隐藏的连接架构：多维身份如何塑造我们的社交网络？
物理与社会
2024-06-26 v1
摘要
我们的多维身份决定了我们如何与他人交互，通过基于群体的连接偏好来塑造社交网络。虽然沿单一维度的相互作用已被广泛研究，但驱动多维连接偏好的动力学仍 largely 未被探索。本文发展了一种多维社交相互作用的网络模型，以解决两个关键问题：我们的潜在连接偏好具有什么结构，以及我们如何整合多维身份信息来与他人连接？为回答这些问题，我们系统性地建模不同的潜在偏好结构和偏好聚合机制。随后，我们通过对高中友谊网络的经验数据进行贝叶斯模型选择来进行比较。我们发现，一个简单的潜在偏好模型一致优于更复杂的替代方案。经过校准的模型为实时网络中的潜在连接偏好提供了稳健的度量，揭示了单维和多维群体如何相互作用的洞见。最后，我们发展了维度显著性的自然操作化，揭示了在形成连接时，个体最相关的身份方面是什么。
引用
@article{arxiv.2406.17043,
title = {The hidden architecture of connections: How do multidimensional identities shape our social networks?},
author = {Samuel Martin-Gutierrez and Mauritz N. Cartier van Dissel and Fariba Karimi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.17043},
year = {2024}
}