Vi presenterar en studie av informationsflödet som tar hänsyn till iakttagelsen att en post som är relevant för en person är mer av intresse för individer i samma sociala krets än för personer utanför den. Detta beror på att likheten mellan nodattribut i sociala nätverk minskar som en funktion av grafavståndet. En epidemisk modell på ett skalfritt nätverk med denna egendom har en ändlig tröskel, vilket innebär att informationsspridningen är begränsad. Vi testade våra förutsägelser genom att mäta spridningen av budskap i en organisation och även genom numeriska experiment som tar hänsyn till det organisatoriska avståndet mellan individer. Problemet med informationsflöden i sociala organisationer är relevant för frågor om produktivitet, innovation och sortering av användbara idéer ur det allmänna pratet i en gemenskap. Hur information sprids avgör med vilken hastighet individer kan agera och planera sin framtida verksamhet. Framför allt har e-post blivit det dominerande kommunikationsmedlet i informationssamhället. Det genomsyrar affärsutbyten, sociala och vetenskapliga utbyten och är därför ett mycket relevant område för forskning om samhällen och sociala nätverk. Det är inte förvånande att e-post har etablerats som en indikator på samarbete och kunskapsutbyte [1, 2, 3, 4, 5]. E-post är också ett bra medel för forskning eftersom det ger rikliga uppgifter om personlig kommunikation i elektronisk form. Eftersom individer tenderar att organisera både formellt och informellt i grupper baserat på sina gemensamma aktiviteter och intressen, påverkas informationsspridningen av topologin i interaktionsnätverket, inte olikt spridningen av en sjukdom bland individer. Således kan man förvänta sig att epidemiska modeller på grafer är relevanta för studien av informationsflödet i organisationer. Särskilt det senaste arbetet med epidemisk utbredning på skalan fria nätverk fann att tröskeln för en epidemi är noll, vilket innebär att en ändlig del av grafen blir infekterad för godtyckligt låga överföringsannolikheter [6, 7, 8]. Förekomsten av ytterligare nätverksstruktur befanns ytterligare påverka spridningen av sjukdomen på skalfria diagram [9, 10, 11]. Det finns dock skillnader mellan informationsflöden och spridningen av virus. Medan virus tenderar att vara urskillningslösa, infektera alla mottagliga individer, information är selektiv och vidarebefordras av sin värd endast till individer som värden tror skulle vara intresserade av det. Den information som någon person är intresserad av beror i hög grad på hans eller hennes egenskaper. Dessutom tenderar individer med liknande egenskaper att umgås med varandra, ett fenomen som kallas homofily [12, 13, 14]. Omvänt, individer många steg bort i ett socialt nätverk i genomsnitt tenderar att inte ha så mycket gemensamt, som visas i en studie [15] av ett nätverk av Stanford studenters hemsidor och illustreras i Figur 1. Vi inför därför en epidemisk modell med förfall i överföringssannolikheten för en viss del av formationen som en funktion av avståndet mellan ursprunget och det nuvarande potentiella målet. I följande analys visar vi att denna epidemimodell på ett skalfritt nätverk har en ändlig tröskel, vilket innebär att informationsspridningen är begränsad. Vi testade vidare våra förutsägelser genom att observera förekomsten av meddelanden i en organisation och även genom numeriska experiment som tar hänsyn till det organisatoriska avståndet mellan individer. Beakta problemet med informationsöverföring i ett kraftnät vars gradfördelning ges av [16] där α > 1 och C bestäms av normaliseringsförhållandena. Den genererande funktionen av distributionen är Efter analysen i [17] för SIR (känsliga, infekterade, borttagna) modell, uppskattar vi nu sannolikheten p (1) m att den första personen i samhället som har fått en bit information kommer att överföra den till m av
REF titta på hur information flödade i ett e-nätverk av användare i forskningslabb (främst från HP Labs).
Information Flow in Social Groups
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Biology']}