识别规律模式以指导创新传播中的定位绩效
摘要：宏观社会影响力被认为是创新传播中不可忽视的因素：网络中更多的采纳者会导致其他个体更高的采纳倾向。最近的研究表明，足够强的宏观社会影响力可以导致从连续到不连续的转变，进一步表明存在一个三重临界点。尽管网络局部化强度决定了三重临界点，但尚不清楚什么网络特征决定了局部化在调节创新扩散中的表现。为了解决这个问题，我们在这里考虑了同时融合了微观和宏观层面的社会影响的模型。我们提出了一种动态信息传递方法来分析爆发阈值和恢复人口，并通过基于代理的模拟验证了预测。对经典的合成网络进行了深入分析，结果显示稀疏的可用连接和相对异质的度分布，无论是同配还是极度异配的配置都有利于连续变换。在这种情况下，所使用的网络可以产生强大的局部化效应，使创新被困在由高非回溯中心性中枢组成的配置中。我们进一步探究了三个结构量（网络密度、异质性和同配性）对三重临界点和局部化强度的依赖关系，这清晰地揭示了三个结构量对局部化强度的共同影响的物理图像。最后，我们得出结论，核心-边缘结构对这三个结构量的改变非常敏感，实质上决定了局部化强度，并进一步调节相变。
作者：Leyang Xue, Peng-Bi Cui, Zengru Di
论文ID：2304.13608
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2023-05-24