利用符号网络分析与可视化极化与平衡：以美国国会为例
社会与信息网络
2023-08-29 v2 计算机与社会
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摘要
符号网络与平衡理论为展现极化动态、正/负关系以及政治党派的现实场景提供了自然框架。例如，它们已被证明能有效研究自二战以来美国国会两院投票日益加剧的极化。为对这一特定案例提供进一步洞见，我们提出应用一种基于对应拉普拉斯矩阵谱性质挖掘来分析与可视化符号图配置的流程。整体方法可与基于挫折指数 (frustration index) 的其他方法相比，但至少有两个主要优势：首先，其计算成本大幅降低；其次，它允许对任意小子图（甚至单个节点）如何贡献于网络整体平衡（或不平衡）进行定量与可视化评估。所提流程允许在多种分辨率尺度上探索 1945 至 2020 年美国国会展现的极化动态。事实上，我们能够指出某些（组）国会议员对整体平衡的影响，并观察与探索两院历年极化的演变。
引用
@article{arxiv.2209.00676,
title = {Analyzing and visualizing polarization and balance with signed networks: the U.S. Congress case study},
author = {Arthur Capozzi and Alfonso Semeraro and Giancarlo Ruffo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.00676},
year = {2023}
}