在线社交图谱的层次化排序

在在线交流中，个体行为者的行为模式及情感的使用可导致具有多层结构和介观社区的复杂社交图谱。利用图的单纯复形表示，我们深入研究了基于 MySpace 对话的在线社交网络拓扑。该网络展现出独特的社区结构。此外，我们在该网络中模拟了情感传播，从而识别出两个情感传播层。分析得出的三个结构向量量化了不同拓扑层级的图谱架构。值得注意的是，通过共享链接、三角形和四面体面出现的结构频繁发生，范围从树状结构到最大 5-团及其相应的复形。另一方面，仅传播负面或仅传播正面情感信息的结构似乎具有更简单的拓扑，仅由链接和三角形组成。此外，我们引入了节点的结构向量，表示节点所在每个拓扑层级的单纯形数量。此类单纯形的总数决定了我们定义的节点拓扑维数。所呈现的结果表明，节点拓扑维数提供了一种合适的社会资本度量，该度量衡量了代理人在紧凑社区中作为经纪人的能力，即所谓的 Simmelian brokerage。我们还将结果推广到更广泛的计算机生成网络类。研究节点向量在网络层上的分量 reveals 表明，相同节点在不同层中发展出不同的社会情感关系，而有影响力的节点通过结合其在不同层中的连接来构建社会资本。