个体行为如何驱动在线社区规模的 inequality：基于智能体的仿真
计算机与社会
2020-06-08 v1 社会与信息网络
摘要
为何在线社区规模如此极端不均？对此问题的大多数回答指向源自物理学的通用数学过程，如累积优势。这些解释很少揭示个体在加入与离开社区时的具体社会动态或决策。此外，以累积优势作出的解释未借鉴研究个体行为的海量社会计算文献。我们的工作通过检验两种用于解释社区加入行为的有影响的社会机制是否也能解释社区规模分布，来弥合这一鸿沟。利用基于智能体的仿真，我们评估个体层面的社会暴露过程与基于个体预期收益的决策在多大程度上能复现来自Reddit的经验社区规模数据。我们的仿真为社会计算理论做出贡献，提供了证据表明这两种过程共同作用——但单独任一种均不能——生成真实的社区规模分布。我们的结果也说明了基于智能体的仿真对在线社区研究者在评估并桥接个体与群体层面理论方面的潜在价值。
引用
@article{arxiv.2006.03119,
title = {How individual behaviors drive inequality in online community sizes: an agent-based simulation},
author = {Jeremy Foote and Nathan TeBlunthuis and Benjamin Mako Hill and Aaron Shaw},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.03119},
year = {2020}
}