Temporal motifs reveal homophily, gender-specific patterns and group talk in mobile communication networks
电子通信记录提供了关于人类交互的时间方面的详细信息。以往的研究表明，个体的交流模式具有复杂的时间结构，这种结构具有系统范围的影响。在本文中，我们使用移动电话记录表明，涉及多个人的互动模式具有非平凡的时间结构，不能推断出从网络演示，其中只考虑互动频率。我们应用最近推出的方法，时间图案，以确定在时间网络中的节点有额外的属性，如性别和年龄的互动模式。然后，我们开发了一个空模型，允许识别各种类型的节点之间的差异，使这些差异是独立的网络的基础上的互动频率。我们发现性别相关的差异，在通信模式，并显示存在的时间同质性，类似的个人参与互动模式的趋势超出了预期的网络结构的基础上。我们还表明，时间模式不同的密集和稀疏的网络部分。因为这个结果与边的权重无关，所以它可以被认为是Granoblutter假设在时间网络中的扩展。
2013-02-11 cs.SI physics.data-an 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
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
Roots of Trumpism: Homophily and Social Feedback in Donald Trump Support on Reddit
我们研究了在Reddit的政治讨论中对唐纳德特朗普的支持。拥有近80万订阅者的“r/The_Donald”是Reddit上最大的社区之一，也是特朗普支持者的主要中心之一。它创建于2015年，在唐纳德特朗普开始总统竞选后不久。通过仅使用2012年的数据，我们预测在2016年，即美国最后一次总统选举年，成为唐纳德特朗普支持者的可能性。为了描述特朗普支持者的行为，我们从三个不同的社会学假设中得出：同性恋，社会影响力和社会反馈。我们将每个假设操作为每个用户的一组特征，并训练分类器来预测他们在r/The_Donald中的参与。我们发现，基于同性恋和基于社会反馈的特征是最具预测性的信号。相反，我们没有观察到社会影响机制的强烈影响。我们还对表现最好的模型进行了反思，以在Reddit上构建唐纳德特朗普的典型支持者的“人物”。我们发现证据表明，最突出的特征包括男性利益占主导地位、保守派和自由主义政治倾向，以及与政治不正确和阴谋内容的联系。
2020-05-04 cs.CY cs.SI
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
HW-GNN: Homophily-Aware Gaussian-Window Constrained Graph Spectral Network for Social Network Bot Detection
Zida Liu ∗ , Jun Gao ∗ , Zhang Ji † , Li Zhao ‡（作者）
HW-GNN通过引入高斯窗约束和同质性意识机制，提升社交网络机器人检测的准确性和兼容性。
2025-11-27 cs.AI cs.SI
Homophily of Music Listening in Online Social Networks
从人口统计学到情感，同质性在社交网络中培育了联系，无论是离线还是在线。然而，随着音乐流媒体服务的蓬勃发展，在线音乐收听是否存在同质性仍然不清楚。本研究分别在网易音乐和微博上建立了同一组活跃用户的两个在线社交网络。通过提出多种相似性度量方法，证明了两种在线社交网络中的音乐收听确实存在同质性。微博中令人意想不到的音乐相似性也意味着来自通用社交网络的知识可以自信地转移到面向领域的网络，以丰富上下文和增强算法。进一步探讨了影响同质性形成的综合因素，揭示了许多有趣的模式。研究发现，女性朋友在音乐收听方面更加同质化，积极向上、充满活力的歌曲显著拉近了用户的距离。我们的方法和研究结果将揭示在线音乐服务的实际应用。
2017-10-29 cs.SI physics.soc-ph
Homophily as a Process Generating Social Networks: Insights from Social Distance Attachment Model
现实世界的社交网络通常表现出高水平的聚类，正度扩散，短平均路径长度（小世界属性）和右偏，但很少幂律度分布。另一方面，同质性（homophily）被定义为相似的行为体相互联系的倾向，是在许多人类和动物社会中观察到的最基本的社会过程之一。在本文中，我们研究在何种程度上同质性是足以产生典型的结构特性的社交网络。要做到这一点，我们进行了模拟研究的基础上的社会距离依恋（SDA）模型，一种特殊的随机几何图（RGG），其中节点嵌入在一个社会空间和连接概率依赖于功能节点之间的距离。我们从第一性原理中推导出模型的形式，并根据现有的分析结果，认为RGG的数学结构直接对应于同质性原理，因此它们提供了一个很好的模型，我们发现，同质性，特别是当与随机边缘重新布线相结合时，足以再现社交网络的许多特征。此外，我们设计了一个混合模型相结合的SDA与配置模型，允许生成具有任意度序列的同质网络，我们用它来研究同质性的相互作用，对度分布施加限制的过程。我们表明，同质性对聚类的影响是强大的分布约束，而度的可扩展性可以高度依赖于特定种类的强制程度序列。
2020-04-02 cs.SI physics.soc-ph
Synthetic generation of online social networks through homophily
针对真实在线社交网络数据获取受限的问题，本研究提出基于同质性的合成算法，整合语义亲和性、三元闭包等机制，经超参数校准后可生成兼具拓扑真实性与属性驱动社区的可扩展社交网络测试平台，性能优于主流方法。
2025-09-02 cs.CY 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
Competition Between Homophily and Information Entropy Maximization in Social Networks
在社交网络中，人们通常认为，两个拥有更多重叠朋友的个体倾向于建立新的友谊，这可以被称为同质性滋生新的联系。而最近提出的最大信息熵假设是小世界网络中有效导航的可能来源。通过理论和实验分析，我们发现信息熵最大化和局部结构同质性之间存在竞争。这种竞争意味着，两个人之间新建立的关系与更多的共同朋友将导致更少的信息熵增益为他们。我们推测，在社会网络的演化过程中，这两种假设是并存的。最大信息熵法则使网络中的个体产生弱联系，而同伦法则则使网络局部高度聚集，个体之间产生强而信任的联系。我们的研究结果从一个新的角度阐明了社会网络建模。
2014-11-12 cs.SI physics.soc-ph
On the Social Influence in Human Behavior: Physical, Homophily, and Social Communities
理解支配人类行为和社会动态的力量是一个具有挑战性的问题。个体的决策和行动受到交织的因素的影响，如物理位置，同质性和社会关系。在本文中，我们建议研究的作用，不同的社区，与这些因素，发挥社会影响力的来源。自我网络通常用于社会影响力分析。我们的假设是，个人嵌入社区不仅与他们的直接社会关系有关，而且涉及不同的和复杂的力量。我们分析了物理，同质性，和社会社区，以评估他们与主体的行为的关系。我们证明，社会影响力与这些社区，他们中的每一个是（不同）显着的个人。我们定义了基于社区的功能，这反映了这些群体中的主体参与，我们使用它们与监督学习算法来预测主体参与社会事件。研究结果表明，社区和自我网络都是社会影响力的相关来源，证实了自我网络本身不足以解释这一现象。此外，我们根据用户所经历的社会影响程度对其群体进行分类，识别行为表型的类别。据我们所知，这是第一个证明与社会影响现象相关的表型存在的工作。
2018-01-29 cs.SI
Going beyond accuracy: estimating homophily in social networks using predictions
Department of Sociology, Cornell University（康奈尔大学社会学系）；Department of Sociology, Dartmouth College（达特茅斯学院社会学系）；Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）
在在线社交网络中，通常使用节点类别的预测来估计同质性和其他关系属性的度量。然而，在线社交网络数据往往缺乏关于节点的基本人口统计信息。研究人员必须依靠预测的节点属性来估计同质性的措施，但很少有人知道这些措施的有效性。我们发现，估计同伦在网络中可以被看作是一个二元预测问题，和同伦估计是无偏的二元水平的残差总和为零的网络。节点级的预测模型，例如使用名称来分类种族或性别，通常不具有此属性，并且可能会在同质性估计中引入较大的偏差。由于沿二进制的误差自相关，会出现偏倚。重要的是，节点级别的分类性能不是同质性估计精度的可靠指标。我们比较的估计策略，使预测在节点和二分体水平，在不同的设置中的性能评估。我们提出了一种新的“自我改变”建模方法，优于标准的节点和二元分类策略。虽然本文的重点是同质性，结果推广到其他关系的措施，聚合预测沿二元网络。最后，我们建议研究设计，研究同质性在线网络。这篇论文的代码可以在https://github.com/georgeberry/autocorr上找到。
2020-01-30 cs.LG cs.SI
Quantifying opinion homophily in online social networks: A bounded confidence perspective
School of Mathematics and Statistics, Wuhan University（武汉大学数学与统计学院）；Division of Automatic Control, Department of Electrical Engineering, Linköping University（林雪平大学电气工程学院自动控制系）；Department of Electrical Engineering and Information Technology, Università degli Studi di Napoli Federico II（那不勒斯费德里科二世大学电气与信息工程系）；Department of Engineering, University of Sannio（桑尼奥大学工程系）；Institute of Information Science and Technologies “A. Faedo” (ISTI), National Research Council (CNR)（意大利国家研究委员会“阿·法多”信息技术研究所）；College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院）
本文从有界信心视角研究在线社交网络中基于意见的同质性，利用Reddit和Twitter的异质数据集分析用户互动网络，发现用户意见空间集中度显著高于随机预期，且关系强度和议题极化进一步加剧这一效应。
2026-04-25 cs.SI physics.soc-ph
Dynamic Social Balance and Convergent Appraisals via Homophily and Influence Mechanisms
社会平衡理论描述了符号有向社会评价网络拓扑的允许和禁止配置。在本文中，我们提出了两个离散时间动力系统，解释如何评价网络\textcolor{blue}{converges to}社会平衡从最初的不平衡配置。这两种模式分别基于两种不同的社会心理机制：同质性机制和影响机制。我们的主要理论贡献是一个全面的分析，这两个模型在三个步骤。首先，我们建立了人际评价的适定性和有界演化。其次，我们充分刻画了平衡点的集合;对于这两个模型，每个平衡网络都是由任意数量的满足结构平衡的完全子图组成的。第三，我们建立了三个不同属性之间的等价性：非零评价，收敛到所有对所有的评价网络，以及有限时间实现社会平衡。除了理论分析，蒙特卡罗验证说明了如何在两个模型中的通用初始条件的非零评价条件。此外，两个模型之间的数值比较表明，同性恋为基础的模型可能是一个更普遍的解释形成的社会平衡。最后，采用同性恋为基础的模型，我们提出了数值结果的调解和全球化的地方冲突，竞争的盟友，和渐近形成一个单一的对两个派别。
2019-09-13 cs.SI
Community Detection for Access-Control Decisions: Analysing the Role of Homophily and Information Diffusion in Online Social Networks
本文研究利用社区检测自动生成OSN访问控制列表，通过仿真分析同质性对准确性的影响，并纳入信息扩散与守门人节点移除以缓解隐私泄露。
2021-06-07 cs.CY cs.SI
Cumulative effects of triadic closure and homophily in social networks
社交网络中的大部分结构可以用两种看似独立的网络演化机制来解释：三元闭合和同质性。虽然通常将这些机制单独考虑或在静态模型的框架中考虑，但实证研究表明，它们的动态相互作用正是造成离线和在线社交网络中出现的同性恋关联模式的过程。通过将这两种机制结合在一个最小的可解动态模型中，我们从理论上证实了长期以来和经验上建立的假设，即同质性可以被三元封闭机制放大。这种研究方法使我们能够估计在各种友谊和通信网络中观察到的同质性中有多少是由于对给定量的三元闭合的放大。我们发现，在某些情况下，导致同质性放大的累积性的类随机过程也会导致社交网络的核心-外围结构，以及对先前同质性约束的记忆的出现（相当于物理学中的滞后现象）。我们的研究结果提供的理论理解强调了早期干预在社会层面管理同性恋决策的最不利影响的重要性，如不平等，隔离和在线回声室。
2018-09-17 cs.SI physics.soc-ph
Homophily on social networks changes evolutionary advantage in competitive information diffusion
竞争性信息在大规模社交网络上的传播揭示了谣言传播的基本特征，并对舆论形成产生了深刻影响。近年来，人们对竞争演化的动力学机制的研究越来越感兴趣。然而，决定强大的集体人类行为的群体同质性的影响仍然不清楚。在本文中，我们将同质性效应引入到一个改进的具有广义种群偏好的竞争性谣言扩散模型中。利用微观马尔可夫链方法，我们首先推导出竞争扩散结果的相图，并研究竞争信息如何在社交网络上传播和演化。然后，我们探讨同质性的详细影响，这是一个重新布线机制建模。结果表明，同质性促进了分裂的“回声室”的形成，保护了处于不利地位的信息免于灭绝，从而进一步改变甚至逆转了进化优势，即，竞争信息最终比例的差异。我们的结论是，只有当最初处于不利地位的信息具有较强的传播能力，具有扩散优势时，逆转才可能发生。我们的框架提供了深刻的洞察竞争动态与人口同质性，这可能为进一步控制错误信息和引导公众信仰体系铺平道路。此外，逆转条件揭示了设计有效的竞争策略，在许多真实的场景。
2019-08-16 cs.SI physics.soc-ph
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
The Ambivalence of Cultural Homophily: Field Positions, Semantic Similarities, and Social Network Ties in Creative Collectives
本文利用定性，正式和统计的社会语义网络分析的混合物，以研究如何文化同质性的作品时，场逻辑满足实践。一方面，由于处于相似场域位置的个体也被强加了相似的文化取向，文化同质性在主体间社会网络纽带中再现了客观场域结构。另一方面，场域在实践中是可操作的，为了实现语用目标，占据不同场域位置的个体经常加入群体，创造性地重新解释场域施加的文化取向，并产生替代特定位置的文化相似性。利用这些新出现的相似性，文化同质性机制可能会刺激那些占据不同场域位置的成员之间的社会网络联系，从而争夺场域。我在两个创造性的集体中研究了这种文化同质性的矛盾作用，每个集体都包含了更接近文化生产领域的两极的成员。我发现不同类型的文化相似性，影响不同类型的社会网络的关系内和之间的领域的立场：词汇的相似性刺激友谊和合作关系内的立场，从而复制的领域，而隶属于相同的文化结构刺激位置之间的合作关系，从而争夺的领域。后一种效应在民族志数据的统计分析中是可见的，但在文本的定性分析中很容易被监督，因为举报人倾向于在他们明确的陈述中标记与他们立场的一致性。这突出了混合的社会语义网络分析的重要性，既敏感的地方背景下，能够揭开文化和社会之间的相互作用的机制。
2019-02-22 cs.SI
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
Social Approval and Network Homophily as Motivators of Online Toxicity
本研究实证检验在线仇恨主要源于社会认同追求的理论，发现毒性具有网络同质性，转发等认同信号会提升后续毒性，而未获预期认同则降低毒性。
2024-02-29 cs.SI
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
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
Inf-VAE: A Variational Autoencoder Framework to Integrate Homophily and Influence in Diffusion Prediction
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
近年来，人们对理解和预测社交媒体平台（如Twitter、Facebook等）上的信息传播产生了极大的兴趣。现有的扩散预测方法主要是通过将扩散级联投射到当地的社交社区上来利用受影响用户的顺序。然而，这未能捕获在任何级联中没有显式表现的全局社会结构，导致具有有限历史活动的非活跃用户的性能较差。在本文中，我们提出了一种新的变分自编码器框架（Inf-VAE），通过保持邻近度的社会和位置编码的时间潜变量来联合嵌入同质性和影响。为了对社会同质性进行建模，Inf-VAE利用强大的图神经网络架构来学习有选择地利用用户的社会联系的社会变量。给定一系列种子用户激活，Inf-VAE使用一种新的表达性共同关注融合网络，该网络共同关注他们的社交和时间变量，以预测所有受影响用户的集合。我们在多个真实世界社交网络数据集上的实验结果，包括Digg，微博和Stack-Exchange，证明了Inf-VAE在最先进的扩散预测模型上的显着收益（22%MAP@10）;我们为具有稀疏活动的用户以及在种子集中缺乏直接社交邻居的用户实现了巨大的收益。
2020-01-01 cs.LG cs.SI
Behavioral Homophily in Social Media via Inverse Reinforcement Learning: A Reddit Case Study
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；EPFL（洛桑联邦理工学院）
本文提出用逆强化学习推断用户策略，并以策略相似度度量行为同质性，在 Reddit 六年 590 万次交互上验证了该方法能揭示传统内容方法无法捕捉的行为模式与用户角色。
2025-02-05 cs.LG cs.SI
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
Structural transition in social networks: The role of homophily
我们引入了一个社交网络的形成模型，该模型考虑了个体的同质性或倾向于与相似的其他人联系和联系，以及由于人与人之间的社会互动而产生的全球和本地依恋以及关系强化的机制。我们推广的加权社会网络模型，使节点或个人有$F$功能，每个功能可以有$q$不同的值。在这里，两个个体之间由于特征的重叠而形成联系的趋势代表了同质性。我们发现相变是$F$或$q$的函数，从而得到相图。对于固定的$q$和作为$F$的函数，系统显示在$F_c$处分离的两相。对于$F{<}F_c$，可以识别出大的、同质的、分离良好的群落，其中特征几乎完全匹配（分离相）。当$F$变得大于$F_c$时，节点开始属于多个社区，并且在社区内，特征仅部分匹配（重叠阶段）。有几个量反映了这种转变，包括平均度，聚类系数，特征重叠和每个节点的社区数量。我们还试图解释这些结果的观察人类的社会行为。
2019-03-27 cs.SI physics.soc-ph
Reciprocity, Homophily, and Social Network Effects in Pictorial Communication: A Case Study of Bitmoji Stickers
图片表情符号和贴纸通常用于在线社交网络，以促进和帮助通信。我们深入研究了Bitmoji贴纸的使用，这是一种使用类似于实际用户的头像进行图像交流的高度表现形式。我们收集了3亿Snapchat用户共享的30亿Bitmoji贴纸的元数据的大规模数据集。我们发现，个人Bitmoji贴纸的使用模式可以共同的特点上的互惠性和选择性的尺寸：用户要么是互惠和选择性的关于他们使用Bitmoji贴纸或既不互惠也不选择。我们还提供了网络同质性的证据，因为朋友们以相似的速度使用Bitmoji贴纸。最后，使用准实验方法，我们表明，从朋友那里收到Bitmoji贴纸会鼓励未来Bitmoji贴纸的使用和整体Snapchat参与。我们讨论了更广泛的影响，我们的工作，以更好地理解在社交网络的图形通信行为。
2023-02-14 cs.SI
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
Political Homophily in Independence Movements: Analysing and Classifying Social Media Users by National Identity
University of Warwick（华威大学）；Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所）
社交媒体和数据采掘越来越多地被用于分析政治和社会问题。在这里，我们将社交媒体用户分类为支持或反对其领土上正在进行的独立运动。独立运动发生在公民有冲突的国家身份的地区;具有相反国家身份的用户将支持或反对成为独立国家的一部分的感觉，而不是官方承认的国家。我们描述了一种方法，依赖于用户的自我报告的位置，建立大规模的数据集为三个地区-加泰罗尼亚，巴斯克地区和苏格兰。对这些数据集的分析表明，同质性在决定人们与谁联系方面起着重要作用，因为用户主要选择跟随来自同一民族身份的其他人并与之互动。我们表明，一个分类器依赖于用户的跟随网络可以实现准确的，语言无关的分类性能范围从85%到97%的三个地区。
2018-03-21 cs.CL cs.SI
Gender differences in online communication: A case study of Soccer
本研究通过分析950万条足球相关推文，发现女性参与度低且情感表达更强烈，网络同质性存在语言差异，但同质性不影响情感表达，揭示了在线交流中的性别差距。
2024-03-17 cs.SI
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
Can We Talk? An Exploratory Study of Gender and Network Ties in a Local Government Setting
我们探讨了性别和正式组织地位对讨论关系形成的影响。网络数据，收集通过调查雇员从一个市政组织在美国，获得了92%的响应率（n=143）。指数随机图建模的结果表明，女性主管更有可能发送讨论的关系，而妇女一般更有可能收到讨论的关系。这些探索性的结果表明，女性在工作讨论中可能被认为更平易近人，但作为主管则不然。最后，研究结果表明，在讨论网络中，性别具有一致的同质性效应。
2022-10-20 cs.SI
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
Gendered Conversation in a Social Game-Streaming Platform
Indiana University（印第安纳大学）
在线社交媒体和游戏正在逐渐取代线下社交活动。社交媒体现在是一种不可或缺的沟通方式;在线游戏不仅是一种真正的社交活动，也是一种受欢迎的观赏性运动。由于支持匿名和更大的受众，在线互动缩小了社会和地理障碍。尽管有这些好处，但性别不平等等社会差距在在线社交媒体中仍然存在。特别是，在线游戏社区因持续的性别差异和客观化而受到批评。随着游戏发展成为社交平台，性别差异的持续存在是一个紧迫的问题。然而，很少有大规模的，系统的研究性别不平等和客观化的社交游戏平台。在这里，我们分析了来自社交游戏流媒体平台Twitch的超过10亿条聊天信息，以研究主播的性别如何与对话的性质相关联。使用计算文本分析方法的组合，我们表明，性别对话和客观化是普遍的聊天。女性主播收到的客观化评论明显更多，而男性主播收到的游戏相关评论更多。这种差异对于流行的流媒体来说更为明显。还有大量用户只在女性或男性流上发帖。采用神经向量空间嵌入（段落向量）方法，我们分析了性别化的聊天消息，并创建了预测模型，（i）根据频道中发布的消息识别主播的性别，（ii）根据聊天消息识别观众喜欢观看的性别。我们的研究结果表明，社交游戏流媒体平台的差异是一种微妙的现象，涉及流媒体的性别以及那些产生性别和游戏相关对话的人。
2016-11-22 cs.CL cs.CY cs.SI
Providing a Link Prediction Model based on Structural and Homophily Similarity in Social Networks
近年来，随着在线社交网络的不断增加，这些网络已经成为广告和商业的最佳市场之一，因此研究这些网络非常重要。预测在线社交网络的新优势可以让我们更好地了解这些网络的增长。链接预测在工程和人文领域已经有很多研究。科学家将两个人之间存在新关系归因于两个原因：1）接近图（结构）2）两个人的相似属性（同性恋定律）。然而，研究这两种方法的影响，共同创造新的优势仍然是一个悬而未决的问题。相似性度量也可以分为两类：基于邻域的和基于路径的。到目前为止，上述两种理论方法（邻近性和同质性）还没有在基于邻域的度量中被发现。在本文中，我们首先试图提供一个解决方案，以确定的重要性，接近图和相似的功能，在连接的图。然后将获得的权重分配给邻近度和同质性。然后，在每种方法中的最佳相似性度量。最后，将选取的同质相似度和结构相似度与得到的权重相结合。这项研究的结果在两个数据集上进行了评估; Zanjan大学社会科学研究生院和Pokec在线社交网络。本研究收集了第一个数据集，然后填写问卷和数据汇集方法。由于该数据集是少数几个按照用户规范编制的伊朗数据集之一，因此具有很大的价值。在本文中，我们已经能够提高基于邻域的相似性度量的准确性，通过使用两个接近图和同伦的方法。
2020-02-14 cs.SI
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
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
The Role of Gender in Social Network Organization
我们在与现代世界接触时留下的数字痕迹提供了一个有趣的镜头，通过它我们可以研究作为性别表达的行为模式。虽然在一些情况下观察到性别差异，但大多数研究都孤立地侧重于单一的数据流。在这里，我们使用一个使用手机收集的高分辨率数据集，以及详细的问卷调查，来研究一个大型队列中的性别差异。我们考虑了一组超过$800$大学生的流动行为和个人人格特质。我们还调查了他们之间的相互作用，通过人与人的接触，在网上社交网络，和电信的互动。因此，我们能够研究通过单一队列的多种渠道捕获的男性和女性行为之间的差异。我们发现，虽然两种性别在许多方面是相似的，但存在着强大的偏差，包括社会互动的多个方面，这表明存在固有的行为差异。最后，我们量化了一个人的特征和社会行为方面如何揭示他们的性别，把它作为一个分类问题。我们问：我们如何区分男性和女性的研究参与者的基础上单独的行为？哪些行为特征最具预测性？
2017-06-15 cs.CY cs.SI
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
Gender Bias in Sharenting: Both Men and Women Mention Sons More Often Than Daughters on Social Media
性别不平等始于出生之前。父母倾向于重男轻女，这表现在生育行为、婚姻生活以及父母对子女的消遣和投资上。虽然社交媒体和分享有关儿童的信息（所谓的“分享”）已成为父母身份的一个组成部分，但性别偏好是否以及如何塑造用户的在线行为还不清楚。在本文中，我们调查了社交媒体上对女儿和儿子的公开提及。我们使用来自一个流行的社交网站的数据，来自635，665名用户的公开帖子。我们发现，男性和女性在帖子中提到儿子的次数都多于提到女儿。我们还发现，以儿子为主角的帖子平均会得到更多的“喜欢”。我们的研究结果表明，在父母关于孩子的数字叙述中，女孩的代表性不足。这种性别不平衡可能会传递一种信息，即女孩不如男孩重要，或者女孩不应受到太多关注，从而加剧了性别不平等。
2018-03-27 cs.CY 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
When Do LLMs Generate Realistic Social Networks? A Multi-Dimensional Study of Culture, Language, Scale, and Method
University of Arizona（亚利桑那大学）
本文通过多维度研究探讨LLM生成社会网络的可靠性，发现文化框架、提示语言和模型规模等因素显著影响网络结构，揭示提示设计对社会学假设的影响。
2026-05-13 cs.CL cs.CY cs.SI
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
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
Gender Gaps in Online Social Connectivity, Promotion and Relocation Reports on LinkedIn
本研究基于英美IT领域近千万LinkedIn用户数据，发现IT领域LinkedIn女性用户更少、与Big Tech连接度更低，但高成就女性更易报告晋升，且社交连接对女性职业回报更大，凸显在线社交对女性的潜在价值。
2023-08-25 cs.CY cs.SI
Gender-Based Violence in 140 Characters or Fewer: A #BigData Case Study of Twitter
公共机构越来越依赖社交媒体网站的数据来衡量公众态度，并提供及时的公众参与。这种依赖包括探讨公众对基于性别的暴力等重要社会问题的看法。在这项研究中，我们研究了在十个月内从Twitter收集的近1400万条推文组成的大（社交）数据，以分析关于GBV的公众舆论，突出了地理位置和性别的推文实践的性质。我们展示了计算社会科学的效用，从语料库中挖掘洞察力，同时考虑到瞬态事件和社会文化因素的影响。我们揭示了公众对GBV容忍度的认识，并提出了干预机会和干预有效性的测量，帮助政府和非政府组织制定政策。
2015-06-29 cs.CY cs.SI
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 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
Generalizing Homophily to Simplicial Complexes
群体互动在社会环境中频繁发生，但其在网络模型中的成对关系之外的属性仍未被探索。在这项工作中，我们研究同质性，几乎无处不在的现象，其中相似的个体比随机更有可能形成彼此之间的联系，并将其定义为单纯复形，这是一种超越二元交互的网络模型的推广。虽然在文献中已经提出了一些组同质性的定义，我们提供的理论和经验证据表明，以前的定义大多继承属性的同质性在成对的相互作用，而不是捕捉同质性的组动力学。因此，我们提出了一个新的措施，$k$ -单纯同伦，正确识别同伦组动力学。在16个经验网络中，$k$ -单纯同质性提供了与成对相互作用的同质性度量无关的信息。此外，我们展示了经验值的$k$ -单纯的同质性在识别时，元数据的节点是有用的预测组的相互作用，而以前的措施是没有信息的。
2022-07-22 cs.SI math.AT stat.AP
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
