在线社交网络中情绪传播的基于智能体的模拟
物理与社会
2012-05-30 v1 社会与信息网络
摘要
对在线社交网络实证数据的定量分析揭示了涉及情绪的群体动力学 (\v{S}uvakov et al)。然而，全面理解其潜在机制仍是一项具有挑战性的任务。本文利用基于智能体的计算机模拟，研究了在线社交网络中情绪交流的动态。我们提出了指导智能体交互的规则，并从 \texttt{MySpace} 社交网络的实证数据集中推断出真实的网络结构和一些重要参数。智能体的情绪状态由两个变量表征：代表心理唤醒（对刺激的反应性）的唤醒度，以及代表吸引力或厌恶性的效价，常用情绪可由这两者定义。智能体的行动由唤醒度增加触发。我们实现了高分辨率动态，其中每条沿网络链路携带智能体情绪的消息都被识别，且其对接收智能体的影响被视为随时间连续衰减。我们的结果表明：(i) 聚合的群体行为可能源于智能体个体的情绪行动；(ii) 出现了以时间相关性和主导积极情绪为特征的集体状态，这与实证系统相似；(iii) 驱动信号的性质——即用户进入在线世界的速率——对构建相干行为具有深远影响，这种行为在在线社交网络用户中被观察到。此外，我们的模拟表明，具有完全不同情绪内容的情绪（如“热情”和“羞愧”）其传播模式有所不同。**本研究中使用的全部数据均已完全匿名化。**
引用
@article{arxiv.1205.6278,
title = {Agent-based simulations of emotion spreading in online social networks},
author = {Milovan Šuvakov and David Garcia and Frank Schweitzer and Bosiljka Tadić},
journal= {arXiv preprint arXiv:1205.6278},
year = {2012}
}
备注
21 pages, 13 figures