谷歌搜索社会互动：基于网络搜索引擎的社会网络构建
物理与社会
2010-07-23 v4 统计力学
摘要
社会网络分析长期以来一直是社会学中一个不懈的研究主题。然而，直到信息技术时代之前，数据的可获得性主要受限于通过传统个人调查方法收集的数据，这阻碍了大规模分析。近年来，自动生成的海量数据彻底改变了研究模式。例如，来自所谓高通量生物实验的海量数据已将系统性或网络视角引入传统生物学。那么，是否可能实现“高通量”社会学数据生成？谷歌已成为过去十年中新互联网范式最具影响力的象征之一，或许能为这一（当前及未来）数字时代的研究提供 torrents 数据源。我们通过提取 Web 信息来研究人与人之间的社会网络，并在复杂系统统计物理或社会物理学的背景下引入了分析此类网络的新工具。作为一个具体且具说明性的例子，我们对第 109 届美国参议院的成员进行了分析，并证明了该构建和分析方法适用于各种其他加权网络。
引用
@article{arxiv.0710.3268,
title = {Googling Social Interactions: Web Search Engine Based Social Network Construction},
author = {Sang Hoon Lee and Pan-Jun Kim and Yong-Yeol Ahn and Hawoong Jeong},
journal= {arXiv preprint arXiv:0710.3268},
year = {2010}
}
评论
17 pages, 9 figures