复杂网络中比例失调主导个体的预测与预防
物理与社会
2020-09-17 v6 社会与信息网络
摘要
我们开发了一种早期预警系统及随后的最优干预策略，以避免生长型复杂网络中比例失调主导（‘赢者通吃’）的形成。这被建模为一个交互个体系统，其中个体与他人建立连接的速率正比于其已有连接数及其内在适应度。我们推导出一个精确的4维相图，将生长系统划分为两个 regime：一个是‘适者更富’（FGR），另一个最终是‘赢者通吃’（WTA）。通过用最大似然标定系统参数，可实时监测其距WTA regime的距离。通过将理论应用于用户相互模仿交易的社会交易平台eToro得以演示。若系统状态位于WTA regime内或接近之，我们展示了如何沿适应度分布空间中的测地路径高效地将系统控制回更稳定的状态。结果表明，惩罚最具主导性个体这一常见措施并不能可持续地解决极度不平等问题。相反，先造就一批临界规模的高适应度个体、继而将相对较低适应度个体向上推的干预，是避免不平等膨胀与脆弱性升级的最佳方式。
引用
@article{arxiv.1711.09890,
title = {Prediction and Prevention of Disproportionally Dominant Agents in Complex Networks},
author = {Sandro Lera and Alex 'Sandy' Pentland and Didier Sornette},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.09890},
year = {2020}
}