基于病毒式营销的在线社交网络意见动态模型
社会与信息网络
2022-04-11 v2
摘要
在线社交网络为公民提供了就不同社会问题形成意见的媒介，以及公共讨论的论坛。它们也使用户接触到病毒式内容，如突发新闻文章。在本文中，我们研究这两个方面之间的相互作用：在线社交网络中的意见形成与信息级联。我们提出一个新模型，能够量化用户暴露于病毒式内容时其意见如何变化。我们的模型结合了流行的用于意见动态的Friedkin–Johnsen模型和用于信息传播的独立级联模型。我们给出了模拟该模型的算法，并提供了用于优化某些网络指标（如用户意见之和或分歧–争议指数）的近似算法；我们的方法可用于洞察在线社交网络中病毒式内容能在多大程度上提升这些指标。最后，我们在真实数据集上评估了我们的模型。我们通过实验表明，营销活动与极化内容对网络有截然不同的影响：前者对网络中的极化仅有有限影响，而后者即使仅有0.5%的用户开始分享极化内容，也能将极化提升高达59%。我们相信这一发现为当今在线媒体中日益增长的隔离现象提供了一些启示。
引用
@article{arxiv.2202.03573,
title = {A Viral Marketing-Based Model For Opinion Dynamics in Online Social Networks},
author = {Sijing Tu and Stefan Neumann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.03573},
year = {2022}
}
备注
To appear at WebConf'22. Correct the errors of scales in Figure 2