En grundläggande öppen fråga i analysen av sociala nätverk är att förstå samspelet mellan likhet och sociala band. Människor liknar sina grannar i ett socialt nätverk av två skilda skäl: för det första, de växer till att likna sina nuvarande vänner på grund av socialt inflytande; och för det andra, de tenderar att bilda nya länkar till andra som redan är som dem, en process som ofta kallas urval av sociologer. Medan båda faktorerna är närvarande i vardagliga sociala processer, de är i spänning: socialt inflytande kan driva system mot enhetlighet i beteendet, medan urval kan leda till fragmentering. Som sådan är det viktigt att förstå de relativa effekterna av dessa krafter, och detta har varit en utmaning på grund av svårigheten att isolera och kvantifiera dem i verkliga miljöer. Vi utvecklar tekniker för att identifiera och modellera samspelet mellan socialt inflytande och urval, med hjälp av data från online-samhällen där både social interaktion och förändringar i beteende över tid kan mätas. Vi finner tydliga återkopplingseffekter mellan de två faktorerna, med stigande likhet mellan två individer tjänar, tillsammans, som en indikator på framtida interaktion - men med likheten fortsätter sedan att öka stadigt, även om i en långsammare takt, under långa perioder efter initiala interaktioner. Vi betraktar också det relativa värdet av likhet och socialt inflytande i att modellera framtida beteende. Till exempel, för att förutsäga de aktiviteter som en individ sannolikt kommer att göra nästa, är det mer användbart att veta
Undersökningar av samspelet mellan socialt inflytande och homofilt med hjälp av data från Wikipedia har gjorts av Crandallet et al. Hoppa över det.
Feedback effects between similarity and social influence in online communities
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}