Sep, 2011

社会传染理论：研究动态社会网络与人类行为

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TL;DR本论文综述了对社会传染病进行的研究，提出了人际社交网络可能表现出 “三度影响” 的属性，还回顾了社交网络数据中使用的统计方法以及当前的局限性，强调了发展新的方法来识别社交网络数据中的因果效应的重要性。
social contagionthree degrees of influencesocial networksinter-personal influencecausal effects
发现论文，激发创造
  • 人群中有什么？面对面行为网络分析

    本文研究了人类迁移、社交网络、面对面接触以及流行病扩散等之间的相互作用，并使用会议与博物馆的数据比较它们的相似性和不同性，最终发现动态网络上的传播路径与静态聚合网络上的路径有较大不同。

    Jun, 2010

  • 同质性和传染性在观察性社交网络研究中普遍混淆

    本文考虑社交网络上的过程，重点关注同质性、社会影响和个体协变量对行为的因果效应，并提出这些因素一般都是混杂在一起的，区分它们需要对社会过程的参数化或使用的协量变量的充分性进行强假设。

    Apr, 2010

  • 信息传染：基于 Digg 和 Twitter 社交网络新闻传播的实证研究

    通过分析两个社交新闻站点的数据，研究表明社交网络在信息传播中发挥关键作用，网络结构影响信息流动的动力学。

    Mar, 2010

  • 因果推断、社交网络、链图

    本文介绍并验证了一种关于干预和传染网络数据的简洁参数化方法（所谓链图模型），通过使用美国最高法院在 1994 年至 2004 年之间的案例数据和模拟数据对社交网络中的集体决策进行因果推断。

    Dec, 2018

  • 社交传染的简单规则

    本文研究了信息传播的社会传染模型，并通过对两个不同的社交媒体网站 Twitter 和 Digg 的用户响应进行比较，证明了信息暴露的位置对社会传染的影响非常大。通过考虑信息在用户界面上的可见性，可以显著简化社会传染的动态模型，并且发现信息暴露次数和主动搜索信息的概率成正比。最后，本文将该模型应用于用户行为的实时预测。

    Aug, 2013

  • 复杂网络上的流行病过程

    本论文对流行病传播的理论分析进行了全面的综述，重点阐述了流行病学建模的共性和差异性，并探讨了复杂网络中的扩散和演化问题。

    Aug, 2014

  • 多重网络中基于联系的社交传染

    本文基于多重网络提出了一种基于接触的信息传播模型，分析了疫情式社会传染的临界点与最大特征值的关系，并在实际情况下应用该理论框架分析了信息传播。同时，指出当信息传播系统本质是多重时，使用不同层聚合而成的图会产生缺陷。

    Jul, 2013

  • 社交网络中的病毒传播预测与社区结构

    研究了信息传播的网络结构如何影响内容的扩散，发现内容是否属于复杂型病毒会影响其在高度聚集的社区内的传播，同时影响跨社区的传播。提出一种能预测内容将被传播多远的实用方法，通过社区结构的数据转化出预测知识，进而在社交媒体分析和营销应用等方面有显著进展。

    Jun, 2013

  • 社交网络数据的因果推断

    本文探讨了使用单个社交网络的观测数据进行因果效应的半参数估计和推断。在考虑样本大小增加时每个观测值对越来越多其他单位的依赖的同时，允许信息通过网络联系传输和节点共享网络联系的潜在相似性两种可能的依赖关系。提出了在社交网络环境下特别感兴趣的新的因果效应，如对网络联系和网络结构的干预，并用这种方法重新分析了使用 Framingham Heart Study 社交网络数据估计肥胖症因果同伴效应的一个具有影响力和争议的研究；在考虑网络结构后，我们没有发现因果同伴效应的证据。

    May, 2017

  • 社交学习网络中的因果影响

    本文研究社交图中相互关联的代理之间的因果影响，并考察社交学习模型和分布式决策协议的动态性，推导出表达式以揭示代理之间的因果关系并解释网络中的影响流动。结果依赖于图的拓扑结构和每个代理对于所解决的推断问题的信息水平。基于这些结论，本文提出了一种算法来评估代理的整体影响力以发现高度有影响力的代理，并提供了一种从原始观测数据中学习必要模型参数的方法。通过综合考虑合成数据和真实的 Twitter 数据，验证了结果和所提算法的有效性。

    Jul, 2023