空间友谊的新理解：当复杂网络遇上Twitter

迄今为止，涉及地理距离的在线社交网络友谊研究一直依赖于用户个人资料中提供的城市位置。因此，大多数友谊研究在指定用户位置时，最多只能提供城市级别的精度。本研究分析了一个Twitter数据集，因为它提供了对应用户之间的精确地理距离。我们首先引入了一个Twitter上“朋友”的强定义（即双向友谊的定义），要求有双向通信。接着，我们利用用户发布的带有地理标记的提及（@用户名）来确定他们的位置，其中“@用户名”可以出现在推文正文的任何位置。为了提供分析结果，我们首先引入了一个朋友计数算法。基于Twitter用户倾向于在静态模式下连续发布推文这一事实，我们还引入了一个两阶段距离估计算法。作为我们的主要贡献之一，我们验证了特定Twitter用户的朋友数量遵循众所周知的幂律分布（即Zipf分布或帕累托分布）。我们的研究还提供了以下与空间问题相关的新发现的友谊度规律：朋友数量随距离的分布遵循双幂律（即双帕累托定律）分布，这表明与特定Twitter用户成为朋友的概率在用户之间超过某个地理距离（称为分离点）后会显著降低。我们的分析提供了具体证据，表明Twitter可以成为一个有用的平台，为两个用户之间的友谊程度赋予更精确的标量值。