情境中心性：超越网络结构
社会与信息网络
2019-03-05 v2 物理与社会
摘要
中心性是网络的基本属性，它根据节点的结构重要性对其进行排序。然而，在口碑营销和政治竞选等广泛应用中，结构重要性可能不足以预测成功的扩散。特别地，具有高结构重要性的节点可能对扩散目标产生负面贡献。为解决此问题，我们提出情境中心性，它整合了结构位置、扩散过程，以及最重要的，节点对扩散目标的贡献。我们对印度村庄小额信贷和中国村庄天气保险的采纳进行了实证分析。结果表明，首批告知个体的情境中心性比其他标准中心性度量对最终采纳结果具有更高的预测能力。有趣的是，当扩散率 p 与最大特征值 λ_1 的乘积大于 1 且扩散周期较长时，情境中心性与特征向量中心性线性成比例。该近似揭示出，情境中心性识别出个体更高扩散率可能对级联收益产生负面影响的情形。在合成和真实世界网络上的进一步模拟表明，当 p λ_1 < 1 时，情境中心性具有选择其局部邻域产生高级联收益的个体的优势。在此条件下，更强的同质性导致更高级联收益。我们的结果表明，情境中心性捕捉了网络上更复杂的动态，并对信息扩散、病毒式营销和政治竞选等应用具有重要意义。
引用
@article{arxiv.1805.12204,
title = {Contextual Centrality: Going Beyond Network Structures},
author = {Yan Leng and Yehonatan Sella and Rodrigo Ruiz and Alex Pentland},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.12204},
year = {2019}
}