前馈社交网络中的信息损失
统计方法学
2017-09-22 v1 社会与信息网络
概率论
摘要
我们考虑信息在理性主体各层之间定向传播的模型社交网络。每个主体对世界状态做出局部最优估计，并将该估计传递给下游主体。当主体从同一来源接收信息时，其估计是相关的。我们证明，由此产生的冗余可能导致关于世界状态的信息在网络各层之间损失，即使所有主体都完全了解网络结构。一个简单的代数条件可识别发生信息损失的网络，并且我们证明所有此类网络都必须包含一个特定的网络模体。我们还随着主体数量的增加渐近地研究随机网络，并发现当某一层的主体数量超过前一层的主体数量时，信息损失的概率会发生急剧转变。
引用
@article{arxiv.1609.09529,
title = {Loss of information in feedforward social networks},
author = {Simon Stolarczyk and Manisha Bhardwaj and Kevin E. Bassler and Wei Ji Ma and Kresimir Josic},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.09529},
year = {2017}
}