透过认知棱镜看社交网络
社会与信息网络
2021-01-25 v2 物理与社会
摘要
人际关系由社会事件驱动——人们互动、交换信息、分享知识与情感，并从大众媒体获取新闻。这些事件在人类记忆中留下痕迹，其强度取决于情感或注意广度等认知因素。每个痕迹随时间持续减弱，除非另一相关事件活动将其强化。在此，我们引入一种新颖的认知驱动社交网络（CogSNet）模型，该模型考量社会感知的认知层面。模型将每次社会互动显式表示为人类记忆中带有相应动力学的痕迹。痕迹的强度是衡量这些互动对一个人所产生影响的唯一指标。为验证，我们将模型应用于关于大学生社会互动的 NetSense 数据。结果表明 CogSNet 显著提升了社交网络中人类互动建模的质量。
引用
@article{arxiv.1806.04658,
title = {Social Networks through the Prism of Cognition},
author = {Radosław Michalski and Bolesław K. Szymański and Przemysław Kazienko and Christian Lebiere and Omar Lizardo and Marcin Kulisiewicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.04658},
year = {2021}
}
备注
13 pages, 5 figures, reproductory code available