社会影响力度量的实证评估

预测个体何时采纳新行为是市场营销和公共卫生等应用领域中的一个重要问题。本文考察了文献中提出的多种基于社交网络的度量指标的性能——这些指标此前未曾被直接比较过。我们基于从邻域（如影响者数量、个人网络曝光度）、结构多样性、局部性、时间度量、级联度量以及元数据中导出的度量，研究个体被影响的概率。我们还考察了基于分类器选择预测影响力的能力，以及训练和测试中正负样本比例如何影响预测结果——从而进一步推动这些概念在社会影响力应用中的实际使用。