高阶交互与同质性对信息获取不平等的影响

信息在社会技术系统中的传播决定了哪些个体能率先获得机会与见解。然而，信息流动的路径可能发生偏斜，导致不同社会群体在获取机会上存在系统性差异。在涉及非线性社会传染与表现出同质性的高阶交互情境中，这些不平等现象仍缺乏充分刻画。我们引入了一个针对具有超边同质性、超边大小依赖特性及可调度分布的超图的生成模型，称为 $\texttt{H3}$ 模型，同时引入了一个纳入群内与群外节点间非对称传输的非线性社会传染模型。利用基于 $\texttt{H3}$ 模型生成的超图及多样化经验数据集进行的社会传染过程随机模拟，我们表明社会传染动力学与超边同质性之间的交互作用——由于其依赖于超边大小，这是高阶网络独有的效应——能够关键性地塑造信息获取方面的群体层级差异。通过强调超边同质性如何塑造交互模式，我们的发现强调了需要从高阶视角重新思考社会技术系统的设计，并表明在平台架构中嵌入针对特定超边大小的动力学知情定向干预措施，是减少不平等的有力杠杆。