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基于人类动力学的在线社交网络信息传播研究

更新时间：2019-12-30 13:24:01 大小：679K 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：在线社交网络人类动力学 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

Web2.0时代,社交网络因其交互性和即时性,已成为人类社会中社会关系维系和信息传播的重要载体。因此,理解社交网络用户行为特征及其对在线信息传播的影响至关重要。该文从人类行为动力学视角出发,系统梳理了近年来社交网络用户行为的实证研究。其次,综述了社交网络信息传播中用户行为时间特征的实证研究。最后,对用户行为时间特征与在线社交网络信息传播的相互作用进行了总结和展望。


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基于人类动力学的在线社交网络信息传播研究.pdf 679K

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第39 卷第4 期  
2017 年4 月  
电 子 与 信 息 学 报  
Vol.39No.4  
Apr. 2017  
Journal of Electronics & Information Technology  
基于人类动力学的在线社交网络信息传播研究  
①
②③  
①
李瑾颉  
①
吴联仁*②  
齐佳音  
闫 强  
(北京邮电大学经济管理学院 北京 100876)  
(上海对外经贸大学工商管理学院 上海 201620)  
(北京邮电大学可信分布式计算与服务教育部重点实验室 北京 100876)  
要：Web2.0 时代，社交网络因其交互性和即时性，已成为人类社会中社会关系维系和信息传播的重要载体。  
②
③
摘
因此，理解社交网络用户行为特征及其对在线信息传播的影响至关重要。该文从人类行为动力学视角出发，系统梳  
理了近年来社交网络用户行为的实证研究。其次，综述了社交网络信息传播中用户行为时间特征的实证研究。最后，  
对用户行为时间特征与在线社交网络信息传播的相互作用进行了总结和展望。  
关键词：在线社交网络；人类动力学；信息传播；时间异质性  
中图分类号： TP393; O414.2  
DOI: 10.11999/JEIT160940  
文献标识码： A  
文章编号：1009-5896(2017)04-0785-09  
Research on Information Dissemination in Online Social  
Network Based on Human Dynamics  
①
②
②③  
①
LI Jinjie  
WU Lianren  
QI Jiayin  
YAN Qiang  
①
(School of Economics and Management, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)  
②
(School of Management, Shanghai University of International Business and Economics, Shanghai 201620, China)  
③
(Key Laboratory of Trustworthy Distributed Computing and Service, Beijing University of Posts and Telecommunications,  
Beijing 100876, China)  
Abstract: In the Web2.0 era, the online social network has become an important carrier of social relationship  
maintenance and information dissemination in the human society because of its interactivity and instant. Therefore,  
it is very important to understand the behavior characteristics of social network users and its impact on online  
information dissemination. From the perspective of human behavior dynamics, the empirical research on the  
behavior of social network users in recent years is systematically reviewed. Secondly, the influence of social network  
,
user s behavior on online information dissemination is summarized. Finally, the online social network information  
dissemination based on user behavior dynamics is summarized and prospected.  
Key words: Online social network; Human dynamics; Information spreading; Temporal heterogeneity  
1 引言  
方滨兴等人[1]对在线社交网络分析核心科学问题的  
研究现状进行了系统的梳理，提出了在线社交网络  
分析的 3 个主要研究对象：社交网络本身的结构特  
性、社交网络中的群体及其行为和社交网络中的信  
息及其传播。杨善林等人[2]对在线社交网络用户行为  
进行了综述，总结出目前在线社交网络用户行为研  
究主要集中于用户采纳与忠诚行为、用户个体使用  
行为和用户群体互动行为。  
在线社交网络是互联网上基于用户关系的内容  
生产与交换平台，也是人们彼此之间用来分享意见、  
见解、经验和观点的工具。社交网络在互联网的沃  
土上蓬勃发展，爆发出令人眩目的能量，其传播的  
信息已成为人们浏览互联网的重要内容。近年来，  
在线社交网络研究受到了国内学者的广泛关注，如  
社交网络因其交互性和即时性，已成为人类社  
会中社会关系维系和信息传播的重要载体。谣言和  
危机信息一旦在社交网络中发布，通过社交网络的  
转发和分享机制，谣言和危机信息将以“核裂变”  
的方式传播扩散。又因社交网络中用户个体和群体  
间交互形成的各种复杂关联关系，将进一步放大信  
收稿日期：2016-09-19；改回日期：2017-02-13；网络出版：2017-03-07  
*通信作者：吴联仁
基金项目：国家973 计划项目(2013CB329604)，国家自然科学基金  
(71601005, 71231002)  
Foundation Items: The National 973 Program of China  
(2013CB329604), The National Natural Science Foundation of  
China (71601005, 71231002)  
786  
电 子 与 信 息 学 报  
第39 卷  
息传播的影响。因此，理解社交网络用户行为特征， 在空间上也具有幂律分布的特性。受这两篇开创性  
特别是社交网络用户行为的时空统计特征，以及其  
对信息传播的影响至关重要。在线社交网络用户行  
为的研究对揭示在线社交网络结构的演化规律、信  
息传播规律以及有效监控网络突发舆情等具有重要  
的理论意义和实践价值。然而，在线社交网络用户  
行为时空复杂性的分析及其对信息传播的影响研究  
因缺乏大规模的实证数据而未有进展。  
文章的影响，大量研究成果相继在《Nature》，  
《Science》和《PNAS》等国际顶级学术期刊发表，  
。
掀起了有关人类行为动力学研究的热潮[10−12]  
经过10 余年的发展，人类行为动力学的研究为  
理解由人驱动的复杂系统的各类现象提供了新视角  
和新解释。人类行为动力学包括人类行为在时间和  
空间上的统计特征。当前，更多的研究关注人类行  
为的时间特性，指的是人多次从事某特定事件在时  
间上表现出来的统计规律，一般通过事件时间间隔  
(inter-event time)和等待时间间隔或响应时间间隔  
(waiting time)两个量来刻画。事件时间间隔刻画单  
一个体的行为，指同一个体连续两次同一行为之间  
的时间差。等待时间间隔刻画个体间的相互作用，  
指个体收到一条信息到转发或评论该信息所经历的  
时间差。  
随着互联网技术和大数据技术的不断发展和提  
高，学者们可通过社交网络平台开放的API 接口或  
各种网络数据爬虫算法，获取大规模的记录社交网  
络用户行为的数据，这些数据为研究社交网络用户  
行为规律及其对信息传播的影响提供了前所未有的  
机会。在这一背景下，大量基于大规模数据的社交  
网络用户行为分析[3, 4]、社交网络信息传播实证研究  
成果相继在国内外高水平期刊发表[5, 6]，巨大地推动  
了该领域研究的发展。  
通过对网络浏览、手机短信通讯、网络通信、  
在线服务和在线社交网络活动等大量工作、娱乐中  
的人类活动实证研究表明，无论在个体层面，还是  
在群体层面，人类行为都具有阵发性、记忆性和异  
质性，表现为长时间的静默与短时间的高频率爆发。  
且对应的行为时间间隔分布和等待时间间隔分布具  
有明显的重尾特性(即时间异质性、非均匀性)，能  
够很好地用幂律的行为时间间隔分布P(τ) ∼ τ−α  
(τ 表示连续两次行为的时间间隔)和等待时间间隔  
本文将对相关重要研究成果进行系统的综述。  
首先，对人类行为动力学概念、理论和发展进行简  
单的介绍，并将基于人类动力学的在线社交网络用  
户行为研究进行了系统的综述。其次，介绍了经典  
传播模型、人类行为动力学模型和社会交互模型在  
社交网络信息传播中的应用。最后，在上述研究基  
础上对在线社交网络信息传播领域未来仍需要进一  
步关注和探索的问题进行了总结。  
分布P τ ∼ τ−α (τ 表示等待时间间隔)来描述。  
(
)
w
w
w
2 在线社交网络用户行为动力学研究  
2.1 人类行为动力学研究  
2.2 在线社交网络用户行为动力学研究  
Web2.0 时代，微博、论坛、在线社交网络、博  
客、维基等社交网络应用的出现和发展，深刻改变  
了人类使用互联网的方式，从原来简单的网页浏览  
和信息搜索转向网上的社会关系的构建与维护、基  
于社会关系的信息创造、交流和共享。社交网络成  
为现代社会人类生活不可缺少的一部分。然而，由  
于大规模用户行为数据获取的困难，社交网络用户  
行为动力学研究一直未有进展。随着大数据时代的  
到来，以及各社交网络平台开放接口、各种网络爬  
虫软件和算法的出现和成熟，为获取大规模的在线  
社交网络用户行为数据成为可能，也为开展社交网  
络用户行为动力学研究提供了前所未有的机会。  
近年来，社交网络用户行为动力学的研究随着  
人类动力行为研究的发展和大数据时代的到来。国  
内外学者在该领域取得了一系列有价值的研究成  
果。如 Yan 等人[13,14]收集了“新浪微博”的“日本  
地震中文求助联络”微群 14816 位用户，发出的  
22851 条微博，数据收集时间从 2011 年 3 月 11 日  
-28 日。通过统计分析揭示，群微博发出时间间隔  
人类行为动力学作为一门新兴的交叉学科，其  
目的是揭示人类日常的行为模式，力图通过挖掘出  
人类行为在时间和空间上的统计规律，并建立相应  
的动力学模型。人类行为的定量化分析，特别是在  
时空统计规律的挖掘和建模，是当前复杂性科学、  
统计物理和社会计算研究的热点。对人类行为的深  
入理解，在解释舆情监控、交通规划、信息推荐等  
复杂的社会经济现象上具有重要价值[7]。人类行为动  
力学研究的开创性工作始于2005 年在《Nature》上  
刊登的一篇文章，作者美国东北大学的巴拉巴西教  
授(Barabási A L)通过对某大学3188 位用户收发的  
共129135 封电子邮件(以3 个月为周期)的数据集，  
清晰地揭示了人类行为在时间上对泊松过程的偏  
离[8]。研究结果表明，电子邮件发送和等待的时间间  
隔分布均满足幂指数为 1 的幂律分布，明显不符合  
泊松分布。该研究还提出了一个简单的基于任务优  
先级的排队模型。2006 年，Brockmann 等人[9]在  
《Nature》上发表的另一篇文章，揭示了人类行为  

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