以邻为鉴：以“三元影响”作为社会关系兼容性的代理指标

社会互动网络是文明赖以建立的基底。通常，我们与喜欢的人建立新联系，或者感到我们的关系因第三方的介入而受损。尽管这些过程十分重要且对我们生活有巨大影响，对其定量的科学理解仍处在起步阶段，主要由于难以收集包含个体属性的大规模社会网络数据集。在这项工作中，我们对13所学校的真实社会网络进行了深入研究，涉及超过3000名学生和60000条声明的正负关系，并包含对所有学生个人特质的测试。我们引入一个度量——‘三元影响’——衡量最近邻对其联系人之间关系的影响。我们使用神经网络预测关系，并提取两名学生成为朋友或敌人依赖于其个人属性或三元影响的概率。我们也交替使用网络结构的高维嵌入来预测关系。值得注意的是，三元影响（一种简单的一维度量）在预测两名学生间关系上达到了最高准确率。我们假定从神经网络提取的概率——作为三元影响和学生个性的函数——控制着真实社会网络的演化，为这些系统的定量研究开辟了新途径。