同质性如何影响网络中的扩散与学习

我们考察了通过社交网络运行的三种不同通信过程如何受到同质性——即个体倾向于与自己相似的人交往的倾向——的影响。如果消息是广播发送或通过最短路径发送，同质性没有影响；只有连接密度起作用。相比之下，同质性显著减慢了基于邻居信息重复平均的学习过程，以及诸如谷歌随机冲浪模型等马尔可夫扩散过程。事实上，后者受同质性影响很大，但只要连接密度超过一个较低的阈值，就完全独立于连接密度。我们通过建立关于大型随机图谱的新结果并将图谱与同质性联系起来，获得了这些结果。最后，我们使用来自青少年健康数据集的观测到的高中友谊网络来检验理论预测。