PNAS速递：大规模的人类行为数据揭示社交媒体信息传播的物理规律

介绍

最近，南方科学技术大学统计与数据科学系副教授胡·亚奎（Hu Yanqing关于在线社交网络的信息“重要的研究论文。根据国内外主要主流社交媒体平台上74亿用户的沟通行为数据爱游戏app官方网站登录入口，本研究提出了一个简洁的物理方程式，可以准确地描述信息传播机制，并解决该领域的许多长期争议。

研究领域：社交网络，社会增强效应，高聚类网络，动态渗漏理论，传播和渗透相变，传播熵

南部科学技术大学新闻网络|来源

纸张标题：在线社交网络上传播信息的动态纸张地址：

由于人类语言的诞生，信息传播行为在人类的社会活动中广泛存在，人类群体行为与信息传播密切相关。因此，了解人类信息传播的基本定律对于理解个人性质和社会群体行为的出现具有重要意义。但是，通常很难获得与信息传播行为有关的数据，从而导致信息传播的基本定律尚未澄清。在许多重要的研究中，必须假定多个通信模型。

如今，在线社交媒体已经诞生了一个新的社交团体，涉及数十亿人具有开放性，便利性和实时沟通优势的人，并且其超级沟通能力影响了人类社会的各个方面。因此，了解当地个人行为如何触发社交网络上的全球集体沟通行为是当今人类面临的最重要问题之一。

由于十多年前在《科学》杂志上报道了信息传播在社交网络中的加强效应，因此强化效应主导了整个通信理论。但是爱游戏ayx官网登录入口，该理论基于人为设计的实验，并且存在争议。胡·亚奎（Hu Yanqing）的团队对现实世界中自然产生的数据（而不是由人类设计的实验数据）进行了经验观察，结果表明，沟通的动态远远超过了简单的情况，例如社会增强效应。

社会加强效应有一个明显的悖论 - 缺乏可靠的证据与高大级信息爆发的高可能性之间的矛盾，这与“费米派派”类似。一方面，在增强效应下，暴露次数与转发概率之间存在积极的反馈关系，这意味着超大规模的信息爆炸（几乎在整个网络中的传播）应该非常普遍。另一方面，在团队的经验观察中，超级大规模的信息爆炸很少见，并且与整个网络量表相比，爆炸的量表很少（最多只有0.04％）。如何解决这个悖论尚不清楚。

图1社交媒体信息传播的通用方程

Hu Yanqing的团队分析了数十亿用户的沟通行为数据，发现社会强化效应和社会弱化效应通常在信息传播中共存。研究小组提出了一个简洁的数学模型（图1），能够很好地描述所有复杂的大规模经验沟通轨迹并解决该领域存在的许多争议。此外，还揭示了社交网络的高聚类特征（即，一个人的多个朋友也是朋友），从而导致信息显示出快速，高频和小规模的传输特征爆发。这使得社交媒体在信息传播中具有很高的吞吐量和多样性特征，这对其平台生态系统极为有益。

这项研究是基于完整，精细，大规模和自然产生的人类行为数据的首次定量研究，以解决社交网络中信息传播定律。由于所提出的传播方程式高度通用爱游戏app官方入口最新版本，通用和简单，因此它可能成为该领域的经典方程式，为新的理论和应用研究开辟了新的想法。

纸链接：

复杂的网络动态阅读俱乐部

Jizhi Club由Hefei大学物理学系教授Li Ming共同发起，张Yichao，汤吉大学副教授，史吉伊恩，北京师范大学特别副研究员，博士生Qiu Qiu Zhongpu和Zhang Zhang和Zhang Zhang。这次阅读会议将讨论：同步相变的关键性，如何普遍表征多个稳态和关键点，如何识别和预测关键过渡，如何调节系统以通过局部干预来维持或返回预期的稳态，关键渗透行为的关键特征和过度探索，不同类型的级联过程对渗透相变的影响的相似性和差异是什么，高阶相互作用的影响是否可以等同于几种简单机制的叠加，以及如何有效促进人类之间的合作。

阅读俱乐部将于3月7日开始，每个星期五晚上在19：30-21：30中举行8-10周。我们真诚地邀请该领域的研究人员，并寻求跨域整合的研究人员加入和讨论。

有关详细信息，请参阅：

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