迷且尚未解决的问题。一个经常观察到的在系统中一次又一次出现的结构是自相似社区，即，同质性我们使用博弈论的观点来探讨一个案例，在这个案例中，个人选择从属关系的伙伴关系只基于两个因素：他们对社会接触的价值，以及他们对来自社会接触的威胁的风险承受能力（例如，传染病、威胁性思想等）。我们展示了如何沿着这两个影响的多样性是足以导致人口中的自组织同质性的出现。我们进一步考虑的情况下，外在的社会因素的影响，以保持特定的社会关系的愿望，并显示这些额外的影响，新兴的同性恋模式的鲁棒性。这些结果表明，可观察到的人口水平的同质性如何可能产生的个人行为，平衡社会接触的价值与这些接触相关的潜在风险。我们提出并讨论这些结果的背景下，在人群中的传染病暴发。作为对社会分化如何改变流行病风险的标准叙述的补充，我们在这里展示了流行病风险如何加深人群中的社会分化。
2021-11-22 physics.soc-ph q-bio.PE
The role of homophily in the emergence of opinion controversies
了解在现代社会中出现的强烈争议性问题是民意研究的一个关键问题。一个普遍传播的观点是，由于现代信息和通信技术，社交网络中同质性的增加可能是意见极化的驱动力。在本文中，我们解决这个问题的建模方法遵循三个基本步骤。我们首先引入一个网络形态发生模型来重建网络结构，其中同质性可以通过参数来调整。我们发现，随着同质性的增加，出现显着的拓扑社区结构的网络提出。其次，我们执行的观点动力学的过程中同质依赖的网络，我们表明，与共同的想法，同质性有助于共识的形成。最后，我们引入了一个可调的外部媒体压力，我们表明，实际上，同质性和媒体的组合，使媒体效果不那么有效，并导致强烈极化的意见集群。
2017-03-12 cs.SI physics.soc-ph
Balanced and fragmented phases in societies with homophily and social balance
最近试图理解社会分裂的起源是基于自旋模型，其中包括两种社会现象的术语：同质性-具有相似意见的人建立积极关系的趋势-和社会平衡-人们建立平衡的三元关系的趋势。自旋表示对个体的多个（二进制）意见进行编码的属性向量，个体之间的社交互动可以是积极的或消极的。最近的工作表明，N >> 1个个体的大型系统永远不会达到平衡状态（其中仍然存在具有一个或三个敌对链接的不平衡三元组），只要每个代理的属性数量小于O（N^2）[Phys. Rev. Lett. 125，078302]。在这里，我们表明，这种说法是过于限制。在一个汉密尔顿的框架，最大限度地减少个人的社会压力，我们表明，固定的，平衡的，但支离破碎的状态可以达到任何数量的属性，如果，除了同质性，个人考虑到一个显着的分数，q，他们的三元关系。在临界值q_c以上，产生平衡状态。这一结果也适用于稀疏的现实社交网络。最后，在小q的限制下，我们的结果与[Phys. Rev. Lett. 125，078302]。
2020-12-21 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph
Relationship Profiling over Social Networks: Reverse Smoothness from Similarity to Closeness
在社交网络上，虽然节点具有丰富的属性，但我们往往缺乏每个链接形成的“语义”-因此我们错过了导航和组织复杂社交世界的“路标”。如何在没有标签的情况下识别关系语义？基于普遍的同质性原则，我们提出了新的问题，基于属性的关系轮廓（ARP），轮廓的亲密度w.r.t.潜在的关系（例如，同学）基于用户之间在相应属性上的相似性（例如，教育），并且作为输出，学习一组社交亲和力图，其中每个链接通过其承载关系的概率来加权。作为需求，ARP应该是系统的和完整的，以分析每个关系的每个链接--我们的挑战在于有效地建模同质性。我们提出了一个新的反向平滑原则，通过观察同质性的相似性-接近性对偶与基于图的半监督学习中众所周知的平滑性假设一致-只有推理的方向是反向的。为了实现噪声社会图的平滑度，我们进一步提出了一种新的整体紧密度建模方法，通过将紧密度从边缘扩展到路径来捕获“高阶”平滑度。在三个真实数据集上的大量实验证明了ARP的有效性。
2017-10-03 cs.SI 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
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
Projecting social contact matrices to populations stratified by binary attributes with known homophily
本文提出一种将年龄接触矩阵扩展至具有已知同质性的二元属性分层人群的新方法，通过非线性优化求解满足线性条件的最优矩阵，并提供Python源码以提升流行病学预测模型的准确性。
2022-07-25 math.DS physics.soc-ph q-bio.QM
Impact of homophily in adherence to anti-epidemic measures on the spread of infectious diseases in social networks
本文通过改进SIR模型研究遵守防疫措施的同质性对传染病传播的影响，发现仅在具有局部聚类的网络中，增加群体分离反而可能提高遵守人群的感染比例，揭示了局部网络结构在防疫策略中的关键作用。
2025-07-18 physics.soc-ph
Aperiodic dynamics in a deterministic model of attitude formation in social groups
同质性和社会影响是推动社会群体内态度、信仰和行为演变的基本机制。同质性将个体的态度状态对之间的相似性与他们的互动频率联系在一起，从而产生结构性联系强度，而社会影响则导致个体在互动过程中的状态趋同。基于这些基本要素，我们提出了一个新的数学建模框架来描述一组相互作用的代理人的态度的演变。具体来说，我们的模型描述了具有激活-抑制关系的潜意识态度。我们考虑一个均匀的人口使用确定性，连续时间动力系统。令人惊讶的是，同质性和社会影响力的综合效应并不一定会导致群体共识或全球单一文化。我们观察到，子组的形成和极化效应可能是短暂的，长时间的动力学是准周期性的敏感依赖于初始条件。这是由于不断发展的互动网络和图灵不稳定性与态度状态动态之间的相互作用。
2013-02-01 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Semantic homophily in online communication: evidence from Twitter
Aalto University（阿尔托大学）；University Ss. Cyril and Methodius（圣西里尔与美多德大学）；University of Tampere（坦佩雷大学）；Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；New York University（纽约大学）
本研究基于Twitter提及关系构建的交流网络，首次深入分析语义同质性现象，量化其不同层级、识别驱动维度、揭示时间演化规律并厘清其与网络结构的复杂相互作用，深化了对计算机介导交流语义塑造机制的理解。
2017-03-20 cs.CL cs.CY cs.HC
Visibility of minorities in social networks
同性恋会限制少数群体与多数群体建立联系的能力，从而使他们处于不利地位。这可能会限制少数群体在网络中的整体可见度。建立在巴拉巴西-阿尔伯特模型的变化与群体和同性恋，我们展示了如何在社交网络的少数群体的可见性是一个函数（i）他们的相对群体规模和（ii）存在或不存在的同性恋行为。我们对此问题提供了一个解析解，并证明了非对称行为的存在。最后，我们研究了少数群体在现实世界的社交网络的例子中的可见性：性接触，科学合作和科学引用。我们的工作为评估少数群体在社交网络中的可见度提供了基础，其中存在同性恋或异性恋行为。
2017-02-01 cs.SI physics.soc-ph
Stronger together? The homophily trap in networks
本研究通过分析揭示少数群体规模低于网络25%时，同质性互动会降低其结构可见性，形成同质性陷阱，并指出群体需达到临界规模才能受益于同质性。
2025-10-27 cs.CY cs.MA cs.SI
Network Inequality through Preferential Attachment, Triadic Closure, and Homophily
Complexity Science Hub（复杂性科学中心）；Department of Network and Data Science, Central European University（中欧大学网络与数据科学系）；Graz University of Technology（格拉茨工业大学）；Grupo de Sistemas Complejos, ETS de Arquitectura de Madrid, Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学马德里建筑高等技术学院复杂系统小组）；Faculty of Engineering, Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺-博岑自由大学工程学院）；Center for Computational and Stochastic Mathematics, Instituto Superior Tecnico（里斯本高等理工学院计算与随机数学中心）
研究探讨了偏好连接、同质性和三角闭包三者交互如何导致社会网络中的不平等，通过PATCH模型验证了同质性和偏好连接加剧分离与度不平等，而三角闭包有抵消作用。
2025-09-27 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
A Micro-foundation of Social Capital in Evolving Social Networks
社会网络赋予个人（和群体）利益和优势，文献将这些优势称为社会资本。本文提出了一个微观基础的数学模型的社会网络和网络中的个人的社会资本的演变。网络的演化受到个体的同性恋程度、结构机会主义、社会群居性以及社会类型分布的影响。在分析中，我们确定了不同类型的社会资本：结合资本，知名度资本和桥接资本。联结资本是通过形成一个联系圈而产生的，同质性增加了联结资本，因为它使这个联系圈更加同质化。人气资本导致偏好性依恋：受欢迎的人往往会变得更受欢迎，因为其他人更有可能与他们联系。同质性在不同的社会群体中创造了受欢迎程度的不对称，更合群的代理人更有可能变得受欢迎。然而，在同性恋社会中，属于不太合群、不太机会主义或主要类型的个体可能在网络中更中心，从而获得桥接资本。
2015-11-08 cs.SI physics.soc-ph
Emergence of Clustering in an Acquaintance Model without Homophily
我们引入了一个基于代理的熟人模型，其中社会联系的过程中，没有明确的同质性。尽管社会互动具有同质性，但高度聚集的社交网络可能会出现。我们的模型的关键特征是变量传递相互作用。也就是说，当一个代理人介绍两个没有联系的朋友时，他们之间实际发生联系的速度取决于他们共同认识的人的数量。随着这种传递性交互率的变化，社会网络经历了一个戏剧性的聚类过渡。在接近过渡期时，网络由一系列定义明确的社区组成。作为时间的函数，网络也可以经历\emph{incomplete}凝胶化转变，其中凝胶或巨簇即使在无限时间也不构成整个网络。我们模型的一些聚类特性也出现了，但在Facebook网络中是以一种更渐进的方式出现的。最后，我们讨论了一个更现实的变体，我们的原始模型中，有一个软截止率的传递相互作用。有了这个变体，人们可以构建与Facebook网络定量匹配的网络实现。
2014-11-12 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.data-an
Homophily and wealth inequality shape mitigation behavior in coupled social-climate models
Dartmouth College（达特茅斯学院）；Geisel School of Medicine at Dartmouth（达特茅斯盖泽尔医学院）
研究探讨了同质性和财富不平等如何影响社会-气候模型中的缓解行为，发现同质性在初始环境状况较差时可防止灾难性影响。
2026-01-11 physics.soc-ph
Strength of minority ties: the role of homophily and group composition in a weighted social network
本文扩展加权社会网络模型以纳入同质性原则，并利用蜘蛛猴交往数据表明，少数群体内部更强的连接可由群体构成不对称性解释。
2024-01-27 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph physics.soc-ph
Measuring Prestige in Online Social Networks
我们研究了Palasek（2013）的本地定义的社会资本指标，用于确定个人在在线社交网络中的声望。从它，我们得到一个等效的全球措施，考虑随机游走在网络本身。这一结果激发了一种新的表达方式，量化了潜在社会联系的战略可取性。我们表明，在硅片，理想的社会邻居往往满足“大鱼在一个小池塘”的标准，并在整个网络的邻居的愿望分布是由反同质性。
2014-07-25 cs.SI physics.soc-ph
Unveiling homophily beyond the pool of opportunities
本研究提出一种基于统计网络系综与组合数学的稳健方法，可控制结构因素量化社交网络选择同质性，经合成网络验证优于传统指标，在真实网络性别同质性检测中有效，凸显结构因素考量的重要性。
2024-01-24 physics.soc-ph
How Homophily Affects Diffusion and Learning in Networks
我们研究了通过社交网络运作的三种不同的沟通过程是如何受到同质性的影响的--同质性是指个体与自己相似的人交往的倾向。如果信息通过广播或最短路径发送，同质性就没有影响;只有连接密度才重要。相比之下，同质性大大减缓了基于重复平均邻居信息和马尔可夫扩散过程（如Google随机冲浪模型）的学习。事实上，后者的进程受到同质性的强烈影响，但完全独立于连接密度，只要这个密度超过一个低阈值。我们通过建立大随机图的谱的新结果并将谱与同伦联系起来，得到了这些结果。最后，我们使用来自青少年健康数据集的观察到的高中友谊网络来检查理论预测。
2009-02-09 physics.data-an physics.soc-ph
Social polarization promoted by sparse higher-order interactions
本文引入考虑群体互动和同质性的高阶框架，发现群体互动在稀疏系统中增强极化，在完全连接社会中抑制极化，揭示了极化对互动结构的依赖。
2025-07-16 physics.soc-ph
Viral Misinformation: The Role of Homophily and Polarization
在在线社交网络（OSN）上无意或有意传播未经证实的谣言（例如，出于政治原因，甚至是拖钓）可能会产生严重后果，例如最近关于埃博拉病毒的谣言对卫生保健工作者造成了干扰。在这里，我们表明，旨在量化信息消费模式的指标可能会提供有关虚假声明的病毒式传播的重要见解。特别是，我们通过分析120万Facebook意大利用户消费不同（和相反）类型的信息（科学和阴谋新闻）的样本，解决了内容流行背后的驱动力。我们发现，用户对不同内容的参与与具有相似消费模式（同质性）的朋友数量相关，这表明社交网络中某些类型的内容更有可能传播的区域。然后，我们测试扩散模式的外部样本的$4,709$故意讽刺的虚假声明，既不存在枢纽（结构属性），也不是最活跃的用户（影响者）是普遍的病毒现象。相反，我们发现，在一个错误信息无处不在的环境中，用户围绕共同信念的聚集可能会使通常暴露于阴谋故事（两极分化）成为虚假信息传播的决定因素。
2014-11-11 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Model for simulating mechanisms responsible of similarities between people connected in networks of social relations
它的文献已经确定了三个社会机制，解释了在社会关系网络中连接的人之间的相似性，同质性，混淆和社会传染。本文提出了一个简单的模型，负责模拟机制的相似性的态度在网络的社会关系，以及一个措施，能够表明这三种机制中的主要作用的过程中。
2014-11-28 cs.SI physics.soc-ph
Keep Your Friends Close and Your Facebook Friends Closer: A Multiplex Network Approach to the Analysis of Offline and Online Social Ties
社交媒体允许人们在网上进行前所未有的互动。然而，人类社会行为的一个基本方面是人们倾向于将自己与志同道合的人联系起来，形成在线和离线的同质社交圈。在这项工作中，我们应用了一个新的模型，使我们能够区分不同强度的社会关系，并观察在74名大学生的在线和离线社交网络中，关于政治，音乐，健康，住宅部门和大学一年的同质性证据。我们提出了一个多路复用网络的方法，社会关系的强度，在这里应用到移动通信数据-电话，短信，并共同定位，使我们能够通过考虑学生之间利用的通信渠道的数量来确定维度的关系。我们发现，强的社会关系的特点是最大限度地利用沟通渠道，而弱的关系，最小的使用。我们能够识别75%的亲密友谊，90%的弱关系，以及90%的Facebook友谊。然后，我们表明，较强的关系表现出更大的配置文件的相似性比较弱的。除了在政治和健康方面的社会圈子高度同质性，我们观察到音乐，住宅部门和大学一年的强烈同质性。尽管Facebook友谊高度依赖于居住地和年份，但学生的在线社交圈而不是线下社交圈中可以发现不太同质的内容，尤其是在政治和音乐方面。
2014-03-31 cs.SI physics.soc-ph
Assortative Mixing Equilibria in Social Network Games
众所周知，社交网络中的个体倾向于表现出同质性（也称为同质性）。在他们的社会关系中，这意味着他们更喜欢与自己的同类建立联系。但造成这种现象的原因是什么呢？是不是这样的关系比较方便，比较容易维持？或者说，从这种集体行为中是否也能获得一些更切实的好处？目前的工作需要一个博弈论的角度来看这一现象，并研究在何种条件下，不同的竞争性混合策略导致在不断发展的社会网络的平衡。我们专注于一个有偏见的偏好依恋模型，其中每个群体的策略（例如，政治或社会少数群体）决定了其成员对其他群体成员和非成员的偏见程度。我们的第一个结果是，如果群体试图最大化的效用函数是群体的度中心性，解释为网络中群体成员的度之和，那么实现纳什均衡的唯一策略是完美同质性，这意味着与其他群体的合作对这个效用函数是有害的。第二个，也许更令人惊讶的结果是，如果将组间合作的奖励添加到效用函数中（例如，外部由权威作为法规强制执行），那么只有两种可能的均衡，即完全同质或完全异质，并且可以描述其可行性空间。有趣的是，无论人口中的少数-多数比例如何，这些结果都成立。我们相信，这些结果，以及本文提出的博弈论的角度来看，可能有助于更好地理解的力量，塑造我们的社会群体和社区。
2017-03-26 cs.GT cs.SI physics.soc-ph
Estimating Causal Peer Influence in Homophilous Social Networks by Inferring Latent Locations
本文针对潜在同质性导致社会影响难以从观测网络数据中识别的问题，证明在随机块模型或连续潜在空间模型下，利用全局网络结构估计潜在属性后，可在线性模型中一致估计同伴影响效应。
2021-06-17 cs.SI physics.soc-ph stat.ME
Inequality and Inequity in Network-based Ranking and Recommendation Algorithms
虽然算法承诺了许多好处，包括效率，客观性和准确性，但它们也可能引入或放大偏见。在这里，我们研究两个著名的算法，即PageRank和Who-to-Follow（WTF），并显示在何种程度上他们的排名产生不平等和不公平时，适用于有向社交网络。为此，我们提出了一个有向网络模型的优先连接和同质性（DPAH），并证明了网络结构的影响，这些算法的秩分布。我们的主要研究结果表明，（i）不平等与不平等正相关，（ii）不平等是由偏好依恋，同质性，节点活动和边缘密度之间的相互作用驱动的，（iii）不平等是由同质性和少数群体规模之间的相互作用驱动的。特别是，这两个算法减少，复制和放大少数群体在顶级排名的代表性时，多数是同性恋，中性和异性恋，分别。此外，当这种代表性减少时，少数群体可以通过在网络中进行战略性联系来提高他们在等级中的可见度。例如，当大多数人也是同性恋者时，通过增加他们的外向度或同性恋。这些发现揭示了阻碍基于网络的排名和推荐算法中的平等和公平的社会和算法机制。
2022-07-22 cs.DS cs.SI physics.soc-ph
Biased Assimilation, Homophily and the Dynamics of Polarization
我们作为一个社会是否正在变得更加两极分化，如果是的话，为什么？我们试图通过一个观点形成的模型来回答这个问题。实证研究表明，同质性导致两极分化。然而，我们表明，DeGroot的著名的模型的意见形成的基础上重复平均永远不会两极分化，即使个人是任意同性恋。我们推广DeGroot的模型来解释一个在社会心理学中众所周知的现象，即有偏见的同化：当在一个复杂的问题上出现混合或不确定的证据时，个人会为他们的最初立场提供不适当的支持，从而得出一个更极端的观点。我们发现，在一个简单的模型中的同性恋网络，我们有偏见的意见形成过程中的结果，无论是极化，持续的分歧或共识，这取决于如何偏见的个人。换句话说，如果没有偏见的同化，单靠同质性是不足以改变社会的。非常有趣的是，有偏见的同化也提供了对以下相关问题的洞察：基于互联网的推荐算法，向我们展示个性化的内容有助于两极分化？我们有偏见的同化和极化效应的一些随机行走的推荐算法，在精神上类似于一些常用的推荐算法之间的连接。
2012-09-26 cs.GT cs.SI physics.soc-ph
Structural measures of similarity and complementarity in complex networks
相似性原理，或称同质性原理，经常被用来解释复杂网络中观察到的模式，如传递性和三角形（3-圈）的丰富性。然而，从劳动分工到蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）的许多现象都是由互补性（差异和协同作用）驱动的。在这里，我们表明，互补原理与四边形（4-圈）和密集的二部样子图的丰度。我们将这两个原则与它们的特征基序联系起来，并引入了两个系数族：（1）结构相似性，它概括了局部聚类和闭合系数，并捕获了相似性驱动结构的全谱;（2）结构互补性，类似地定义，但基于四边形而不是三角形。使用多个社会和生物网络，我们证明了系数捕获结构特性相关的有意义的领域特定的现象。我们表明，它们可以区分不同类型的社会关系，以及测量整个生命树的PPI网络的结构多样性不断增加。我们的研究结果表明，某些类型的关系更好地解释互补性比同质性，并可能有助于改善现有的链接预测方法。我们还介绍了一个Python包，实现了有效的算法来计算建议的系数。
2022-10-10 cs.SI physics.soc-ph
Evolution of Scientific Collaboration Network Driven by Homophily and Heterophily
许多科学合作网络表现出明确的社区和小世界结构。然而，对群落和小世界结构形成和演化的内在机制的研究还很不够。基于学者特质的同质性和异质性机制是共同体形成和共同体间联系的两个重要因素，值得进一步探讨。本文提出了一个基于同质性和异质性组合效应的多智能体科学合作网络演化模型。仿真结果表明，具有相似特征的智能体通过同质性聚集形成社区，而异质性在社区间链接的形成中起着重要作用。模拟中揭示的网络演化模式与实证分析中观察到的基本一致，因为在这两种情况下，巨型组件都从一个小集群演化为一个连锁社区结构，然后演化为一个具有社区结构的小世界网络。这一工作可能为社区和小世界结构的形成机制提供了一个新的视角，补充了小世界是结构嵌入和结构洞机制共同作用的主流观点。
2015-10-27 nlin.AO physics.soc-ph
Homophily Within and Across Groups
Technical University of Denmark（丹麦技术大学）；University of Copenhagen（哥本哈根大学）；Aalto University（阿尔托大学）；University of Twente（特文特大学）；Gran Sasso Science Institute（格兰萨索科学研究所）
本文提出一种最大熵随机图模型，捕捉网络中组内和组间同质性，揭示同质性对网络渗透阈值的影响，改进对复杂系统动态的预测。
2025-09-23 cs.CY math.PR physics.data-an
The Social Name-Letter Effect on Online Social Networks
名字字母效应表明，人们对与自己名字开头相同的字母的品牌、地点甚至工作有偏好。所以山姆可能喜欢士力架，住在西雅图。我们使用Twitter和Google+的社交网络数据在新环境中复制这种效果。我们发现社交网络上的姓名字母效应几乎没有得到支持。然而，我们确实发现了一个非常强大的同名效应，比如说，迈克尔斯更有可能与其他迈克尔斯而不是约翰联系在一起。当考虑性别、国籍、种族和年龄时，这种影响仍然存在。这些效应背后的基本原理具有超越心理学的意义，因为理解积极的自我形象如何转移到其他实体，在从研究同质性到个性化广告和社交网络中的链接形成等领域都很重要。
2014-11-20 cs.SI physics.soc-ph
Effects of homophily and heterophily on preferred-degree networks: mean-field analysis and overwhelming transition
我们研究了一个动态的，不平衡的网络中的个人持有的两个意见之一，在人口组成的两个社区的不同大小的长期性能。在这里，虽然代理人的意见是固定的，但他们有一个偏好的程度，这导致他们无休止地创建和删除链接。我们不断发展的网络是由同质性/异质性形成的，这是一种社会互动形式，个体倾向于与具有相似/不同观点的其他人建立联系。利用蒙特卡罗模拟和详细的平均场分析，我们详细研究了社区的大小和同质/异质的程度如何影响网络结构。特别是，我们表明，当网络受到足够的heterophily，一个“压倒性的转变”发生：个人的较小的社区被淹没的链接从代理商的较大的群体，他们的平均程度大大超过首选的程度。这种现象和相关现象的特征在于获得网络的总和联合度分布，以及跨两个社区的链接的比例和具有比优选度更少的边缘的代理。我们使用我们的平均场论来讨论当群体大小和同质性水平变化时网络的极化。
2022-01-29 cond-mat.stat-mech cs.SI nlin.AO
Homophily-induced Emergence of Biased Structures in LLM-based Multi-Agent AI Systems
本研究探究LLM驱动的多智能体互动对网络结构演化的影响，发现智能体存在优先连接机制，纳入社会属性会形成同质性社区与极化子群，且存在反映社会规范的不对称连接偏倚，为AI系统的共演化与自组织提供见解。
2025-10-03 cs.SI physics.soc-ph
