个人偏好对社交网络链接动态的影响

我们研究了一个独特的网络数据集，该数据集包含通过智能手机进行的定期调查和二元接触电子日志。参与者是 2011 年秋季入学的大学新生样本。在研究的前三年里，他们在每个学期开始和结束时定期记录对各种政治和社会问题的看法以及在校园内的活动列表。我们识别出一个由通话和短信数据定义的行为网络，以及一个基于自我中心网络调查中友谊提名的认知网络。两个网络都仅限于研究参与者。由于每个节点上的广泛属性都是通过自我报告收集的，我们将这些网络称为属性丰富的网络。我们研究学生对朋友某些属性的偏好是否能预测两个网络中边的形成与解散。我们引入了一种计算学生对不同属性偏好的方法，并用其预测链接的形成与解散。然后，我们根据这些属性对预测的重要性进行排序。我们发现，个人偏好，特别是政治观点，以及对共同活动的偏好，有助于预测行为网络和认知网络中的链接形成与解散。