结合网络分析与模糊逻辑分析聊天中用户的活动

包含聊天中发送者与接收者信息的聊天记录数据，可以很容易地转化为有向时态多重网络表示。在生成的网络中，聊天成员的活动度可以例如被操作化为其度数（不同交互伙伴的数量）或其强度（交互总次数）。然而，数据本身包含更多不易在网络中表示的信息，例如成员使用的总词数或对其他成员发言的反应时间。与度数和强度一样，这些值也可以被视为将聊天记录成员的活动度概念操作化的一种方式。本文探讨在存在多个且可能相互对立的准则下，如何使用模糊算子来评估成员的整体活动度。随后，我们提出一种新的结果可视化方法，并展示如何将其应用于聊天记录数据的网络表示。最后，我们讨论如何将该方法用于处理其他冲突情况，例如不同中心性指数产生的不同排名。