通过广义$K$-core 探测虚拟多重社会系统中的精英结构

精英是社会内部拥有能力与手段去影响、领导、治理和塑造社会的子群体。精英成员通常是连接良好的个体，这使他们能够将影响力施加于许多人，并快速收集、处理和传播信息。在此我们主张，精英不仅由高度连接的个体组成，还包括连接枢纽以在社会网络核心形成凝聚且结构化的精英子群的中介者。为此，我们提出了$K$-core 算法的一种广义形式，能够识别由连接良好的枢纽及其“连接器”组成的社会核心。我们在一个由大型多人在线游戏定义的虚拟世界框架中展示了该想法的有效性，在该世界中我们拥有各种社交网络的完整信息。利用这种多重结构，我们发现广义$K$-core 的枢纽识别出了那些在游戏可用的一系列指标方面表现优异的社会个体。此外，使用结合广义$K$-core 和最近引入的$M$-core 的组合策略，游戏中不同“国家”的精英被完美地识别为广义$K$-core 的模块。在深层观察到精英核心组成的有趣突变。我们表明，使用传统$K$-core 无法可靠地进行精英检测。所提出的方法可能适用于一系列更广泛的应用，如社区检测。