Inferring the strength of social ties: a community-driven approach
在线社交网络正在增长并变得越来越密集。一个人的社会关系可能具有很高的可变性：从亲密的朋友和亲戚到熟人，再到几乎不认识的人。推断社会关系的强度是对网络中的用户交互进行建模并理解其行为的重要组成部分。此外，该问题在计算社会科学，病毒式营销和人员推荐中也有应用。在本文中，我们研究的问题，推断在一个给定的网络中的社会关系的强度。我们的工作是由最近的一种方法[27]推动的，该方法利用了强三元闭合（STC）原理，这是一种植根于社会心理学的假设[13]。为了指导我们的推理过程，除了网络结构之外，我们还将紧密社区的集合作为输入。这些是我们期望通过强关系连接的顶点集合。这些社区出现在不同的情况下，例如，当成为社区的一部分意味着与现有成员之一的紧密联系时。我们考虑两个相关的问题形式化，反映了我们的设置的假设：少量的STC违规和强连接的输入社区。我们表明，这两个问题的配方是NP-困难的。我们还表明，一个问题的制定是很难近似，而第二，我们开发了一个算法与近似保证。我们通过与分别优化STC违规和社区连通性的基线进行比较，在真实世界的数据集上验证了所提出的方法。
2019-02-05 cs.DS cs.SI
The Dynamics of (Not) Unfollowing Misinformation Spreaders
本研究追踪90万关注者六个月，发现错误信息联系高度持久，月取消关注率仅0.52%，且冗余性和意识形态是主要预测因素，表明需外部干预并重在预防。
2024-02-17 cs.CY cs.HC cs.SI
The power of indirect social ties
虽然直接的社会关系已经在以计算机为媒介的社交网络的背景下得到了深入的研究，但间接关系（例如，朋友的朋友（朋友的朋友）很少受到关注。然而，在现实生活中，我们经常依靠朋友的朋友来推荐（好医生、好学校或好保姆），介绍新的工作机会，以及满足许多其他偶尔的需求。在这项工作中，我们试图1）量化间接社会关系的强度，2）验证它，和3）经验证明其有用的分布式应用程序的两个例子。我们量化的社会力量的间接关系使用（ny）的直接联系，连接两个人的力量和直觉提供的社会学文献。我们通过与其他直接的社会关系评估者的相关性比较，实验验证了所提出的度量。我们通过数据驱动的实验表明，所提出的社会强度指标可以成功地用于社会应用。具体来说，我们表明，它解决了已知的问题，在朋友到朋友的存储系统，通过解决两个以前记录的缺点：减少存储候选人和数据可用性的相关性。我们还表明，它可以用于预测社会扩散的影响，准确率高达93.5%。
2014-01-17 cs.SI physics.soc-ph
How people interact in evolving online affiliation networks
人类互动的研究对于理解个人，群体和社会的行为至关重要。在这里，我们观察网络的形成和演变，通过监测所有新的链接，我们定量分析的趋势，用于创建这些不断发展的在线联盟网络的关系。我们首先表明，这些概率趋势的准确估计只能通过以下网络的时间演化来实现。例如，通过网络的静态快照归因于朋友机制的普通朋友的动作被高估了两倍。对动态网络演化的详细分析表明，尽管有特征性的静态模式，但这些三角形中有一半是通过其他机制生成的。我们首先描述网络中建立联系时的每一个链接。这使我们能够描述领带形成的概率趋势，并得出如下社会学结论。添加新链接的趋势与我们预期的显著不同，如果它们不受网络中个人结构位置的影响，即，从随机链接形成。我们还发现，根据活动程度、性别、年龄、受欢迎程度和其他属性，个体之间的行为特征存在显著差异。例如，在这里分析的特定数据集中，我们发现女性的回报率是男性的三倍，而且这种差异随着年龄的增长而增加。在所有年龄段，男性比女性更倾向于与最受欢迎的人联系。另一方面，三角关系的倾向是相似的，与性别无关。我们的研究结果有助于建立现实社会网络结构的模型，并发现在不断发展的社交网络中建立联系的潜在规律。
2011-11-23 cs.SI physics.soc-ph
Do you trade with your friends or become friends with your trading partners? A case study in the G1 cryptocurrency
我们研究了通过最近一种名为$\breve{G}1$的加密货币进行的社会关系和金融交易之间的相互作用。它的特点是将通常的交易记录与可靠的已确定用户网络相结合。这使得有机会观察到底是谁通过社交网络向谁汇款。这个社交网络是这种加密货币的关键部分，因此，它在确保节点对应于唯一的、可识别的、真实的人类用户方面投入了大量精力，只有当他们在现实世界中至少见过一次时才能联系在一起。利用这些数据，我们研究了社会关系如何影响交易结构，反之亦然。我们发现，用户几乎只与他们在社交网络中联系的人进行交易。相反，他们倾向于与他们永远不会与之进行交易的人建立社会联系。
2021-05-05 cs.SI
The Strength of Friendship Ties in Proximity Sensor Data
了解人们如何互动和社交在从疾病控制到城市规划的许多情况下都很重要。在过去几年中，捕捉人类生活这一特定方面的数据集在规模和可用性方面都有所增加。然而，我们还没有了解这种电子数据集在多大程度上可以作为现实生活中社交互动的有效代理。对于使用手机收集的观察数据集，我们分析了识别短暂和不重要链接的问题，以及如何突出重要的社交互动。应用蓝牙信号强度参数来区分观测结果，我们证明了弱链接，强链接相比，有一个较低的概率被观察到在以后的时间，而这样的链接-平均-也有较低的链接权重和概率共享在线友谊。此外，链接强度的作用进行了研究，在社会网络属性。
2014-05-27 cs.SI physics.soc-ph
Social features of online networks: the strength of intermediary ties in online social media
如今，越来越多的社交互动使用在线社交媒体作为沟通渠道。最近的世界性事件，如西班牙的社会运动或中东的起义，突出了它们促进人与人之间协调的能力。在线网络一般显示出丰富的内部结构，用户可以选择不同类型和强度的互动。尽管如此，关于在线互动的社会价值仍然存在一些悬而未决的问题。例如，拥有数百万在线朋友的用户的存在使人怀疑这些关系的相关性。在这项工作中，我们专注于Twitter，最流行的在线社交网络之一，并发现由基本类型的连接所形成的网络是有组织的群体。使用者的活动与这些群体所决定的景观相一致。此外，Twitter对不同类型交互的区分使我们能够在在线和离线社交网络之间建立一种平行性：个人互动更有可能发生在群组的内部链接上（强关系的弱点），传递新信息的事件优先通过连接不同群体的链接（弱关系的强度）或更多地通过链接连接到属于充当经纪人的几个组的用户（中介关系的强度）。
2012-02-08 cs.SI physics.soc-ph
Recruiting Hay to Find Needles: Recursive Incentives and Innovation in Social Networks
寻找复杂问题的创新解决方案通常是找到能够获得新信息和替代观点的人。研究发现，大多数人通过几个程度的分离而彼此联系，但成功的社交搜索往往很困难，因为它依赖于人们利用他们的弱联系与遥远的社交网络建立联系。递归激励计划已经显示出社会搜索的前景，激励人们利用他们的弱关系来寻找遥远的目标，如特定的人，甚至是放置在秘密地点的气象气球。在这里，我们报告一个类似的递归激励计划，以寻找创新的想法的案例研究。具体来说，我们实施了一项竞赛，以奖励那些帮助在麻省理工学院气候合作实验室（一个解决全球气候变化的开放式创新平台）中推荐大奖得主的个人。使用来自100多个国家的78，000多名CoLab成员和36，000多名参与推荐竞赛的人的数据，我们发现使用这种方法推荐的人比其他人更有可能提交提案并提交高质量的提案。此外，我们发现暗示性的证据表明，在通过竞赛推荐的贡献者中，那些与现有CoLab成员有一个以上分离度的人更有可能提交高质量的提案。因此，这个案例研究的结果与来自遥远网络的人更有可能为复杂问题提供创新解决方案的理论是一致的。更广泛地说，结果表明，除了最终发现者之外，奖励间接中介可能会促进有效的社交网络招聘。
2019-12-14 cs.CY cs.SI
On the Interplay between Social and Topical Structure
人们的兴趣和人们的社会关系直观地联系在一起，但理解它们的相互作用以及它们是否可以帮助预测彼此仍然是一个悬而未决的问题。我们研究了两个决定性结构的界面，这两个结构形成了在线社交媒体的支柱：社交网络的图形结构--谁与谁联系--以及主题从属关系的集合结构--谁对什么感兴趣。在研究这个接口，我们确定的关键关系，使这些结构中的每一个可以理解的其他方面。我们分析的背景是Twitter，一个复杂的社交网络，既有追随者关系，也有沟通关系。在Twitter上，“标签”被用来标记对话主题，我们研究标签的使用与这些社会结构。我们发现，用户采用的标签可以预测他们的社会关系，并且标签的初始采用者之间的社会关系可以预测该标签的未来流行度。通过研究加权社交关系，我们观察到，虽然强互惠关系是最容易从标签结构中预测的，但在预测标签受欢迎程度方面，它们也不如弱定向关系有用。重要的是，我们表明，计算简单的结构决定因素可以在这两项任务中提供显着的性能。虽然我们的分析集中在Twitter上，但我们认为我们的研究结果广泛适用于各种不同背景下的主题从属关系和社会关系，包括人们观看的电影，人们喜欢的品牌或人们经常光顾的地点。
2013-03-28 cs.SI physics.soc-ph
Exploiting weak ties in trust-based recommender systems using regular equivalence
基于用户的协同过滤（CF）是创建推荐系统的最流行的方法之一。然而，CF受到数据稀疏和冷启动问题的困扰，因为用户通常只对一小部分可用项目进行评级。一种解决方案是将额外的信息纳入推荐过程，例如用户分配给其他人的显式信任分数或由用户之间的社交联系产生的隐式信任关系。这样的关系通常形成非常稀疏的信任网络，其可以用于基于用户信任的人来为用户生成推荐。在我们的工作中，我们探索使用定期等价应用到一个信任网络，以产生一个相似性矩阵，用于选择用于项目推荐的k-最近邻居。如果网络中的两个顶点的邻居本身是等价的，则它们是正则等价的。通过计算正则等价的迭代方法，我们可以研究强关系和弱关系对项目推荐的影响。我们评估我们的方法对冷启动用户从Epperly抓取的数据集，并发现，通过使用弱关系，除了强关系，我们可以提高性能的信任为基础的推荐在推荐准确性。
2019-06-12 cs.IR cs.SI
Core but not peripheral online social ties is a protective factor against depression: evidence from a nationally representative sample of young adults
本文基于俄罗斯4400名年轻成人追踪数据，发现在线朋友数量与抑郁的关联仅存在于不超过邓巴数规模且为核心节点的网络中，表明应区分对待不同类型的在线社交关系。
2021-11-30 cs.CY cs.SI
Beautiful and damned. Combined effect of content quality and social ties on user engagement
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；University of Turin（都灵大学）；Flickr
用户参与在线社区是由社交网络结构与沿其链接流动的群体生成内容的交织驱动的。很少对这些方面进行联合和大规模的探讨。通过观察用户如何在Flickr上生成和访问各种美丽的图片，我们研究了质量的生产如何影响在线社交系统的动态。我们开发了一个深度学习的计算机视觉模型，根据图像的美学价值对其进行评分，并通过众包验证其输出。通过将其应用于超过150亿张Flickr照片，我们首次研究了图像美如何在大规模社会系统中分布。美丽的图像在网络中均匀分布，尽管只有一小部分核心人群因它们而获得社会认可。为了研究质量暴露对用户参与度的影响，我们设置了匹配实验，旨在从观察数据中检测因果关系。接触美丽是双刃剑：跟随那些制作高质量内容的人增加了一个人上传更好照片的可能性;然而，用户和用户邻居之间的质量过度不平衡导致参与度下降。我们的分析具有实际意义，提高链接推荐系统。
2017-11-01 cs.AI cs.CV cs.MM
When Do People Trust Their Social Groups?
信任促进合作，并支持社会群体的积极成果，包括成员满意度，信息共享和任务绩效。广泛的先前研究已经检查了个人的一般信任倾向，以及有助于他们在特定群体中信任的因素。在这里，我们建立在过去的工作，提出了一个全面的框架，预测信任的群体。通过对6,383名Facebook群组用户的信任态度进行调查，并检查这些人的汇总行为和人口统计数据，我们发现：（1）个人的信任倾向与他们如何信任他们的群组有关，（2）较小，封闭，年长，更排外或更同质的群体更受信任，（3）群体的整体友谊网络结构和个人在该结构中的地位也可以预测信任。最后，我们展示了群体信任如何预测个人和群体层面的结果，如新的友谊关系的形成。
2019-05-13 cs.SI
Do the Young Live in a "Smaller World" Than the Old? Age-Specific Degrees of Separation in Human Communication
在本文中，我们调查的现象“特定年龄的小世界”使用的数据从一个大规模的移动通信网络近似的互动模式在社会规模。我们不是问两个随机个体是否被少量的链接分开，而是问特定年龄组的个体是否生活在一个与其他年龄组的个体相关的小世界中。我们的分析表明，有系统的变化，这种年龄相对的小世界效应。年轻人生活在“最小的世界”中，与其他年轻人和他们的父母一代分开，中间人的数量少于老年人。最年长的人生活在“最小的世界”中，通过大量中介将他们与同龄人和年轻人分开。小世界效应的变化特定于作为节点属性的年龄（在性别的情况下不存在），并且在几个数据稳健性检查下始终观察到。特定年龄的小世界的发现与众所周知的社会机制是一致的，这些机制影响年龄与网络连接的相互作用方式，以及在这个网络中观察到的亲属关系和非亲属关系的相对普遍性。这种社会模式对我们理解信息级联、扩散现象以及时尚和流行的传播的世代特定动态具有重要意义。
2017-10-04 cs.SI physics.soc-ph
Role of Temporal Diversity in Inferring Social Ties Based on Spatio-Temporal Data
在过去的二十年里，对社交网络及其影响的研究激增。这些研究包括推断社会关系，这反过来又被用于目标广告，推荐，搜索定制等，然而，人类的离线体验，与人的对话和面对面的互动，管理我们的生活互动，受到较少的关注。我们介绍了DAIICT时空网络（DSSN），一个时空数据集的连续位置数据记录在每2分钟的时间间隔由46个主题的移动电话的0.7百万个数据点。我们的研究集中在推断学生之间的关系强度的时空数据的基础上，并比较结果与自我报告的数据。在这种追求中，我们引入了时间多样性，我们表明它在预测关系强度方面的贡献优于其同行。我们还探讨了时间多样性随时间的演变性质。我们丰富的数据集开辟了各种其他研究途径，这些研究需要细粒度的位置数据，以及有限地理区域内参与者的有界移动。拥有一个有边界的地理区域（如大学校园）的优势在于，它为我们提供了现实世界的一个缩影，其中每个这样的地理区域都有一个内部环境和功能，并且很高比例的移动性受到时间表和时间表的控制。有限的地理区域，加上年龄同质的人口，使我们能够仔细观察大学生积极的内部社会化。
2016-11-10 cs.SI
The dynamics of U.S. college network formation on Facebook
在美国，许多人的终身社交网络的很大一部分是在大学里形成的。然而，我们对这种形成过程的许多方面的理解，如时间变化的作用，教育环境之间的异质性，以及大学期间形成的关系的持久性，是不完整的。为了帮助填补其中的一些空白，我们使用了2008年至2019年美国1，181所高等教育机构的社交网络的人口水平数据集，以详细了解大学网络的结构如何随时间变化。这些网络演变过程中最突出的特征是，当学生刚进入大学时，交友活动激增。在此期间形成的联系在塑造整个网络的结构和学生在其中的地位方面发挥了重要作用。随后的开始和中断从指令进一步影响新的平局形成的数量。领带形成中的同质性同样显示出随时间的变化。当学生安顿下来时，同性关系更有可能形成，而分享一个主要的刺激友谊的学生通过他们的学位进展。大学的性质，例如是否有许多学生住在校园里，也会调节这些影响。在不同的背景下和学生大学生活的不同阶段形成的联系在毕业后保持亲密关系的可能性上各不相同。总之，这些研究结果表明，教育背景介导的网络形成在多种不同的方式。
2020-11-03 cs.SI physics.soc-ph
Small coverage effect in epidemic network models shows that masks can become more effective with less people wearing them
控制SARS-CoV-2传播的非药物干预措施的有效性取决于许多背景因素，包括依从性。传统观点认为，戴口罩等防护行为的有效性总是随着采用它的人数增加而增加。在这里，我们在模拟研究中表明，这在一般情况下并不正确。我们采用了一个简约的网络模型的基础上建立的经验事实，（i）坚持这样的干预随着时间的推移减弱，（ii）个人倾向于调整他们的采用策略与他们的密切的社会关系（同质性）。当结合这些假设时，出现了一个广泛的动态机制，其中对那些采取保护行为的人来说，个人层面的感染风险降低随着对保护行为的坚持程度的降低而增加。例如，对于10%的保护覆盖率，我们发现与覆盖率为60%的情况相比，收养个人的感染风险可以降低近30%。通过对外科口罩有效性的估计，我们发现，与不戴口罩的个体相比，戴口罩的相对风险降低了5%至15%，即，以三倍的倍数变化。这种小覆盖效应源于系统动力学网络特性，这些特性共同增加了疫情在病原体能够入侵小但紧密联系的个体群体之前结束的机会。我们的研究结果与流行的观点相矛盾，即随着越来越多的人摘下口罩，口罩变得无效，并且可能对在重新爆发的感染浪潮下保护弱势群体产生深远的影响。
2022-09-23 cs.SI physics.soc-ph
A fast clustering algorithm for mining social network data
许多信仰不同的团体正在网上互动。在线社区中的互动有助于人们相互参与，并增强跨群体的理解。在线社区包括多个子社区，其成员由于社会关系、特征或关于某个主题的想法而相似。在这项研究中，我们有兴趣了解这些子社区的相对规模和活动的变化，它们的合并或分裂模式，以及由于社区内部的内生动力，这些子社区成员的观点的变化。
2014-08-29 cs.SI physics.soc-ph
Origins of power-law degree distribution in the heterogeneity of human activity in social networks
社会网络中个体的联系数的概率分布服从无标度幂律。然而，在对人们在社交网络中的行为的直接分析中，这种分布是如何产生的还没有得到结论性的证明。在这里，我们进行因果推理分析，并找到这种现象的根本原因。我们的分析表明，重尾度分布是由人类活动的类似偏态分布决定的。具体来说，一个人的程度是完全随机的-遵循“最大熵附着”模型-除了它的平均值，它确定性地取决于用户的活动量。这种关系不能用互动模型来解释，比如偏好依恋，因为观察到的行为不太可能是由与其他人的互动引起的。
2013-04-16 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Universal patterns in egocentric communication networks
该研究通过多数据集分析发现自我中心通信网络的关系强度分布存在普适性，提出其由累积优势与随机选择的竞争驱动，为社交网络异质性机制提供新解释。
2023-02-27 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Latent Network Models to Account for Noisy, Multiply-Reported Social Network Data
社交网络数据通常通过合并来自多个人的报告来构建。然而，如何调和来自个人的不一致反应并不明显。如果人们的反应反映了规范性的期望，例如对平衡、互惠关系的期望，那么多重报告的数据可能会有特别的风险。在这里，我们提出了一个概率模型，它结合了多个人报告的关系，以估计未观察到的网络结构。除了为每个报告者估计一个与他们的过度或低估报告关系的倾向有关的参数外，该模型还明确地纳入了一个术语“相互性”，即在涉及相同改变的两个方向上报告联系的倾向。我们的模型的算法实现是基于变分推理，这使得它高效和可扩展到大型系统。我们将我们的模型应用于从75个印度村庄收集的数据，名称生成器的设计，和一个基于名册的设计收集的社区。我们在两个数据集中都观察到了“相互性”的强有力证据，并发现这个值因关系类型而异。因此，我们的模型估计的网络的互惠值与标准确定性聚合方法产生的互惠值有很大不同，这表明在收集、构建和分析基于调查的网络数据时需要考虑这些问题。
2022-12-12 cs.SI
Twitter and the Press: an Ego-Centred Analysis
自我网络已被证明是一个有价值的工具，可以用来理解个人与同龄人建立的关系，无论是在离线还是在线的社交网络中。特别有趣的是与自我和自我网络成员之间的互动相关的认知约束，据此，个体平均无法与超过150人保持有意义的互动。在这项工作中，我们专注于Twitter上的记者的自我网络，我们调查他们是否具有相同的特征，观察其他相关类别的Twitter用户，如政治家和通用用户。我们的发现是，记者通常比普通用户更活跃，与更多的人互动。他们的自我网络结构与社会脑假设的参考模型非常一致，并在一般人类自我网络中观察到。值得注意的是，这种相似性甚至高于政治家和一般用户自我网络的相似性。这可能意味着Twitter比其他社交互动方式更大的认知参与。此外，记者的自我网络比政治家和普通用户的自我网络稳定得多，自我改变的关系往往是信息驱动的。
2018-03-23 cs.SI
Creativity in social networks is enhanced by 'Goldilocks' dispersal of ideators' visibility
最近的研究表明，在最大化创意刺激和最小化创意冗余之间取得平衡，可以提高自组织社交网络的创造力。我们探讨分散的想法发电机的可见性是否可以帮助实现这样的权衡。我们采用受欢迎的信号（追随者计数）的参与者作为网络结构的变化，我们控制在四个随机研究条件的外部来源。我们观察到，受欢迎的信号会影响寻求灵感的关系，部分原因是人们对同龄人创造力的看法存在偏见。使用这种外部信号部分分散创意者的可见性的网络显示出减少的创意冗余和提高的创造力。然而，极端分散会缩小想法刺激的范围，从而导致创造力低下。我们的工作对提升创造力具有未来工作的意义。
2021-12-06 cs.SI
Multichannel social signatures and persistent features of ego networks
自我中心网络的结构反映了人们如何平衡他们对强大的、情感上强烈的关系和各种较弱关系的需求。自我中心的网络结构可以用“社会签名”来量化，它描述了人们如何在个人网络的成员（改变）之间分配他们的沟通努力。基于通话数据的社会签名表明，人们大多与几个亲密的改变交流;他们也有持久的，独特的签名。为了检验这些结果是否适用于其他通信渠道，在这里，我们比较了从通话和短信数据构建的社交签名，并开发了一种使用这两种渠道构建混合社交签名的方法。我们观察到，所有类型的签名显示持续的个体差异，保持稳定，尽管在个人改变营业额。我们还表明，呼叫，文本和混合签名彼此相似，在人口水平和个人水平。不同沟通渠道的个体之间的社会签名的一致性是令人惊讶的，因为渠道的选择似乎是改变特定的，没有明确的整体模式，从电话和文本构建的自我网络只有部分重叠的改变。这些结果表明，个人在如何分配他们的沟通努力在他们的个人网络，这种变化是持久的，随着时间的推移，在不同的沟通渠道。
2018-06-07 cs.SI physics.soc-ph
A place-focused model for social networks in cities
社会联系的聚焦组织理论提出，人类社交网络的结构可以围绕网络外的焦点进行安排，这些焦点可以包括家庭、工作场所、餐馆等共享的物理空间。到目前为止，这一直难以大规模调查，但从网上位置获得的大量数据-现在，基于社会服务的网络使人们有可能检查成千上万人的友谊和流动性，并调查地点会议与社会网络结构之间的关系。在本文中，我们分析了来自Foursquare的大型数据集，Foursquare是最流行的在线基于位置的社交网络。我们研究了基于城市的社交网络的属性，发现它们具有共同的结构属性，并且两个人见面的地点类别对他们成为朋友的可能性有很大的影响。受这些观察结果的启发，结合聚焦组织理论，我们提出了一个模型来生成城市级的社交网络，并表明它产生的网络与经验数据中看到的结构属性。
2013-08-12 cs.SI physics.soc-ph
Exploiting Cellular Data for Disease Containment and Information Campaigns Strategies in Country-Wide Epidemics
人口流动是疾病在人口中传播的关键因素之一。遏制策略通常是基于粗粒度的假设，在运动场景设计。移动电话数据提供了一个独特的机会，可以根据有关一个地区或一个国家的人员流动的非常精确的信息建立模型和制定战略。另一个非常重要的方面是人口的基本社会结构，这在设计宣传运动以促进疫苗接种和预防措施方面可能发挥根本作用，特别是在家庭（或部落）结构牢固的国家。在本文中，我们分析了一个大规模的数据集，描述了大量的个人在象牙海岸的流动性和呼叫模式。我们提出了一个模型，该模型描述了疾病如何通过利用从现有数据中提取的人的流动模式在全国范围内传播。然后，我们模拟了几种流行病的情况下，我们评估机制，以遏制疾病的流行传播，根据有关人员流动和社会关系的信息，也从电话数据收集。更具体地说，我们发现，限制流动性并不能延迟地方病状态的发生，基于社会群体成员之间一对一电话交谈的信息运动可能是一种有效的对策。
2013-06-19 cs.SI physics.soc-ph
U.S. Religious Landscape on Twitter
焦虑是塑造人类社会的强大力量，影响着经济增长或应对疾病的能力等多个领域。随着越来越多的宗教领袖和组织以及信徒开始使用社交网站（例如，Twitter、Facebook），在线活动成为传统宗教仪式和实践的重要延伸。然而，一直缺乏对在线社交网络中宗教信仰的研究。本文基于对超过25万美国用户的分析，对Twitter上宗教信仰的几个重要方面进行了理解，这些用户自我宣布了他们的宗教/信仰，包括无神论，佛教，基督教，印度教，伊斯兰教和犹太教。具体而言，（i）我们研究了Twitter和离线调查之间宗教人士地理分布的相关性。(ii)我们分析用户的推文和网络，以识别每个宗教团体的区别特征，并探索监督方法来识别不同宗教的信徒。(iii)我们研究了不同宗教团体的联系偏好，并观察到Twitter用户与其他共享相同宗教的人联系的强烈偏好。
2014-09-30 cs.SI physics.soc-ph
Going beyond communication intensity for estimating tie strengths in social networks
尽管关系强度的概念是社会网络分析的核心，但很难量化社会关系的强度。在数据驱动的研究中，估计联系强度的一种典型方法是简单地计算两个人之间接触的总数或持续时间。然而，这忽略了可以从用于社交网络重建的丰富数据集中提取的许多特征。在这里，我们专注于时间信息的联系人数据。我们系统地研究了接触时间序列的特征如何与通常与领带强度相关的拓扑特征相关。我们分析了一个大型的移动电话数据集，并测量了每个领带的通话时间序列的一些属性，并使用这些来预测所谓的邻域重叠，这是一个与社会学文献中的强联系相关的特征。我们观察到时间特征和邻域重叠之间的密切关系，许多特征优于简单的接触计数。突出的特征包括呼叫的天数、突发级联的数量、典型的联系次数和时间稳定性。我们的研究结果表明，这些措施可以适用于社会网络建设，并表明，最好的结果可以通过结合多种时间特征。
2020-07-28 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Measuring transnational social fields through binational link-tracing sampling
我们提出了两国链接追踪抽样设计，这是一种创新的数据汇集方法，用于从跨国社会领域进行抽样，即，包括移民和非移民的跨国网络。本文展示了这种设计的实际挑战，样本的代表性和网络的质量。我们进行了303个面对面的结构化访谈的社会人口变量，移民轨迹和个人网络的人生活在罗马尼亚移民发送社区（Dâmbovia）和移民接收西班牙城镇（卡斯特利翁），同时在这两个网站。将个人网络相互连接，我们构建了一个多层复杂网络结构，其中嵌入了4，855个提名人，5，477个有向关系（提名）和2，540条边。结果表明，参与者的独特识别是一个特别困难的挑战，数据的代表性不是最佳的（同质性观察到的属性被检测到的提名模式），和关系和属性数据允许探索的社会组织的罗马尼亚移民飞地卡斯特利翁，以及其连接到其他地方。此外，我们提供了方法上的建议，以改善跨国网络的移民链接跟踪采样。我们的研究有助于将社会网络分析应用于国际移民研究的新兴努力。
2020-06-19 cs.SI stat.ME
Modeling roles and trade-offs in multiplex networks
本文提出多重潜在权衡模型（MLT），用于提取多重社交网络中的角色，综合考虑独立性、依赖性和相互依赖性，并在176个真实网络中验证了其揭示社会交换原则和提升链路预测性能的有效性。
2025-08-07 cs.SI
Emotions, Demographics and Sociability in Twitter Interactions
人们在网上形成的社会联系影响着他们收到的信息的质量和他们的在线体验。虽然许多社会经济和认知因素都与离线社会关系的形成有关，但其中很少有经验验证，特别是在在线环境中。在这项研究中，我们分析了一个大型语料库的地理参考消息，或推文，从美国主要大都市地区的社交媒体用户发布。我们将这些推文通过其位置与美国人口普查数据联系起来。这使我们能够衡量一个地区发布的推文中表达的情绪，社会联系的结构，并在分析中使用该地区的社会经济特征。%我们从该地区的推文中提到的人中提取了在线社交互动的结构。我们发现，在总体水平上，社交媒体用户与不太多样化的社交接触更深入的地方是他们表达更多负面情绪的地方，比如悲伤和愤怒。人口结构也有影响：这些地方的居民家庭收入和教育水平较低。相反，人们接触不太频繁但接触方式多样的地方，他们发布的信息更快乐，更积极，而且居民受教育程度更高，更年轻，更富裕。结果表明，认知因素和离线特征影响在线互动的质量。我们的工作突出了将社交媒体数据与传统数据源（如美国人口普查）联系起来的价值，以推动对在线行为的新颖分析。
2016-03-10 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Socioeconomic correlations and stratification in social-communication networks
财富和个人经济能力的不均衡分配是塑造现代社会的主要力量之一，也可以说是对新兴社会结构的偏见。然而，社会网络和个人的经济地位之间的相关性的研究是困难的，由于缺乏大规模的多模态数据披露的社会关系和经济指标的同一人口。在这里，我们通过分析记录生活在拉丁美洲国家的100万匿名个人的移动电话通信和银行交易历史的耦合数据集来缩小这一差距。我们发现，财富和债务在人们之间的分配是不均匀的，符合帕累托原则;观察到的社会结构是强烈分层的，人们与自己的社会经济阶层的其他人联系得更好，而不是与其他不同阶层的人联系得更好;社会网络出现了明显的社会经济相关性和紧密联系的“富人俱乐部”;来自同一阶层的自负者住得更近，但如果他们更富有，通勤距离会更远。这些结果是基于一个有代表性的，社会大的人口，并实证证明了一些长期的假设，社会经济相关性，潜在的社会隔离背后，并诱导人类流动的差异。
2016-12-14 cs.SI physics.soc-ph
The Enmity Paradox
本文基于洪都拉斯农村大规模社交网络数据，提出并验证“敌意悖论”及其广义形式，分析正负关系混合网络中的存在条件。
2023-04-20 cs.SI physics.soc-ph
Black Content Creators' Responses and Resistance Strategies on TikTok
本研究针对数字平台算法推荐系统存在系统性偏见、边缘化黑人内容创作者的问题，通过内容分析探究算法对黑人创作者的不公影响，以回应相关群体的抵抗诉求。
2023-12-20 cs.CY cs.HC cs.SI
The Effects of Enterprise Social Media on Communication Networks
本文通过双重差分分析99家公司及微软通信网络数据，发现企业社交媒体能增加通信网络密度、桥接分离部分，并在纵向和横向连接公司层级中距离较远的节点，从而促进信息流动和员工对外部关注。
2025-02-03 cs.CY cs.SI
Multi-Stratum Networks: toward a unified model of on-line identities
社会网络分析成功背后的原因之一是它由节点（代表个人）和纽带组成的简单而通用的图模型。然而，当我们专注于我们的日常在线体验时，我们必须面对一个更复杂的场景：人们居住在几个在线空间中，与几个活跃在各种技术基础设施上的社区互动，如Twitter，Facebook，YouTube或FourSquare，并具有不同的社会目标。这构成了一个复杂的互联网络网络，用户的身份在其中传播，信息在不同的社区和社交平台上传播。在本文中，我们将介绍一种用于这种分层场景的模型，我们称之为多层网络。通过理论讨论和对真实数据的分析，我们展示了如何不仅专注于单个网络可能会提供对其用户角色的非常部分的理解，而且单独考虑所有网络可能无法揭示整个多层模型中包含的信息。
2012-11-01 cs.SI physics.soc-ph
Critical size of ego communication networks
借助信息和通信技术，对整体社交网络的研究近年来得到了广泛报道。然而，对有向自我通信网络（ECN）的研究仍然不足，其中ECN代表由中心化个体及其直接联系人组成的子网络。本文基于某省会城市半年700多万人的呼叫详细记录（CDR），建立了有向ECN。结果表明，ECN在150左右存在一个临界值，超过该值，自我与同伴的平均情感亲密度下降，自我与网络的平衡关系瓦解，强关系比例下降。本文不仅论证了ECN尺寸对其性质的影响，而且还与“邓巴数”相一致。这些结果可以被看作是著名的社会脑假说（SBH）的跨文化支持证据。
2016-10-06 cs.SI physics.soc-ph
Social bots weaken activist cohesion
London School of Economics（伦敦政治经济学院）；Corvinus University（科尔维努斯大学）；Central European University（中欧大学）；University of Oxford（牛津大学）
该研究针对2020年BLM抗议核心参与者的转发网络，发现抗议高峰期接触社交机器人会导致人类网络凝聚力下降，且损失集中在运动支持者中，机器人主要通过破坏集体行动纽带而非改变信念削弱激进主义。
2026-09-02 cs.CY cs.SI
Network analysis reveals news press landscape and asymmetric user polarization
本研究利用Naver News上超3600万条评论和33万篇文章的网络分析，揭示2022年韩国总统选举期间新闻用户群体存在显著且不对称的情感极化与回音室现象，并发现不同政治群体采用不同沟通策略。
2025-10-18 cs.SI physics.soc-ph
"EBK" : Leveraging Crowd-Sourced Social Media Data to Quantify How Hyperlocal Gang Affiliations Shape Personal Networks and Violence in Chicago's Contemporary Southside
本研究针对芝加哥南区帮派暴力研究中警方数据粒度不足的问题，通过自然语言处理分析帮派留言板文本构建社交网络，发现个体跨邻近帮派分支联结及核心网络位置、与受害者关联会提升受害风险，为小众群体研究提供新路径。
2024-08-19 cs.SI
Evolution of Social Networks: A Microfounded Model
许多社会都是由人们在一段时间内相遇和互动而形成的网络组织起来的。在本文中，我们提出了第一个模型来捕捉微观基础的社交网络的演变，有限理性的代理人的不同类型的加入网络，满足其他代理随机随着时间的推移，并因此决定形成社会关系。我们的模型的一个基本前提是，在现实世界的网络中，代理人通过推理他们随着时间的推移遇到的代理人可以给予的好处来形成链接。我们研究了新兴网络的友谊和流行收购的演变，给出了以下外生参数：结构机会主义，类型分布，同质性，和社会合群。我们发现，一个代理找到“朋友”所需的时间是由外生参数的影响：代理谁是更合群，更同性恋，机会主义少，或属于一个类型的“少数民族”平均花费更长的时间寻找友谊。此外，我们表明，优先附件是一个新兴的双重优惠会议过程的结果：一个过程，引导代理的某种类型，以满足更受欢迎的相似类型的代理具有更高的概率，从而创建不同类型的代理的流行程度演变的不对称。
2015-08-14 cs.SI physics.soc-ph
Dynamics of Collective Information Processing for Risk Encoding in Social Networks during Crises
本研究利用1300万Twitter数据，考察了五种危机威胁下社交网络中的集体信息处理机制，发现网络活动与结构保持稳定并产生幂律分布，且不受记忆和关系强度影响，为风险沟通和应急响应干预策略提供了启示。
2024-12-23 cs.SI physics.data-an
Dynamics of opinion polarization
研究基于Friedkin-Johnsen模型的观点极化问题，推导极化条件与不变关系，提出寻找极化向量的方法，并在真实社交网络图中验证理论发现。
2023-05-22 cs.SI
An Experimental Study of Structural Diversity in Social Networks
最近几项关于在线社交网络平台的研究发现，采用率和参与度与结构多样性呈正相关，结构多样性是指个人联系人之间的异质性程度，由网络关系衡量。这种观察的一个常见理论是，结构多样性增加了效用，部分原因是在同一平台上与来自不同网络组件的人进行交互是有价值的。虽然令人信服，但这种因果理论的证据来自观察研究，因此很难排除非因果解释。我们通过在Twitter平台上进行大规模随机对照研究，探讨结构多样性对保留的作用。我们首先表明，结构多样性与Twitter上的用户保留相关，证实了过去的观察性研究的结果。然后，我们通过改变新用户加入平台时看到的网络推荐集来改变结构多样性;我们确认这种设计会引起网络拓扑的预期变化。然而，我们发现，在我们的实验中，低，中，高结构多样性的治疗组具有可比的保留率。因此，至少在这种情况下，观察到的结构多样性和保留之间的相关性似乎不是因果关系的结果，挑战了基于过去观察研究的理论。
2019-09-10 cs.SI physics.soc-ph
Quantitative Analysis of Cultural Dynamics Seen from an Event-based Social Network
本研究利用Meetup.com的大规模线下文化活动纵向数据，分析文化多样性驱动的活动动态，发现经济状况和文化特征分别对活动数量和主题类别方差有较高解释度，并揭示了不同活动主题间的文化邻近性。
2023-06-09 cs.CY cs.SI
HAT4RD: Hierarchical Adversarial Training for Rumor Detection on Social Media
National Cheng Kung University（国立成功大学）
随着社交媒体的发展，社交方式发生了变化。这在方便人们沟通和获取信息的同时，也为谣言的传播提供了理想的平台。在正常或危急情况下，谣言会影响人们的判断，甚至危害社会安全。然而，自然语言是高维稀疏的，同一条谣言在社交媒体上可能有上百种表达方式。因此，目前的谣言检测模型的鲁棒性和泛化能力受到质疑。我们提出了一种新的\textbf{h}原型\textbf{a}对抗性\textbf{t}训练方法，用于社交媒体上的\textbf{r} umor \textbf{d}检测（HAT4RD）。具体来说，HAT4RD基于梯度上升，通过向后级和事件级模块的嵌入层添加对抗性扰动来欺骗检测器。同时，检测器使用随机梯度下降来最小化对抗风险，以学习更鲁棒的模型。通过这种方式，增强了后级和事件级样本空间，并且我们已经验证了我们的模型在各种对抗攻击下的鲁棒性。此外，视觉实验表明，该模型漂移到一个区域与平坦的损失景观，导致更好的泛化。我们在来自两个常用社交平台（Twitter和微博）的三个公共谣言数据集上评估了我们提出的方法。实验结果表明，我们的模型取得了更好的结果比国家的最先进的方法。
2022-08-29 cs.CL cs.SI
Entangling mobility and interactions in social media
日常互动自然定义了社交圈。个人倾向于与他们花时间的人成为朋友，他们选择与他们的朋友共度时光，不可避免地纠缠在物理位置和社会关系中。因此，不仅可以从朋友的位置预测某人的位置，还可以从空间和时间的共同出现预测友谊。虽然已经开发了几种模型来分别描述移动性和社交网络的演变，但缺乏将社交互动和移动性结合起来的研究。在这项工作中，我们引入了一个新的模型，明确考虑社会关系形成的流动性的反馈，弥合这一差距。来自三个在线社交网络（Twitter，Gowalla和Twitter）的数据用于验证。我们的模型再现了这些网络的各种拓扑和物理特性，例如：i）连接组件的大小，ii）连接用户之间的距离分布，iii）互惠性对距离的依赖性，iv）社交重叠和聚类随距离的变化。除了数值模拟，平均场的方法也被用来研究分析的主要统计特征的网络所产生的模型。的鲁棒性的结果的模型参数的变化进行了探讨，发现朋友访问和远程随机连接之间的平衡是必不可少的再现的经验网络的地理特征。
2014-03-10 cs.SI physics.soc-ph
Limited communication capacity unveils strategies for human interaction
社会连通性是表征社交网络结构特性的关键过程，进而是导航、影响或信息扩散等过程。由于时间、注意力和认知是缺乏弹性的资源，人类应该有一个预定义的策略来管理他们的社会互动。然而，现有的人类互动数据集的有限的观测长度，以及二元通信的突发性质，阻碍了在社交网络中的领带动态的观察。在这里，我们开发了一种方法来检测领带激活/失活，并将其应用到一个大型的纵向，横截面通信数据集（$\approx$ 19个月，$\approx$ 20万人）。与不断增长的连通性的看法相反，我们观察到，个人表现出有限的沟通能力，这限制了他们可以保持活跃的联系的数量。特别是，我们发现，男性的沟通能力总体上高于女性，而且随着个人寿命的延长（16-70岁），男性和女性的沟通能力都逐渐下降。然后，我们能够从沟通活动中分离出沟通能力，揭示了各种各样的领带激活模式，从稳定到探索。我们发现，在模拟中，具有探索性策略的个体比具有稳定策略的个体在网络中传播信息的时间更长。我们的原则性方法来确定个人的沟通能力，使我们能够量化的策略，人类互动的形状动态演变的社交网络。
2013-04-07 cs.SI physics.soc-ph
Which friends are more popular than you? Contact strength and the friendship paradox in social networks
友谊悖论指出，在社交网络中，自我往往比他们的改变程度低，或者说，“你的朋友比你有更多的朋友”。大多数研究都集中在友谊悖论及其对信息传输的影响上，但将网络视为静态和不加权的。然而，人们只能将有限的一部分注意力预算用于每一次社交互动：一个高学位的人可能没有那么多时间用于个人的社交联系，这迫使他们调整与不同社交联系的接触量。在这里，我们研究的背景下，不同的自我和改变之间的接触量的友谊悖论，发现接触量和友谊悖论的强度之间的连接。与自我相比，最频繁接触的分身表现出不太明显的友谊悖论，而不太频繁接触的分身更有可能是高程度的，并引起悖论。因此，我们主张用一个更微妙的版本来解释友谊悖论：“你最亲密的朋友比你的朋友略多一些”，在某些网络中，甚至可以说：“你最好的朋友并不比你的朋友多多少”。我们证明了这种关系是稳健的，在社交媒体和移动电话数据集中都有。这些结果对社交网络中的信息传递和影响有一定的影响，我们使用一个简单的动力学模型来探索。
2017-03-18 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Opinion dynamics in social networks: From models to data
意见是我们如何看待世界和彼此的一个组成部分。它们塑造集体行动，在民主进程、规范演变和文化变革中发挥作用。几十年来，社会科学和自然科学的研究人员一直试图描述个人观点的转变和社会交换如何导致公众舆论的原型状态，如共识和两极分化。在这里，我们回顾了该领域的许多贡献中的一些，重点是观点动力学的理想化模型，并试图用观察数据和受控社会学实验来验证它们。通过进一步缩小模型和数据之间的差距，这些努力可以帮助我们了解如何面对当前的挑战，这些挑战需要在复杂的情况下达成大量的人的协议，例如经济不平等，气候变化和社会政治格局的持续分裂。
2022-12-20 cs.CY cs.SI nlin.AO
