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基于社交关系的人类动力学研究

樊超  
【摘要】:纷繁多样的人类行为是人类社会系统中各种复杂现象的根源之一,对人类行为的探索长久以来都是各个领域学者努力的方向。近年来,信息技术的发展和大数据时代的来临使得越来越多的人类行为在互联网上留下了数字印迹,这给人类行为的定量分析提供了难得的契机。对人类行为的时空统计规律及其动力学机制的研究吸引了来自多个领域学者的广泛关注,并取得了丰硕的研究成果。然而,当人类行为从线下真实的物理空间扩展到线上虚拟的网络空间时,现有研究成果对于人类行为在不同空间的耦合规律、策略选择、时间演化等特征尚未给出清晰地描述。对此,通过挖掘记录真实人类行为的社交媒体数据(包括线下签到数据和线上社交网络数据),本文将从相似性、多样性、空间移动和在线交友四个方面对基于社交关系的人类行为的耦合关联和行为策略展开系统研究。首先,利用QQ用户的社交关系和签到数据,我们分析了人类线上和线下行为的相似性之间的关联。首先定义了一组度量个体之间社交网络结构和移动签到轨迹的相似性的指标。其中社交相似性可以通过是否是朋友、是否有共同朋友、共同朋友的数量以及共同朋友的多样性来描述,而移动相似性则通过计算轨迹向量的余弦相似度来衡量。统计结果显示,个体之间社交关系和移动轨迹的相似程度正相关。具体表现在朋友之间的移动相似性高于非朋友,而共同朋友的存在又会进一步增强朋友之间的相似性。更重要的是,共同朋友的多样性与朋友之间的移动相似性表现出高度的正相关。此外还发现,行为倾向性相同(例如都喜欢访问从未去过的新地点)的个体之间有更高的移动相似性。最后,通过网络零模型、度量移动相似性的共同地点率和度量社交相似性的边连通性等方式构造了对照实验,结果都显示统计结果具有鲁棒性。其次,通过Gowalla用户的社交关系和签到数据,我们分析了人类线上和线下行为的多样性之间的关联。以用户在网络空间内朋友的数量和基于社交网络结构的香农熵来度量其线上的社交多样性,以用户在物理空间内访问地点的数量和基于访问频次的香农熵来度量其线下的空间多样性。随后,在这两个行为空间内从自我相关、社交相关、拓扑相关等角度分析人类行为多样性之间的关联。统计结果显示,人类行为的多样性表现出独立于统计指标的正相关性。这种正相关不仅存在于同一个个体的相同行为空间内,还存在于不同行为空间之间,甚至可以扩展到个体的直接和间接社交关系。这种社交层面的相关性会随着拓扑距离的增大而衰减,在拓扑距离超过3之后几乎消失。此外,对多样性的演化规律的分析还发现空间多样性会随着时间推移而增大。这种增长模式在“活跃型”用户和“沉默型”用户中表现出一定的差异,暗示社交网络用户对于互联网产品的使用会表现出加速分化的趋势。然后,再次使用QQ数据中的地点类别(POI)信息,从模式和策略两个角度分析了人类空间移动行为。在行为模式研究中,发现无论是对于单一POI的访问模式,还是连续两个POI的转移模式都具有很强的异质性,大多数的访问和转移都集中于少数最常访问的POI之间。对POI的访问模式和增长规律分别遵循Zipf定律和Heaps定律,并且不同POI访问数量的用户具有相同的行为模式。在行为策略研究中,通过对比个体对地点和POI的访问模式,发现POI的访问模式有着更明显的异质性和有界性,与好友之间的社交重复率也更高。基于上述实证分析,我们认为人类对于POI的访问行为可以用探索一个新POI、返回一个曾经访问过的POI和停留在当前POI这三种策略来解释。模拟结果显示,根据这三种策略构建的动力学模型可以很好地重现实证分析中观察到的现象。最后,通过对一个大型在线社交网络(人人网)用户的行为分析,讨论了人类在线交友的策略选择及其演化规律。实证研究发现,同质性、三元闭包和优先连接是在线社交网络用户普遍采用的三种交友策略,可以解释超过90%的好友关系。其中,同质性和三元闭包策略表现在用户选择同乡或校友为新朋友的概率、以及通过朋友来结交新朋友的概率都要显著高于随机情况,而优先连接策略表现在无论是网络中已存在的用户还是新进入的用户都倾向于连接在网络中拥有大量朋友的用户上。在多数情况下,社交网络用户会同时采用多种策略而非单一策略选择新好友。并且,用户的交友策略会随时间变化,刚刚进入网络的用户往往会选用同质性策略,而随着时间的推移会更多采用另外两种策略来选择好友。同质性是使用最多的单一策略,与三元闭包的结合则是使用最多的策略组合。


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