自我中心网络与涟漪效应

近期的工作表明，许多社交网络，乃至许多其他类型的网络，都具有宽广的顶点度分布。在此我们表明，这对自我中心网络的形状有重大影响，自我中心网络即位于给定中心顶点（自我）给定距离内的网络顶点集合。这反过来影响了基于自我中心网络的概念和方法，例如滚雪球抽样和“涟漪效应”。特别地，我们论证了一个人的熟人，即熟人网络中的直接邻居，远非总体的随机样本，这使得两步及多步之外的邻居数量产生偏差。我们使用取自学术合作网络的数据演示了这一概念，对于该网络，正如我们所展示的，当前关于自我中心网络典型大小的简单理论给出的数值与现实测量值大相径庭。我们提出了一个改进的理论模型，给出了显著更好的结果。