整合接触网络与社交网络的建模框架
摘要：建模社会时间网络中的人类互动是理解社会动态的有用工具。通过对多个上下文中这些网络的经验性统计属性进行研究，我们发现这些属性具有良好的稳健性。为了更好地把握社会互动机制在这些属性产生中的作用，我们提出了一个新的框架来模拟人际交互的时间网络，该框架基于以下两个假设：（i）观察到的瞬时互动网络与（ii）未观察到的社交关系网络之间存在共同进化和反馈关系：社交关系在一定程度上推动互动机会的产生，并且反过来，互动强化了社交关系，缺乏互动则可能削弱或者甚至消除社交关系。通过这种共同进化，我们还在模型中整合了众所周知的机制，例如三重封闭以及{共享社交背景}和{非意图（偶然）交互}的影响，其中包含了多个可调参数。然后，我们提出了一种比较模型的统计属性与实际面对面互动数据集的方法，以确定哪些机制组合会在这一建模框架中导致真实的社会时间网络。
作者：Didier Le Bail, Mathieu G''enois, Alain Barrat
论文ID：2301.06828
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2023-02-03