Towards Investigating Substructures and Role Recognition in Goal Oriented Online Communities
在本文中，我们应用社会网络分析方法，揭示了一个流行的开源目标导向的IRC社区，Ubuntu的结构动力学。主要目标是跟踪这个不断增长的社区随着时间的推移，使用社会网络镜头的发展，并研究动态变化的参与模式的人。具体来说，我们的研究旨在调查以下问题的答案：如何可以通信动态帮助我们在划定重要的子结构在IRC网络？这让我们深入了解开源学习社区内部是如何运作的，以及是什么驱动了IRC的行为。通过应用一组一致的社交网络指标，我们识别出影响人们在整个IRC网络中的嵌入性的因素，以及他们作为讨论发起者或响应者的结构性影响和重要性。破译这些非正式的联系是至关重要的发展新的战略，以改善沟通和促进协作的人之间交谈的IRC渠道，有刺激网络中的知识流。我们的方法揭示了一种新的网络骨架，它更接近于参与者在线交互的行为。我们强调的瓶颈，有效的知识传播的IRC，以便集中注意力可以提供给社区特有的行为模式。此外，我们还探索了有趣的研究方向，以增强IRC中的通信动态研究。
2014-09-03 cs.SI
Modeling Social Networks with Overlapping Communities Using Hypergraphs and Their Line Graphs
我们提出超图可以用来建模具有重叠社区的社交网络。超图的节点表示社区。超图的超链接表示可以参与多个社区的个人。超图不容易分析，而超图的线图是简单图或赋权图，因此可以应用网络理论。我们定义的重叠深度$k$的个人的社区，在该个人重叠的数量，我们证明了相应的线图的最小邻接特征值不小于$-k_{max}$，这是整个网络的最大重叠深度。基于具有优先连接的超图，建立了一个包含重叠社区的网络模型，其中重叠参数$k$和$w$可调.通过与Hyves社会网络的比较，我们发现，我们的社会网络模型具有高度的聚类性，混合性，幂律度分布和短的平均路径长度。
2010-12-13 cs.SI physics.soc-ph
Revisiting the relevance of traditional genres: a network analysis of fiction readers' preferences
University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校）
我们调查如何以及传统的小说类型，如幻想，惊悚片，文学代表读者的喜好。利用Goodreads的用户数据，我们构建了一个图书网络，如果同一个人倾向于阅读或喜欢两本书，那么两本书就紧密相连。然后，我们将这个网络划分为类似书籍的社区，并为每个社区分配一个来自开放图书馆的主题列表，作为传统类型的代理。我们的分析表明，网络社区对应于传统类型的现有组合，但确切的社区取决于我们是否考虑人们阅读的书籍或人们喜欢的书籍。此外，我们应用主成分分析的数据，并发现在图书社区的方差是最好的解释两个因素：成熟/幼稚和现实主义/幻想性质的书籍。我们建议使用这个成熟现实主义平面作为故事的粗略分类工具。
2023-03-09 cs.CL cs.SI
Whoo.ly: Facilitating Information Seeking For Hyperlocal Communities Using Social Media
社交媒体系统为人们提供了强大的机会，让他们在超地方层面上及时获得相关信息。然而，在嘈杂的社交媒体流中找到有意义的信号对用户来说可能非常令人生畏。在本文中，我们提出并评估Whoo.ly，一个Web服务，提供特定的信息，根据Twitter的帖子，自动推断是超本地的邻居。Whoo.ly会自动从这些Twitter帖子中提取和汇总有关事件、主题、人物和地点的超本地信息。我们提供了一个概述我们的设计目标与Whoo.ly和描述系统，包括用户界面和我们独特的事件检测和总结算法。我们测试的有用性，系统作为一种工具，通过全面的用户研究，寻找附近的信息。结果表明，大多数参与者发现Whoo.ly比Twitter更容易使用，他们更喜欢将其作为探索社区的工具。
2014-12-18 cs.CY cs.HC cs.SI
Evaluating and improving social awareness of energy communities through semantic network analysis of online news
建立能源社区是一种跨学科现象，有可能支持能源转型，同时促进公民参与整个能源系统并利用可再生能源。在线信息源在促使人们参与这一进程和提高他们对相关益处的认识方面发挥着重要作用。在这种情况下，这项工作分析了能源社区的在线新闻数据，以了解人们的意识和媒体对这一主题的重要性。我们使用语义品牌得分（SBS）指标作为语义重要性的创新措施，结合社会网络分析和文本挖掘方法。结果显示了能源社区和其他能源和社会相关主题的不同重要性趋势，也允许识别它们的联系。我们的方法为信息差距和可能采取的行动提供了证据，以促进低碳能源转型。
2022-08-03 cs.CL cs.SI physics.soc-ph
Behavioral Communities and the Atomic Structure of Networks
本文提出基于网络原子结构定义行为社区，分析其随同伴效应强度的变化，并证明利用原子知识播种行为扩散优于标准社区检测，同时可用观察行为估计同伴效应强度。
2023-11-19 cs.SI physics.soc-ph
Clicks and Cliques. Exploring the Soul of the Community
本文利用图形及监督与无监督学习工具，结合Census Bureau和Knight Foundation数据，分析美国26个社区的情感依恋驱动因素，并刻意避免使用Knight (2010)的预处理变量以防结论趋同。
2017-10-09 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Community gifting groups on Facebook
我们使用来自Facebook群组的去识别数据来研究并提供当地送礼社区的描述性分析，特别是不买任何东西（BN）群组。这些社区允许人们提供他们不再需要的物品，减少浪费，并与当地社区建立联系。数以百万计的人在Facebook上加入了国阵群组，并在COVID-19大流行期间加快了步伐。国阵团体在人口稠密的美国城市县更受欢迎，教育程度更高。与其他本地团体相比，国阵团体的Facebook友谊密度较低，这表明他们将尚未联系的人聚集在一起。BN群中的相互作用图形成了更大的强连通分量，表明了广义互反的范数。BN群组的互动模式与当地其他在线送礼群组类似，名称中包含“免费物品”和“向前支付”等词语。这为当地在线送礼社区提供了一个互动签名。
2022-11-16 cs.CY cs.SI
Semantic Networks of Interests in Online NSSI Communities
从事非自杀性自伤（NSSI）的人经常隐瞒他们的做法，这限制了对那些从事NSSI的人的检查和理解。本研究的目标是利用公共在线社交网络（即在LiveJournal，一个主要的博客网络），观察NSSI人口的通信在自然发生的设置。具体来说，LiveJournal用户可以公开声明他们的利益。我们收集了22，000名用户的自我声明的兴趣，这些用户是43个与NSSI相关的社区的成员或参与者。我们提取了一个双峰社会语义网络的用户和兴趣的基础上，他们的相似性。兴趣的语义子网络包含NSSI术语（例如“自伤”和“剃刀”）、对音乐表演者的引用（例如“九寸钉”）以及一般日常生活和创造力相关术语（例如“诗歌”和“男孩”）。假设用户在声明中是真实的，这些词揭示了不同的兴趣模式，并可能向NSSI发出关键信号。
2012-06-24 cs.SI
WeBrowse: Mining HTTP logs online for network-based content recommendation
帮助用户在当今海量信息中发现新内容的一种强大手段是在社交网络或众包平台等在线社区中进行共享。这种方法在我们所说的地方社区的情况下是不够的：人们在同一个地方学习，生活或工作。这些人通常有共同的兴趣，但要么彼此不认识，要么没有积极参与提交和传递信息。为了应对这种影响，我们提出了被动的众包内容发现，一种利用被动观察网络点击作为用户对内容感兴趣的指示的方法。我们设计，实施和评估WeBrowse，一个被动的众包系统，不需要主动的用户参与，以促进有趣的内容，一个地方的社区的用户。相反，它从穿越网络链接的流量中提取用户访问的URL，以识别流行和有趣的信息。我们首先对WeBrowse进行原型设计，并使用来自一家大型欧洲互联网服务提供商的地面实况和真实痕迹对其进行评估。然后，我们在一个拥有15，000名用户的校园和一个社区部署WeBrowse。基于我们的部署评估表明我们的方法的可行性。大多数WeBrowse的用户都欢迎它所推广的高质量内容。最后，我们对不同社区中流行话题的分析证实，与来自不同社区的用户相比，同一社区的用户有共同的兴趣，从而证实了WeBrowse方法的承诺。
2016-02-25 cs.HC cs.SI
Communities and Hierarchical Structures in Dynamic Social Networks: Analysis and Visualization
社交网络中社团结构的检测是社会学和行为科学领域的研究热点。社交网络也表现出动态的性质，因为这些网络随着时间的推移而不断变化。社交网络也可能呈现由在社会中扮演重要角色的个人（如管理者和决策者）领导的层级结构。这些网络的检测和可视化随着时间的推移而变化是一个具有挑战性的问题，社区的变化作为一个功能的事件发生在社会和人在其中发挥的作用，在本文中，我们解决这些问题，提出了一个系统来分析动态社交网络。该系统是基于动态图离散化和图聚类。该系统允许检测随着时间的推移在社会社区中发生的主要结构变化，并通过识别社交网络中有影响力的人来揭示等级。我们使用两个不同的数据集进行实证评估，并观察到我们的系统有助于发现有关这些社交网络中存在的社交和分层结构的有趣事实。
2014-09-17 cs.SI physics.soc-ph
Donor Retention in Online Crowdfunding Communities: A Case Study of DonorsChoose.org
像DonorsChoose.org和Kickstarter这样的在线众筹平台允许特定项目通过大量人的定向捐款获得资金。众筹社区成功的关键是招募和捐助者的持续参与。随着捐赠者流失率超过70%，在线众筹平台以及传统线下非营利组织面临的一个重大挑战是捐赠者保留问题。我们在DonorsChoose.org（一个教育项目的众筹平台）上对数百万捐赠者和捐赠进行了大规模研究。研究一个在线众筹平台，可以前所未有地详细了解人们如何引导他们的捐款。我们探讨了影响捐赠者保留的各种因素，这使我们能够识别不同的捐赠者群体，并量化他们对后续捐赠的回报倾向。我们发现，捐赠者更有可能返回，如果他们有一个积极的互动与接收捐赠。我们还表明，这包括适当和及时地承认他们的支持，以及他们的影响的详细沟通。最后，我们讨论了我们的研究结果如何为提高众筹社区和非营利组织的捐赠者保留率提供信息。
2015-03-09 cs.CY cs.SI
Identifying latent shared mobility preference segments in low-income communities: ride-hailing, fixed-route bus, and mobility-on-demand transit
移动按需（MOD）和移动即服务（MaaS）的概念，其特点是集成了各种共享使用的移动选项，近年来得到了广泛的普及。虽然这些概念为旅行者带来了巨大的好处，但它们对技术的严重依赖引发了公平问题，因为社会弱势群体可能会在按需移动时代被排除在外。本文调查了居住在低收入社区的旅行者对MOD公交服务（综合固定路线和按需服务）的潜在吸收。特别地，我们分析了人们对三种共享使用的移动服务的潜在态度，包括乘车服务，固定路线公交和MOD公交。我们进行了一个潜在的类聚类分析825调查受访者从低收入社区在底特律和密歇根州伊普西兰蒂。我们确定了三个潜在的部分：共享模式的爱好者，共享模式的对手，和固定路线的过境忠诚。来自共享模式爱好者群体的人通常使用叫车服务，并且居住在交通不便的地区，他们可能是MOD交通服务的早期采用者。共享模式的对手主要包括对共享移动选项缺乏兴趣的车主。固定路线过境忠诚者部分包括相当大比例的低收入个人，他们面临使用MOD过境的技术障碍。我们还发现，男性、大学毕业生、车主、有移动数据计划的人以及生活在交通不便地区的人对MOD交通服务的偏好程度更高。最后，我们提出政策建议，以发展更容易获得和公平的国防部过境服务。
2021-05-04 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
"This is why we play": Characterizing Online Fan Communities of the NBA Teams
职业体育已成为人们现代生活的重要组成部分。人们花费大量的时间和金钱来支持他们最喜欢的球员和球队，有时甚至在比赛结束后发生骚乱。然而，团队表现如何影响球迷行为仍然在大规模研究。由于几乎每个著名的专业团队都有自己的在线粉丝社区，这些社区为研究这个研究问题提供了很好的机会。在这项工作中，我们提供了第一个大规模的专业运动队的在线球迷社区的特征。由于这些在线粉丝社区中的用户行为与比赛事件和球队表现有着内在的联系，因此我们构建了一个独特的数据集，该数据集将Reddit上NBA相关社区中的150万帖子和4300万评论与记录NBA球队表现的统计数据相结合。我们分析了球队表现对球迷行为的影响，无论是在比赛水平和赛季水平。首先，我们研究团队在游戏中的表现如何与游戏中的用户活动有关。我们发现，惊喜发挥了重要作用：顶级球队的球迷更积极，当他们的球队输了，所以是一个意想不到的胜利的底部球队的球迷。其次，我们研究了连续几个赛季的球迷行为，结果表明，球队表现出色与球迷忠诚度低有关，这可能是由于“跟风球迷”。“垫底球队的球迷倾向于讨论他们球队的未来，比如名单上的年轻天才，这可能有助于他们在逆境中保持乐观。”我们的研究结果不仅有助于理解在线体育社区和离线环境之间的相互作用，而且还为体育管理提供了重要的见解。
2018-09-06 cs.SI
Putting Down Roots: A Graphical Exploration of Community Attachment
在本文中，我们探讨了个人与社区的关系。这项工作是由图形科和计算科赞助的ASA数据博览会'13的一部分，使用由骑士基金会社区灵魂调查提供的数据。奈特基金会与盖洛普合作，在三年内对美国26个社区的43 000人进行了调查，目的是了解社区属性与人们对其社区的依恋程度之间的联系。这些因素包括城市和农村社区的不同方面、优质教育的影响，以及一个社区在一段时间内所感受到的经济状况的趋势。我们工作的目标是通过使用交互式和基于网络的可视化来促进人们对社区依恋的理解。我们将解释基于Web的交互式图形的开发和使用，包括R包Shiny和JavaScript库D3的概述，重点是在生成可视化和如何创建它们的技术方面所做的选择。然后，我们描述了从我们的分析中展现出来的关于社区依恋的故事。
2016-08-17 cs.SI physics.soc-ph stat.OT
Reddit Rules and Rulers: Quantifying the Link Between Rules and Perceptions of Governance across Thousands of Communities
针对社区规则与治理感知联系不明的问题，通过分析Reddit 5225个社区的67545条规则，分类并发现积极感知相关规则，纵向研究显示新规则可即时改善治理感知但效果随时间减弱，公开数据集助力后续研究。
2025-04-14 cs.CY cs.HC cs.SI
Turning Stocks into Memes: A Dataset for Understanding How Social Communities Can Drive Wall Street
University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校）
谁真正表达了在Reddit上购买GameStop股票的意向？是什么说服人们购买股票？人们是否相信支持一项对华尔街投资者产生不利影响的协调计划？现有的文献理解的意图主要依赖于调查和自我报告，但有这些方法的局限性。因此，在本文中，我们开发了一个以GameStop现象为中心的注释通信数据集，以分析r/WallStreetBets社区内购买（或不购买）股票的用户意图行为。同样，我们策划了一个数据集，以更好地了解意图如何与用户对GameStop社区协调行动的一般支持进行交互。总的来说，我们的数据集可以为社会科学家提供洞察力，通过采用共同的语言和叙述来购买在线社会运动的说服力。评论：这篇文章包含了经常出现在Reddit的r/WallStreetBets子Reddit上的攻击性语言。
2022-03-16 cs.CL cs.SI
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
Ephemeral Feeds and Enduring Rituals: RushTok and the Formation of Event-Based Algorithmic Communities
University of Notre Dame（圣母大学）
本研究将RushTok视为基于事件的算法社群，通过混合方法调查揭示其娱乐导向、创作者中心归属及边界维护，并为平台治理提出建议。
2026-09-10 cs.CY cs.HC cs.SI
Thousands of Positive Reviews: Distributed Mentoring in Online Fan Communities
世界各地的年轻人越来越多地参与在线粉丝社区。这些网站远远不是流行文化的肤浅宝库，它们正在积累重要的证据，证明复杂的非正式学习正在以新颖和意想不到的方式在线进行。为了更详细地了解和分析学习是如何发生的，我们对在线同人小说社区进行了为期九个月的深入人种学调查，包括参与者观察和同人小说作者访谈。我们的观察导致了一个理论的发展，我们长期的分布式辅导，我们在本文中详细介绍。分布式指导体现了网络技术如何为以前受时间和空间限制的行为提供新的扩展。分布式辅导具有潜在的应用超出了自发的辅导观察到在这项调查中，并可能帮助学生获得多样化，周到的反馈，以及在正式的学习环境。
2015-10-11 cs.CY cs.HC cs.SI
Identifying the social signals that drive online discussions: A case study of Reddit communities
越来越多的人根据他们在在线社交媒体上消费的信息形成观点。因此，了解什么类型的内容在社交媒体上吸引人们的注意力并推动讨论至关重要。在本文中，我们重点讨论在线讨论。我们能预测哪些评论和哪些内容在在线讨论中获得最高关注吗？社区与社区之间的内容有何不同？为了实现这一目标，我们对Reddit进行了一项独特的研究，涉及来自11个具有不同属性的热门子Reddit的大样本评论。我们引入了大量的情感，相关性，内容分析功能，包括一些为reddit定制的新颖功能。通过对所选subreddits的比较分析，我们表明我们的模型能够正确地以很高的精度检索帖子下的顶级回复。此外，我们解释了我们的研究结果，详细分析了不同社区中高分帖子的区别，这些社区在主题和风格的特异性，受众和适度程度等方面有所不同。
2017-05-07 cs.SI
Content Moderation and the Formation of Online Communities: A Theoretical Framework
本研究构建理论模型，分析内容审核政策对在线社区参与度和内容多样性的影响，揭示其可能增加参与度并丰富内容的反直觉效应，为平台决策提供数学框架。
2023-10-16 cs.CY cs.DS cs.SI
Averaging Gone Wrong: Using Time-Aware Analyses to Better Understand Behavior
在线社区为分析人们的行为和提高我们对社会过程的理解提供了肥沃的土壤。因为人和社区都随着时间的推移而变化，我们认为，考虑到时间的这些社区的分析将导致更深入，更准确的结果。以Reddit为例，我们基于2007年至2014年的评论和提交数据研究了用户的演变。即使使用用户之间最简单的时间差异之一-年度队列-我们也发现人们的行为存在很大差异，包括评论活动，努力和生存。此外，不考虑时间会导致我们误解重要的现象。例如，我们观察到，平均评论长度在任何固定的时间段内都会下降，但在同一时期内，每个用户群体的评论长度在突然的初始下降后稳步增加，这是辛普森的一个例子。根据在社区中的生存时间将队列划分为子队列提供了进一步的见解;特别是，寿命较长的用户从更高的活动水平开始，并且比那些更早离开的人发表更多和更短的评论。这些发现都让我们更深入地了解Reddit的用户进化，并提出了一些关于未来在线行为研究的有趣问题。
2016-04-17 cs.SI
Uncovering Complex Overlapping Pattern of Communities in Large-scale Social Networks
当每个顶点参与多个社区时，传统的社区概念倾向于内部边缘与外部边缘的高比率变得无效。这种行为在社交网络中是常见的。社区之间的显著重叠使得大多数现有的社区发现算法无效。缺乏有效和高效的工具，导致很少有实证研究的大规模检测和分析重叠的社区结构在真正的社交网络。我们最近开发了一个可扩展的和准确的方法称为部分社区合并算法（PCMA）的线性复杂度，并证明了其有效性，通过分析两个在线社交网络，新浪微博和Facebook，分别为79.4和65.6万顶点。在这里，我们报告了对PCMA检测到的290万个社区的深入分析，以揭示它们复杂的重叠结构。每个社区通常与大量其他社区重叠，并且具有比内部边缘多得多的向外边缘。然而，这些社区仍然彼此隔离。社区中的大多数顶点是多成员顶点，它们可以位于核心或外围。几乎整个网络的一半可以由一个极其密集的社区网络来占据，社区是顶点，重叠是边。实证研究结果要求我们重新思考社区的概念，尤其是社区的边界。意识到边缘是如何组织的问题，f-核心建议作为一个合适的概念重叠社区在社交网络。研究结果为理解重叠群落提供了新的思路。
2019-06-02 cs.SI physics.soc-ph
Exposure to Content Written by Large Language Models Can Reduce Stigma Around Opioid Use Disorder in Online Communities
College of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算学院）；Khoury College of Computer Science, Northeastern University（东北大学卡尔计算机科学学院）；Information School, University of Washington（华盛顿大学信息学院）
本研究通过预注册随机对照实验（单次阅读N=2141、14天重复阅读N=107）发现，接触大型语言模型（LLMs）生成的阿片类药物使用障碍（OUD）相关内容能降低参与者对成瘾治疗药物（MAT）的污名化态度，为促进包容性在线讨论提供了基于教育的干预策略。
2025-04-08 cs.CL cs.CY cs.HC
Stay with Your Community: Bridges between Clusters Trigger Expansion of COVID-19
病毒感染的传播在这里是通过人工人类网络来模拟的。人们的真实空间城市生活被建模为一个修改的无标度网络的约束。一个无标度网络已被采用在一些研究中建模在线社区到目前为止，但修改这里的目的是代表人们的社会行为，其中所产生的社区是有限的，反映在现实生活中的时空约束。此外，通过在网络构建的初始步骤中引入多个集团，并使人们能够成为零度人以及受欢迎（大度）人，网络得到了扩展。结果，得出了四项结论和一项政策建议。第一，“第二波”在没有外部影响或对接触的约束或约束的释放的情况下发生。这些第二波，大多低于第一波，这意味着感染和新的集群之间的桥梁可能会引发新的传播扩张。第二，如果网络在感染传播的过程中或在其被抑制后改变结构，则第二波的峰值可以大于第一波。第三，时间序列中的峰值高度取决于每个成员接受见面的人数上限与选择见面的人数之间的差异。这一趋势在两种人工网络中得到了观察，并暗示了社区之间的桥梁对病毒传播的影响。第四，如果在接近峰值的时间引入释放，则一旦给定约束的释放可以触发高于时间序列的峰值的第二波，而不从开始引入任何约束。因此，政府和个人在回归人类社会进行社区间接触时都应该谨慎。
2020-07-11 cs.SI physics.soc-ph
Ranking and Cooperation in Real-World Complex Networks
人们参与并激活在线社交网络，因此产生了大量的网络数据;关于他们的互动，兴趣和活动的数据。有些人通过在线社交平台（如论坛）搜索特定问题，他们可能会通过专家获得合适的答案。要将人们归类为专家并评估他们的合作意愿，可以使用复杂网络中的排名和合作问题。在本文中，我们研究了经典的排名算法，除了囚徒困境游戏来模拟合作和背叛的代理。我们通过三种策略计算节点秩和节点协作度之间的相关性。第一个策略涉及节点级别;然而，其他策略是关于节点的邻域计算的。我们发现特定的排名算法和节点的合作性之间的相关性。我们的观察结果可以应用于估计的倾向，人们（专家）在未来的合作的基础上，他们的排名值。
2019-01-20 cs.SI
Mapping the Spiral of Silence: Surveying Unspoken Opinions in Online Communities
Stanford University（斯坦福大学）
研究通过对比公开和私下意见，揭示社交媒体中沉默螺旋现象，发现少数意见者更沉默，社区设计因素影响自我沉默，提出积极强化等对策。
2026-03-16 cs.CY cs.HC cs.SI
Uncovering nodes that spread information between communities in social networks
从在线社交网络中收集的许多数据集中，已经观察到定义明确的社区结构。大量的用户参与这些网络，所产生的图形的大小带来了计算上的挑战。在识别负责社区之间信息流的节点方面有特别的需求;例如，在时间Twitter网络中，当社区之间的连接稀疏并且不同节点集群之间存在很少的边缘时，社区之间的边缘在传播活动峰值方面发挥着关键作用。这里提出的新算法的目的是通过测量一个节点到另一个社区节点的邻近程度来揭示这些关键连接。我们看看在一个以上的社区和他们周围的节点，影响接收到的信息和广播给他们的地方的边缘的节点。该方法依赖于一个选定的固定数量的步骤，从一个以上的社区与边缘的节点起源的独立随机游走。对于我们所考虑的大型网络，现有的度量（如介数中心性）很难计算，即使使用最新的方法来近似所需的大量操作。因此，我们设计了一种算法，可扩展到当前的大数据需求的需求，并有能力利用并行处理能力。新算法在合成数据上进行了说明，可以仔细判断结果，也可以在真实的大规模Twitter活动数据上进行说明，可以获得新的见解。
2014-01-14 cs.SI physics.soc-ph
Communication Communities in MOOCs
大规模开放式在线课程（MOOC）汇集了来自不同地理和人口背景的数千人-但迄今为止，人们对他们如何学习或交流知之甚少。我们引入了一个新的内容分析MOOC数据集，并使用贝叶斯非负矩阵分解（BNMF）来提取学习者社区的基础上，他们的在线论坛帖子的性质。我们看到，与其他模型相比，BNMF为在线讨论提供了一个更好的概率生成模型，并且它所学习的社区由其复合学生的人口统计和课程成绩指标区分开来。这些研究结果表明，MOOC的计算效率高的概率生成模型可以为教育研究人员和实践者揭示重要的见解，并有助于开发更智能和响应更快的在线学习环境。
2014-04-16 cs.CY cs.SI stat.ML
Predicting User Emotional Tone in Mental Disorder Online Communities
Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）
近年来，在线社交网络已成为精神障碍患者分享困难时刻并获得情感和信息支持的重要媒介。在这项工作中，我们分析了Reddit社区中与精神疾病相关的讨论如何帮助改善用户的健康状况。使用用户的写作作为情绪状态的代理的情感基调，我们发现用户交互和状态变化之间的关系。首先，我们观察到负面帖子的作者在参与讨论后经常写更乐观的评论，这表明用户的情绪状态可以由于社会支持而改善。其次，我们基于SOTA文本嵌入技术和RNN构建模型来预测情绪基调的变化。这与大多数相关工作不同，后者主要侧重于从用户活动中检测精神障碍。我们证明了准确预测用户对这些平台中所经历的交互的反应的可行性，并给出了一些示例，这些示例说明了模型正确地捕捉了评论对作者情感基调的影响。我们的模型对干预措施有着很好的影响，可以为患有精神疾病的人提供支持。
2021-07-27 cs.CL cs.LG cs.SI
"There Has To Be a Lot That We're Missing": Moderating AI-Generated Content on Reddit
本研究通过访谈Reddit版主，探讨生成式AI对在线社区的影响，发现AIGC规则源于质量、社会与治理担忧，并强调支持社区自主权及设计辅助工具的重要性。
2025-08-12 cs.CY cs.SI
Overlapping Community Detection Using Neighborhood-Inflated Seed Expansion
社区发现是网络分析中的一项重要任务。社区（也称为集群）是一组内聚顶点，其内部连接多于外部连接。在许多社会和信息网络中，这些社区自然重叠。例如，在社交网络中，图中的每个顶点对应于通常参与多个社区的个人。在本文中，我们提出了一个有效的重叠社区发现算法，使用种子扩展方法。我们的算法的核心思想是找到好的种子，然后根据社区度量对这些种子进行greenly扩展。在这种种子扩展方法中，我们研究了如何在图中确定好的种子节点的问题。特别是，我们开发了新的播种策略的个性化PageRank聚类方案，优化电导社区得分。实验结果表明，我们的种子扩展算法优于其他国家的最先进的重叠社区发现方法产生的凝聚力集群和识别地面真理社区。我们还表明，我们的新播种策略比现有的策略更好，因此在现实世界的网络中找到良好的重叠社区是有效的。
2015-04-03 cs.SI physics.soc-ph
Reputation System for Online Communities (in Russian)
随着现代分布式系统中交互的速度和规模的增加，理解社区中的共识原则并找到有利于整个社区的最佳解决方案变得至关重要。这样的系统可以是社会和信息计算机网络，其联合了大量的人以及基于对等交互的多代理计算平台，包括基于分布式账本操作的多代理计算平台。现在，混合生态系统的出现正在成为可能，这种系统包括人类和使用人工智能的计算机系统。我们提出了一种新的形式的共识，所有上市的系统，根据参与者的声誉，根据“流动民主”的原则计算。我们相信，这样的系统将比现有系统更能抵抗社会工程和声誉操纵。在这篇文章中，我们讨论了实施这样一个系统的基本原则和选择，并提出了初步的实际结果。
2018-11-21 cs.SI
Informational Help-Seeking on Reddit Did Not Decline After ChatGPT
New York University Abu Dhabi（阿布扎比纽约大学）
本研究通过对比 ChatGPT 发布前后 Reddit 信息类与兴趣类社区的发帖量，发现信息求助未下降，排除下降超3.4%，并指出先前研究分歧源于缺乏同期对照。
2026-09-14 cs.CY cs.SI
Radicalized by Thinness: Using a Model of Radicalization to Understand Pro-Anorexia Communities on Twitter
本研究将亲厌食症社区的增长视为在线激进化过程，用激进化模型解释个体如何被驱使参与极端行为对话，并揭示社会媒体平台通过社会联系和情感支持将个体困于有毒回音室，从而放大有害对话，为制定缓解策略提供支持。
2023-08-30 cs.SI
The Spread of Propaganda by Coordinated Communities on Social Media
Sofia University（索菲亚大学）；IIT-CNR（意大利国家研究委员会信息学与电信研究所）；University of Padova（帕多瓦大学）；Qatar Computing Research Institute, HBKU（哈马德·本·哈利法大学卡塔尔计算研究所）
对社交媒体的大规模操纵有两个重要特征：（i）利用宣传来影响他人，（ii）采取协调一致的行为来传播它并扩大其影响。尽管它们之间有联系，但这两个特征迄今为止一直被孤立地考虑。我们的目标是弥合这一差距。特别是，我们分析了宣传的传播及其与2019年英国大选的大型Twitter数据集上协调行为的相互作用。我们首先提出并评估了几个衡量Twitter上宣传使用的指标。然后，我们调查了不同的协调社区，参与了在线辩论的宣传使用。宣传和协调行为的结合使用使我们能够揭示不同社区的真实性和危害性。最后，我们比较了我们的宣传和协调措施与自动化（即，bot）得分和Twitter暂停，揭示了有趣的趋势。从理论的角度来看，我们介绍了一种方法来分析在线行为的几个重要方面，很少联合考虑。从实用的角度来看，我们提供了新的见解，真实和不真实的在线活动在2019年英国大选期间。
2022-05-21 cs.AI cs.CL cs.SI
From the User to the Medium: Neural Profiling Across Web Communities
New York University（纽约大学）
在线社区为个人提供了一种独特的方式，可以从类似情况下的人那里获取信息，这对于需要日常和个性化管理的健康状况至关重要。由于这些群体和主题往往是有机地出现的，确定讨论的主题类型对于了解他们的需求是必要的。同样，这些社区和其中的人可以是相当多样化的，并且现有的社区发现方法还没有扩展到评估这些异质性。这是有限的，因为社区发现方法没有集中于基于用户生成的内容的文本特征之间的语义关系的社区发现。因此，在这里，我们开发了一种方法，NeuroCom，最佳地发现密集的用户群体作为社区在一个潜在的空间推断的神经表示的用户发布的内容。通过嵌入的话和消息，我们表明，NeuroCom展示了改进的聚类，并确定更细致入微的讨论主题相比，其他常见的无监督学习方法。
2018-12-03 cs.AI cs.CY cs.SI
Social Network Analysis Using Coordination Games
社区通常会捕捉同质性，因为同一社区的人有许多共同的特征。社交网络中的社区发现问题有助于提高我们对网络拓扑结构和信息传播的理解。鉴于人类与志同道合的人保持一致的自私本性，本文采用博弈论模型和算法来检测社区。具体来说，我们采用协调游戏来表示社交网络中个人之间的互动。我们将社区发现问题表示为一个图协调博弈。我们提供了一种新的和可扩展的两阶段的方法来计算一个准确的重叠社区结构在给定的网络。我们评估我们的算法对现有的最佳方法社区发现，并表明我们的算法在基准网络（真实和合成）方面的标准归一化互信息措施显着改善。
2017-08-31 cs.GT cs.SI
From Toxicity to Conformity: Adaptive user behavior to social norms in Telegram communities
研究探讨了Telegram社区中用户行为对社会规范的适应，通过一致性指数分析用户顺从、反顺从和独立行为倾向，揭示了社区规范对在线毒性行为的决定性影响。
2025-11-21 cs.SI
Detecting the Hate Code on Social Media
社交媒体已成为世界各地数百万人日常生活中不可或缺的一部分。它提供了一个平台，表达意见和信仰，传达给广大观众。然而，人们可以如此轻松地表达自己，也使得宣传和仇恨言论得以大规模传播。为了防止违反社交媒体平台的滥用政策，也为了避免被谷歌的对话AI等自动系统检测到，种族主义者已经开始使用一种代码（一种名为“谷歌行动”的运动）。这涉及到在充满仇恨的帖子或推文中，用看似脱离上下文的善意词语取代对社区的引用。例如，用户使用Googles和Bings分别代表非洲裔美国人和亚洲人社区。通过生成发布此类内容的用户列表，我们从分类推文向前迈进了一步，允许我们研究这些集中用户的使用模式。
2017-03-16 cs.SI
uHelp: intelligent volunteer search for mutual help communities
Artificial Intelligence Research Institute (IIIA-CSIC)（人工智能研究院（IIIA-CSIC））
当人们在日常活动中需要帮助时，他们会求助于家人、朋友或邻居。但是，尽管世界日益网络化，技术在寻找合适的志愿者方面仍然存在不足。在本文中，我们提出了uHelp，一个平台，建立一个社区的有用的人和支持社区成员找到适当的帮助在他们的社会网络。最近，专注于寻找志愿者的应用程序开始出现，如Helpin或Facebook的社区帮助。然而，uHelp与现有应用程序的区别在于其基于信任的志愿者智能搜索。虽然信任对于这些创新的社交应用程序至关重要，但它们中没有一个真正实现了像uHelp这样的信任建立解决方案。uHelp对志愿者的智能搜索基于许多人工智能技术：（1）一种新型的基于信任的泛洪算法，可以导航一个人的社交网络，寻找合适的值得信赖的志愿者;（2）一种新型的信任模型，通过学习他们过去的相似经历来保持同伴的可信度;（3）一种语义相似性模型，可以评估经验的相似性。本文介绍了uHelp应用程序，描述了允许uHelp有效找到值得信赖的志愿者的底层AI技术，并说明了实现细节。uHelp的初始原型已经在巴塞罗那的一个单亲社区进行了测试，该应用程序可以在Apple Store和Google Play上在线购买。
2023-01-26 cs.AI cs.SI
Emergence of online communities: Empirical evidence and theory
在线社区已经成为人们和组织日常生活的一个组成部分，在规模和活动水平上都表现出很大的多样性;一些社区发展到大规模并蓬勃发展，而另一些社区则仍然很小，甚至枯萎。尽管这些不断扩大的社区发挥着重要作用，但经验证据有限，无法确定其动态背后的主导因素。利用从七个大型在线平台收集的数据，我们观察到在线社区规模与其活动之间的普遍关系：首先，存在三种不同的活动机制，一种是低活动，两种是高活动。此外，我们发现一个尖锐的活动相变在一个关键的社区规模，标志着第一和第二政权之间的转变。从本质上讲，正是围绕这一关键规模，可持续的互动社区出现了。最后，在一个较高的特征规模之上，群落活动达到并保持在一个恒定的高水平，形成第三种状态。我们认为，急剧的活动相变和制度结构源于在线相互作用的分支性质。分支的结果在一定的社区规模以上的相互作用的乘法增长的出现。
2017-11-09 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Large Language Models Help Reveal Unhealthy Diet and Body Concerns in Online Eating Disorders Communities
USC Information Sciences Institute（南加州大学信息科学研究所）
本研究提出一种利用大型语言模型适应在线社区语言的新框架，通过心理测量问卷揭示不同饮食失调社区的隐性态度与风险差异，为识别和缓解有害内容提供新工具。
2024-05-23 cs.CL cs.CY cs.SI
Understanding Help-Seeking and Help-Giving on Social Media for Image-Based Sexual Abuse
本文通过分析Reddit上逾10万条相关帖子及261条分层样本，考察IBSA受害者—幸存者的求助过程、受虐类型、支持需求与社区回应，并指出社会技术支持缺口。
2024-06-18 cs.CR cs.CY cs.HC
Weaker Coherence, Weaker Reciprocity: Comparing the Semantic and Social Organization of Moltbook and Reddit
Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales（布宜诺斯艾利斯大学，理学院）；Instituto de Física Interdisciplinaria y Aplicada (INFINA), CONICET – Universidad de Buenos Aires（跨学科与应用物理研究所 (INFINA)，阿根廷国家科学研究委员会 - 布宜诺斯艾利斯大学）；Instituto Balseiro, Universidad Nacional de Cuyo y Comisión Nacional de Energía Atómica（巴尔塞罗研究所，门多萨国立大学与阿根廷国家原子能委员会）；Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)（阿根廷国家科学研究委员会 (CONICET)）
该研究对比AI智能体社交网络Moltbook与早期Reddit，发现Reddit在语义连贯性、多样性及交互互惠性上更优，且未被Moltbook复现。
2026-08-18 cs.SI physics.soc-ph
This Must Be the Place: Predicting Engagement of Online Communities in a Large-scale Distributed Campaign
Ben-Gurion University of the Negev（本-古里安大学）
大规模理解集体决策，阐明社区组织和社区动态如何塑造集体行为是社会科学研究的核心。在这项工作中，我们研究了数千个拥有数百万活跃成员的社区的行为。我们定义了一个新的任务：预测哪个社区将进行一个意想不到的，大规模的，分布式的运动。为此，我们开发了一个混合模型，结合文本线索，社区元数据和结构属性。我们展示了这个多方面的模型如何在分布式环境中准确地预测大规模的集体决策。我们通过Reddit的r/place展示了我们模型的适用性-这是一个大规模的在线实验，数百万用户在数千个社区中自组织，为实现他们的议程而发生冲突和合作。我们的混合模型实现了0.826的高F1预测分数。我们发现，粗元功能是一样重要的预测精度细粒度的文本线索，而明确的结构特征发挥较小的作用。通过解释我们的模型，我们提供并支持了关于参与\r /地点实验的社区的独特特征的各种社会见解。我们的研究结果和分析揭示了驱动集体行为的复杂社会动态，以及推动用户协调的因素。\rp ~实验的规模和独特条件表明，我们的研究结果可能适用于更广泛的背景下，如在线行动主义，（反击）仇恨言论的传播和减少政治两极分化。通过对WallStreetBets社区的广泛分析，以及他们在r/place和四年后的2021年GameStop短挤活动中的作用，证明了该模型的更广泛适用性。
2022-02-06 cs.CL cs.SI
Structuring Communities for Sharing Human Digital Memories in a Social P2P Network
社区是P2P网络内部的子网络，它将网络划分为相似的节点组，通过减少网络流量和提高搜索查询成功率来提高性能。大型社区在在线社交网络中比传统的文件共享P2P网络更常见，因为许多人在生活中捕获了大量数据。这增加了网络中承载类似数据的主机数量，从而增加了社区的规模。本文提出了一个基于内存线程的社区，我们的基于实体的社交P2P网络，网络划分成组的对等体共享数据属于一个实体-人，地方，对象或兴趣，有自己的数字存储器或成为另一个内存的一部分。通过使用线性排序来组织网络，这些连接的对等体具有进一步的相似性。存储器线程是数字存储器的集合，具有共同的参考键，并根据某种形式的相关性进行组织。仿真结果表明，该方案的网络性能的增加，随着网络开销的减少和更高的查询成功率相比，其他类似的计划。即使网络流量和规模增加，网络也能保持其性能。
2020-04-17 cs.DC cs.SI
The Web Centipede: Understanding How Web Communities Influence Each Other Through the Lens of Mainstream and Alternative News Sources
随着网络上新闻媒体的数量和多样性的增长，“替代”信息来源的机会也在增加。利用Twitter和Facebook等大型社交网络，误导性、虚假或虚假信息可以迅速无缝地在网上传播，欺骗人们或影响他们的观点。此外，Reddit和4chan等紧密联系的社区的参与度增加，进一步加剧了问题，因为他们的用户不仅在自己的社区内，而且还向不同的社区和各种社交媒体发起和传播替代信息。事实上，这些平台已经成为现代信息生态系统的重要组成部分，但到目前为止，还没有作为一个整体进行研究。在本文中，我们开始通过研究Twitter，Reddit和4chan上分享的主流和另类新闻来填补这一空白。通过分析围绕几个轴的数百万个帖子，我们衡量了主流和另类新闻如何在这些平台之间流动。我们的研究结果表明，4chan和Reddit中的另类右翼社区对Twitter的影响力达到了令人惊讶的水平，这证明了“边缘”社区通常能够成功地将另类新闻传播到主流社交网络和更大的网络。
2017-09-30 cs.CY cs.SI
Overlapping Community Discovery Methods: A Survey
重叠社区的检测是一个具有挑战性的问题，近年来越来越受到关注，因为在现实世界的网络中观察到的个人的自然态度，同时参与多个组。本审查报告介绍了该领域的主要建议。除了为静态网络设计的方法之外，还描述了一些新的方法，这些方法处理随着时间变化的网络中重叠社区的检测。方法根据指导它们在共享其节点的一部分的组中获得网络划分的基本原则进行分类。对于其中的每一个，我们还报告，当可用时，计算复杂性和网站地址，从那里可以下载实现该方法的软件。
2014-11-14 cs.SI physics.soc-ph
Coordinated Behavior on Social Media in 2019 UK General Election
协调的在线行为是信息和影响力操作的重要组成部分，因为它们允许更有效的虚假信息传播。大多数关于协调行为的研究都涉及人工调查，而现有的少数计算方法会做出大胆的假设或过度简化问题，使其易于处理。在这里，我们提出了一个新的基于网络的框架，用于发现和研究社交媒体上的协调行为。我们的研究扩展了现有的系统，并超越了协调和不协调行为的限制二元分类。它允许暴露不同的协调模式，并估计不同社区的协调程度。我们将我们的框架应用于2019年英国大选期间收集的数据集，检测和表征参与选举辩论的协调社区。我们的工作传达了理论和实践的影响，并提供了更细致入微的研究在线信息操纵的结果。
2021-04-01 cs.SI
Community Aliveness: Discovering Interaction Decay Patterns in Online Social Communities
在线社交社区（OSC）提供了一个连接人们、分享新闻、获取信息和寻找工作的媒介。OSC成员之间的相互作用的动力学并不总是生长动力学。相反，$\textit{decay}$或$\textit{inactivity}$动态经常发生，这使得OSC过时。了解不活跃社区成员的行为和特征有助于维持这些社区的增长动力，并可能防止它们停止服务。在这项工作中，我们提供了两个预测模型预测社区成员的交互衰减，即：一个简单的阈值模型（STM）和监督机器学习分类框架。我们对我们的预测模型进行了评估实验，该模型由从StackExchange平台提取的衰变社区的$\textit{ground truth}$支持。实验结果表明，它是可能的，与令人满意的预测性能的F1分数和准确性方面，预测衰减的活动，这些社区的成员使用网络为基础的属性和网络的外源属性的成员。我们使用的方法的预测性能的上限是$0.91$和$0.83$的F1分数和准确性，分别。这些结果表明，基于网络的属性与成员的活动，我们可以找到这些属性的衰减模式。研究结果还表明，衰退群落的结构可以通过发现不活跃的成员来支持活着的群落。
2017-07-14 cs.SI physics.soc-ph
Characterizing Social Imaginaries and Self-Disclosures of Dissonance in Online Conspiracy Discussion Communities
University of Washington（华盛顿大学）；GESIS（莱布尼茨社会科学研究所）
在线讨论平台提供了一个论坛，以加强和宣传对误导阴谋论的信念。然而，它们也为阴谋论者提供了表达他们的怀疑和认知失调经验的途径。这种不和谐的表达可能会揭示谁放弃了被误导的信念，以及在什么情况下。QAnon是一个由神秘的领导者Q发起并由其追随者推广的阴谋论，是阴谋论的一个分支。为了理解阴谋社区中的不和谐和怀疑意味着什么，我们首先描述他们的社会想象力，即对人们如何集体想象他们的社会存在的广泛理解。关注来自两个图像板4chan和8chan的2K帖子，以及来自12个致力于QAnon的subreddits的120万评论和帖子，我们采用混合方法来揭示代表QAnon社区的运动，期望，实践，英雄和敌人的符号语言。我们使用这些社会概念来创建一个计算框架，用于区分关于QAnon的一般讨论中的信念和不和谐。此外，通过分析用户对QAnon阴谋子帖子的参与度，我们发现，自我披露的不和谐与用户贡献的显著减少相关，并最终与他们离开社区相关。我们提供了一个计算框架，用于识别不和谐的自我披露和测量用户参与度的变化。我们的工作可以为设计基于不和谐的干预措施提供见解，这些干预措施可能会阻止阴谋论者参与在线阴谋讨论社区。
2021-07-21 cs.CL cs.CY cs.HC
Characterising Communities of Twitter Users Who Posted Vaccines Related Tweets by Information Sources
目的：我们形成了基于网页可信度的社区结构，并测量了用于表征发布与疫苗相关推文的推文用户社区的信息类型。方法：我们只对有关疫苗的Twitter数据（tweets）进行了实验。数据汇集的持续时间为2017年1月17日至2018年3月14日。我们基于关于其内容和其驻留的来源的信息来制定集群（即，网站域名）。我们只关注与疫苗有关的话题。为了检测社区的结构和网络，我们将Louvain社区算法与随机游走一起应用于疫苗相关的高音用户，称为信息地图方法。我们根据Twitter用户分享的信息所得出的各种衡量标准来定义社区。基于这些衍生措施的社区表示和可视化有助于公共卫生组织了解拒绝疫苗安全性和有效性的可能原因。为了分析人们对社交媒体的看法，我们下载了6，591，566条推文。我们区分了1，860，662名与疫苗相关的用户。我们应用Louvain社区发现算法以及DMM值，我们发现了192个社区。只要主题数量较少，它也会产生更高的对齐值。随着主题数量的增加，一致性降低。根据推文的特征，将推文分为两部分。第一类包含163，148条（57.16%）推文，这些推文是基于证据和宣传，第二类包含6244条（2.19%）推文，这些推文是基于经验和意见。我们观察到4548名用户发布了关于疫苗的经验推文，其中3449名用户（75.84%）发布了与证据和宣传相关的推文。
2021-03-21 cs.SI
