友谊悖论在有向网络中导致感知偏差
社会与信息网络
2020-03-25 v1 物理与社会
摘要
一个话题或观点在网络中显得多流行,可能与其实际流行度大相径庭。例如,在某社交媒体平台的在线网络中,在其帖子中提及某话题的人数——即其全局流行度——可能与人们在社交推送中看到的情况——即其感知流行度——截然不同,其中推送聚合了其好友的帖子。我们将这种差异的根源追溯至有向网络中的友谊悖论,该悖论指出平均而言人们不如其朋友(或关注者)受欢迎。我们确定了引发此种感知偏差的网络结构条件,并利用来自 Twitter 的数据实证验证了这些发现。在我们样本中的 Twitter 用户所发消息内,我们识别出那些在其社交推送中出现频率高于全局(即所有帖子中)频率的话题。此外,我们提出了一种利用友谊悖论从个体的偏差感知中高效统计估计话题全局普遍程度的 polling 算法。我们刻画了该 polling 估计的偏差,给出了其方差的上界,并通过在我们 Twitter 数据上的合成 polling 实验验证了算法的效率。我们的论文阐明了有向网络结构扭曲社会感知及相应行为的非直观方式。
引用
@article{arxiv.1905.05286,
title = {Friendship Paradox Biases Perceptions in Directed Networks},
author = {Nazanin Alipourfard and Buddhika Nettasinghe and Andres Abeliuk and Vikram Krishnamurthy and Kristina Lerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.05286},
year = {2020}
}