在线交流中的语义同质性：来自 Twitter 的证据

观察到人们在一组特征上表现出同配连接。这种现象被称为同配混合或有时称为同质性，在社交网络中可通过同配系数来量化。揭示社交网络中强同配混合的确切原因一直是一个研究挑战。社会学提出的主要起因包括相似个体相互连接的倾向（通常其本身被称为同质性）以及已连接个体之间的社会影响。正如我们在此所展示的，研究人员和实践中的一个重要问题可以得到解决：理解这些倾向与底层社交网络结构之间相互作用的精确机制。即，除了上述同配系数外，还有若干其他静态和时序网络属性及子结构可与社交网络中的同质性和社会影响倾向相关联，我们在此对其进行研究。具体而言，我们探讨一个以计算机为媒介的交流网络（基于 Twitter 提及）以及一种可从交流内容的语义特征中推断出的特定同配混合类型，我们将其称为语义同质性。据我们所知，我们的工作首次对交流网络中的语义同质性及其相互作用进行了深入分析。我们量化了不同层次的语义同质性，识别了作为观测到的同质性驱动因素的语义方面，展示了其时序演化的见解，最后展示了其与 Twitter 交流网络之间复杂的相互作用。通过分析这些机制，我们加深了对塑造以计算机为媒介的人类交流的语义方面及其如何塑造该交流的理解。