解耦在线社交网络中的影响来源
社会与信息网络
2019-10-01 v3 物理与社会
摘要
在线社交网络中的信息传播由两类影响促成——作用于社交网络用户之间的内生（同伴）影响，以及对应于各类外部中介（如在线新闻媒体）的外生（外部）影响。然而，从数据中推断这些影响仍具挑战，尤其在用户激活数据稀缺时。本文提出一种仅利用社交网络结构与单条激活级联（activation cascade）即可估计内生与外生影响的方法。我们的方法利用了两类影响的统计差异——内生影响依赖于社交网络结构及各用户当前状态，而外生影响独立于这些。我们在模拟激活级联及从若干大型Facebook政治调查应用获得的级联上评估了该方法。我们表明，该方法能够估计在线社交网络中的内生与外生影响，将各用户激活表征为内生或外生驱动，并识别最具影响的用户群体。
引用
@article{arxiv.1811.10372,
title = {Disentangling sources of influence in online social networks},
author = {Matija Piškorec and Tomislav Šmuc and Mile Šikić},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.10372},
year = {2019}
}