ACLApr, 2021

在线社交网络结构调节词汇变化速率

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TL;DR本研究旨在探讨社交网络结构对词汇变化的影响，通过对 4420 个在线社区在 10 年内发生的 80,000 个新词汇的大规模分析，使用泊松回归和生存分析，发现社区的网络结构对词汇变化起着显著作用，特别是密集连接，缺乏本地集群和更多的外部联系对推动词汇创新和保留具有促进作用，同时这些基于主题的社区不会像线下社区一样经历强烈的词汇调整，而是容纳更多的小众词汇。
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发现论文，激发创造
  • 在线网络中语言变化的社会动态

    使用推特数据集跟踪语言变化，揭示了语言变化是一种社会影响，基于 Hawkes process 模型验证了社交网络中的强关系在语言影响中扮演重要角色。

    Sep, 2016

  • 成功之路：评估语言创新在在线社区中的命运

    研究在线社区中词汇创新的产生和传播，利用社会语言学理论并关注使用新术语的社交角色之间的关系，揭示创新者和采纳者的特征，并进行预测任务，以预测创新是否能在社区内成功传播。

    Jun, 2018

  • 社交和语言环境对非标准词的流行与衰退的影响：实现 “fetch” 流行的方法

    通过对在线社区 Reddit 中非标准词汇增长的大规模分析，研究了语言变化中社交和结构因素之间的联系，发现跨越多个语言环境的传播是增长的迹象，而社交传播可能不如以前所假设的那样重要。

    Feb, 2018

  • 社交群体演化的量化

    本研究基于团块渗透，首次研究了大规模网络中重叠社区的时间演化规律，发现动态改变成员组成有利于大型社区的生存而不利于小型社区，同时成员对社区的时间承诺可预测社区的寿命。这些发现揭示了小组和大型机构动态差异的新视角。

    Apr, 2007

  • 社交网络压力下的变化

    研究社交网络中外部事件如何与网络结构和通信属性的变化相关，在对大型对冲基金的决策者的数百万条即时消息进行了分析后，发现价格冲击会导致通信网络显示出更高的集聚度，强关系交互以及内部与外部的交流强度变化，因此揭示了社交网络中的网络结构与集体行为之间的重要预测关系。

    Feb, 2016

  • 社交媒体中的词汇变化扩散

    通过分析 107 百万条推特信息，我们发现计算机媒介通信正在驱动书面语言的根本变革，语言演化并不使得美国英语变得一致，而是重现了口语中现有的毛病。

    Oct, 2012

  • 语义网络的大规模结构：统计分析和语义增长模型

    通过统计分析单词关联、WordNet 和 Roget's thesaurus 三种语义网络的大规模结构，我们发现这些网络均具有小世界结构、幂律分布，而对于语义组织，这种结构不同于传统模型，我们提出一个简单的语义增长模型来解释这一现象并考虑了学习历史变量对行为表现的影响。

    Oct, 2001

  • 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

  • 在线社群中的语义变化

    在社区实践和相关主题社区集合中量化常用词汇语义变异的框架，揭示了一些含义变化在相关社区之间共同存在，而其他变化则是社区特定的，从而与讨论的主题无关，这些发现为社会驱动的语义变异提供了证据。同时，研究了诸如词汇突出性和传播等因素，发现这些外语言因素与语义变异相关。

    Jun, 2018

  • 社交和生物网络的社区结构

    本研究关注于网络系统的统计特性，特别是网络的小世界属性、幂律度分布、网络传递等特性。我们还提出了一种新的方法来检测紧密结合的节点组成的社区结构，使用中心性指数来确定社区边界。我们在计算机生成的和真实世界的图上测试了该方法，并发现它以高度的灵敏度和可靠性检测出社区结构。我们还将该方法应用于两个社区结构不好知道的网络 - 一张协作网络和一张食物网络，并发现它在两种情况下都能检测出有意义的社区划分。

    Dec, 2001