统计验证的移动通信网络：欧洲与中国数据中模体的演化

大数据为研究包括社会在内的复杂系统开辟了前所未有的机遇。特别是，通信数据是计算社会科学的主要来源，但由于记录错误以及商业和营销活动等与社会网络不直接相关的互动可能包含虚假信息，因此必须对其进行清洗和过滤。由通信数据构建的网络只能被视为社会关系网络的代理。在此，我们应用一种基于多重假设检验的系统方法来统计验证链接，然后构建相应的 Bonferroni 网络，并将其推广到有向情况。我们研究了两个大型移动电话记录数据集，一个来自欧洲，另一个来自中国。对于这两个数据集，我们将原始数据网络与相应的 Bonferroni 网络进行了比较，并指出了结构和基本网络度量方面的显著差异。我们提供的证据表明，Bonferroni 网络比原始网络能更好地作为社会互动网络的代理。利用过滤后的网络，我们研究了小型有向 3-模体的统计量和时间演化，并得出结论：闭合通信三元组的形成时间尺度相当快，通常在一天之内。我们还发现，开放通信三元组优先演化为具有更高回呼比例的其它开放三元组。这些典型事实在两个数据集中均被观察到。