社交媒体中移动性与交互的纠缠

日常交互自然地定义了社交圈。个体倾向于与他们共度时光的人成为朋友，并选择与朋友共度时光，从而将物理位置与社会关系密不可分地纠缠在一起。因此，不仅可以从朋友的位置预测某人的位置，还可以从时空共现预测友谊关系。虽然已有若干模型分别描述移动性和社交网络的演化，但缺乏将社会交互与移动性耦合的研究。在这项工作中，我们引入了一种新模型，通过明确考虑移动性对社会纽带形成的反馈来弥合这一差距。来自三个在线社交网络（Twitter、Gowalla 和 Brightkite）的数据被用于验证。我们的模型复现了这些网络的各种拓扑和物理属性，例如：i) 连通分量的大小，ii) 连通用户之间的距离分布，iii) 互惠性对距离的依赖性，iv) 社交重叠和聚类系数随距离的变化。除了数值模拟外，还使用平均场方法解析地研究了该模型生成的网络的主要统计特征。我们探索了结果对模型参数变化的鲁棒性，发现朋友访问与长程随机连接之间的平衡对于复现实证网络的地理特征至关重要。