为链接着色：捕捉被感知的社会关系

在网络科学中使用计算方法建模关系时，往往缺失刻画关系的丰富性。通常关系仅被简单地表示为链接，或许带有权重。缺乏更细粒度在一定程度上是因为，除了连接性和强度之外，不存在可用于关系分类的基本或直观维度。本文提出一组捕捉许多关系主要成分的维度——这些维度既源自相关学术文献，也源自人们对其关系的日常描述。我们首先回顾社会学与社会心理学中的显著发现，突出广泛用于社会关系分类的维度。接着，我们在两项众包实验中实证检验这些维度的有效性。最终，我们得到一组可用于关系分类的十个主要维度：相似性、信任、浪漫、社会支持、身份、尊重、知识交换、权力、乐趣与冲突。这十个维度虽非决定性，但比现有模型提供更高分辨率。事实上，我们表明使用这些维度比使用最先进的链接嵌入度方法能更准确地预测社会图中的缺失链接。我们还描述了 tinghy.org，一个我们构建的在线平台，用于收集社交媒体用户如何感知其线上关系的数据，使我们能大规模检验这些维度。总体而言，通过提出一种建模社会图的新方法，我们的工作旨在为网络科学理论与社会网络应用设计实践做出贡献。