För att undersöka dynamiken i sociala nätverk och bildandet och utvecklingen av online-samhällen som svar på extrema händelser, samlade vi tre dataset från Twitter strax före och efter 2011 jordbävningen och tsunamin i Japan. Vi finner att medan nästan alla användare ökade sin online-aktivitet efter jordbävningen, japanska talare, som antas vara mer direkt påverkade av händelsen, expanderade nätverket av människor de interagerar med i mycket högre grad än engelska talare eller det globala genomsnittet. Genom att undersöka utvecklingen av samhällen, finner vi att beteendet att gå med eller sluta en gemenskap är långt ifrån slumpmässigt: användare tenderar att stanna i sin nuvarande status och är mindre benägna att gå med nya samhällen från isolering eller övergång till andra samhällen från deras nuvarande gemenskap. Medan icke-japanska talare inte ändra sina samtalsämnen betydligt efter jordbävningen, nästan alla japanska användare ändrade sina samtal till jordbävningsrelaterat innehåll. Denna studie bygger upp en systematisk ram för att undersöka mänskliga beteenden under extrema händelser med data från sociala nätverk online och våra rön om dynamiken i nätverk och samhällen kan ge användbar insikt för att förstå hur mönster av social interaktion påverkas av extrema händelser. Att förstå hur mänskligt socialt beteende förändras som svar på extrema händelser som jordbävningar, tsunamier eller terroristattacker är nyckeln till akuta insatser och återhämtning 1, 2. I den här artikeln, anser vi den delmängd av mänskligt beteende som demonstreras i mönster, sammanhang och innehåll av interaktioner mellan individer, särskilt de medierade av internet-aktiverade enheter. Observationer av detta beteende under extrema händelser kan ge insikter i allmänna beteendemönster under tider av stress eftersom kopplingar mellan oobserverbara beslut och de observerbara åtgärder som vidtas som svar på dessa beslut är mer sannolikt att vara tidsnära på grund av den tidskänsliga naturen hos många extrema händelser. Men studien av mänskligt beteende under extrema händelser har historiskt hindrats på grund av begränsningen av tillgänglig information under sådana scenarier 1. Studier av beteende under extrema händelser har främst gjorts retrospektivt, t.ex. genom fältundersökningar eller folkräkning provtagning efter händelsen 3. Elliott och Pais studerade t.ex. orkanen Katrinas påverkan på ett brett spektrum av överlevandes reaktioner, bland annat evakueringstid och känslomässigt stöd till bostads- och anställningssituationer och planer på att återvända till före stormsamhällena 4. Souza et al undersökte förändringar i den psykiska hälsan i utsatta samhällen efter 2004 års jordbävning i Indiska oceanen och tsunami 5. Även retrospektiva studier är kritiska för att förstå mänskligt beteende, begränsningar är också uppenbara: för det första, retrospektiva studier görs ofta långt efter händelsen och kan inte ge lägligt stöd för beslutsfattande när behovet är mest brådskande; och för det andra, data samlas in genom undersökningar eller intervjuer, införa fördomar på grund av rapporteringsfel, minne partiskhet, och utmaningar att identifiera och få tillgång till katastrofdrabbade populationer. För att lösa dessa problem har forskare nyligen använt mer objektiva och aktuella data, genererade från sensornätverk som mobiltelefonmaster, för att spåra individuell rörlighet och befolkningsflöde för stora befolkningar i realtid, vilket ger en unik lösning för katastrofhantering och hjälphantering Retrospektiva undersökningar och tidslokalisering baserad data förbättrar vår förmåga att undersöka mänskligt psykologiska och fysiska beteende under katastrofer. Men de ger inte insikt i mönster av mänskligt samspel och socialt beteende. Vad gör människor till exempel som en del av en social grupp när en katastrof inträffar? Vilken roll har varje individ och hur interagerar de med människor omkring sig? Hur skiljer sig mönster av interaktioner under extrema händelser från dem under mer typiska förhållanden? Den snabba utvecklingen av sociala nätverkstjänster online har gjort det möjligt för forskare att svara på dessa frågor: med Internet-aktiverade enheter, kan alla användare posta och dela nyheter, händelser, tankar och liknande, vilket ger inte bara innehållet i enskilda psykologiska och fysiska aktiviteter, men också kontexten av mänskliga interaktioner som mål och ämne för interaktion. När det regionala fysiska telekommunikationssystemet fortfarande fungerar efter en negativ händelse, ökar användningen av dessa online-verktyg enormt, vilket visar deras hälsa för verkliga interaktioner och informationsutbyte beteende. Även om den befolkning som regelbundet använder internet-aktiverade enheter för att kommunicera inte är representativ för befolkningen som helhet, register över dessa interaktioner representerar ett fönster in i socialt beteende som inte tidigare har observerats. Studier som bygger på realtidsdata av interaktioner kompletterar alltså, men ersätter inte befintliga retrospektiva analyser. Dessa realtidsperspektiv ger mer bredd av data om mönster och innehåll av interaktionsbeteenden, med begränsningen att de enda tillgängliga data är de interaktioner som medieras av internet-aktiverade enheter och så är inte representativa för alla sociala interaktioner. Studier av sociala medier online under negativa händelser banades väg genom att använda data från Twitter, en ledande mikrobloggningstjänst som gör det möjligt för användare att snabbt kommunicera information i upp till 140 tecken (tweet) på en en-till-ett, specificerad grupp eller global basis 8. Den tidsmässiga, rumsliga och sociala dynamiken i Twitter-aktiviteten har fascinerat många forskare i att utveckla tillämpningar för att underlätta tidig händelsedetektering och öka situationsmedvetenheten 9, 10. Det beteende som observeras via Twitter är inte representativt för alla sociala interaktioner men vi tror att det har potential att visa hur extrema händelser påverkar mönster av interaktioner, trots utmaningarna i att få representativa prover. Den amerikanska geologiska undersökningen (USGS) har funnit att när en jordbävning känns av en befolkning som använder Twitter, tweets rapporterar förekomsten av en jordbävning publiceras tidigare än 2 till 20 minuter det tar USGS att offentligt distribuera instrumentally härledda uppskattningar av plats och magnitud. I en utvärdering genomförd av Paul et al, författarna fann att tweets hänvisning jordbävningar kan vara användbar information för att upptäcka jordbävningar i dåligt instrumenterade regioner Förstå förändringar i mönster av användaraktiviteter under extrema händelser kräver dynamisk analys av hur individer kommunicerar med andra före och under en extrem händelse och de samhällen de interagerar med 15. Interaktioner kan kartläggas i en nätverksstruktur där noder är enskilda användare och kanter är register över interaktion mellan två användare. Gemenskapsstrukturen kan iakttas genom mönster av sammanhängande och ihållande samverkan mellan grupper av individer. Trots många studier med fokus på tweeting aktivitet och textbrytning, studier analysera beteendeinteraktioner under extrema händelser har varit sällsynta. Preliminära studier har gjorts, till exempel av Gupta et al., som föreslog en klusteralgoritm för att upptäcka användargrupper och tillämpa metoden för att analysera Twitter-användare i tre större krishändelser 2011 (Hurricane Irene, Riots i England, och Jordbävning i Virginia). De fann att toppanvändare representerar ämnen och åsikter för alla användare i samhället med 81% noggrannhet i genomsnitt 16. I 2010 års jordbävning i Chile, Mendoza et al. analyserade informationsspridning på Twitter nätverk och fann att rykten tenderar att ifrågasättas mer än nyheter av Twitter community 17. I en nyligen genomförd studie, Chatfield och Brajawidagda gjorde en social nätverksanalys av Twitter informationsflöde bland den centrala katastrofvarningsbyråns (BMKG) Twitter anhängare under 2012 Indonesien Jordbävning och fann att även med mindre än 0,1% av alla anhängare åter tweeting de första rapporterna, tsunami tidiga varningar släpptes av BMKG kunde potentiellt nå 4 miljoner användare på 15 minuter 18. Det finns preliminära analyser av mänskliga interaktioner via Twitter under extrema händelser ur ett nätverksperspektiv i den befintliga vetenskapliga litteraturen. Den aktuella forskningen saknar dock en systematisk ram för att karakterisera de mekanismer och mönsterförändringar som observerats i sociala interaktioner under negativa händelser. För att undersöka dynamiken i sociala nätverk och bildandet och utvecklingen av samhällen som svar på extrema händelser, samlade vi in tre unika datauppsättningar från veckorna före och efter den 11 mars 2011 japanska jordbävningen: 1% av alla tweets postade över hela världen, samplas ungefär enhetligt från Twitter med hjälp av ''Spritzer'' API, som vi kallar den globala datauppsättningen; tweets skrivna på japanska som provtogs från ''Topsy' API, som vi kallar TP-JP dataset; och TP-EN: tweets skrivna på engelska och prov tagna från ''Topsy' API (Se Material och Metoder för detaljer). Härefter hänvisar vi till människor som kommunicerar online på japanska som japanska talare, men de är inte ett representativt urval av alla människor som talar japanska, eller alla människor som drabbades av jordbävningen. Icke desto mindre tror vi att förändringar i beteendet hos denna japansktalande befolkning som svar på jordbävningen och tsunamin kan ge viss insikt om förändringar i det sociala beteendet i Japan som svar på jordbävningen och tsunamin. Vi anser att datauppsättningen TP-JP representerar en behandlingsgrupp, eftersom en större andel av denna grupps population påverkades av jordbävningen än populationerna i de två andra datauppsättningarna. Förändringar i strukturen för TP-JP-nätverket före och efter jordbävningen som inte också inträffade i TP-EN eller Global dataset är därför sannolikt relaterade till de händelser som påverkade japanska talare på twitter. Vi använder ett brett dataset som framför allt syftar till att välja ut befolkningen av människor som drabbats av jordbävningen, och undersöka hur deras sociala interaktionsmönster förändras för den breda befolkning som drabbats av katastrofen. I detta avseende tittar vi på befolkningsnivå förändringar i mönster för sociala interaktioner, snarare än att använda register över online-interaktioner för att spåra detaljer om händelser, informationsupptäckt, samordningsinsatser och krisinsatser [19] [20] [21]. Den detaljinriktade strategin för denna krisinformatiska forskning är avgörande för att utveckla effektiva strategier och planeringsinsatser för nödsituationer i realtid. Att förstå förändringar i sociala interaktionsmönster som svar på en negativ händelse kan ge insikt i hur mönster av interaktionsbeteenden förändras som svar på stress, vilket kan informera planering katastrofinsatser som hanterar beteende på en populationsnivå; till exempel evakueringsförfaranden eller informationsspridning. Genom att jämföra nätverk och samhällsstruktur före och efter jordbävningen kunde vi undersöka jordbävningens effekter på nätverken för kommunikation i sociala medier. Vi finner att medan nästan alla användare visar ökad aktivitet efter jordbävningen, japanska talare expanderade sitt nätverk av interaktioner i mycket högre grad. Japanska talare är mer benägna att drabbas direkt av jordbävningen än en person som använder ett annat språk. Genom att tillämpa gemenskapens detektionsalgoritm för informationsmappning (Infomap) 22, 23, Vi finner att beteendet att gå med eller lämna en www.nature.com/vetenskapliga rapporter VETENSKAPLIGA RAPPORTER 4 : 6773  på DOI: 10.1038/srep06773 2 gemenskap är långt ifrån slumpmässigt. I veckan efter jordbävningen, japanska talare och användare globalt var mer benägna att ha stannat kvar i samhället de var i innan jordbävningen än vad som skulle förväntas om samhällsstrukturen slumpmässigt genereras. Dessutom var det mycket mindre sannolikt att användarna skulle ansluta sig till nya samhällen från ett isolerat tillstånd före jordbävningen eller övergå till andra samhällen från deras nuvarande samhälle. Dessutom finner vi att även om icke-japanska talare inte väsentligt ändrade innehållet i sina samtal i förhållande till de före jordbävningen ämnen, så ändrade nästan alla japanska talare sitt huvudsakliga samtalsämne till jordbävningsrelaterat innehåll. Denna studie bygger upp en systematisk ram för att undersöka mänskliga beteenden och sociala interaktioner under extrema händelser med data från sociala nätverk på nätet. Resultaten om nätverksdynamik och samhällsutveckling kan ge användbar insikt för vår förståelse av kollektivt mänskligt beteende i framtida studier. Nätverksdata. ND det fanns ett serverfel och inga data samlades in. För att hålla veckans dag symmetri i före och efter dataset, utesluter vi också onsdag 16 mars th. Denna datauppsättning resulterar i 14,2 miljoner meddelanden och kallas nedan Global. Tyvärr registrerades uppgifterna i ASCII, vilket är tillräckligt för innehållsanalys när användare skriver i det latinska alfabetet, men tillåter inte innehållsanalys eller språkuppskattning när användare skriver på språk som inte använder det latinska alfabetet, särskilt japanska. Av denna anledning används även följande dataset för en mer detaljerad analys av innehållsförändringar i japanska språk tweets. -Topsy. -Vad gör du här? Vi använde API-gränssnittet till webbplatsen www.topsy.com för att söka efter största möjliga delmängd av tweets på engelska och japanska under de sju dagarna före och efter jordbävningen. Vi sökte på de 6 mest använda hiragana tecken:,,,,, och. för att hämta japanska tweets (TP-JP) och de sex vanligaste orden på engelska för att hämta engelska tweets (TP-EN): ''the'', 'be'', 'to', ''of'', ''and'' och 'a'. För den japanska språksökningen återvänder denna metod mellan 100 och 400 tweets per timme före jordbävningen, och 300 till 1500 tweets per timme efter jordbävningen. För den engelska språksökningen återkom mellan 300 och 600 tweets per timme för hela studieperioden. Att dra en slutsats om det geografiska ursprunget för enskilda tweets är en utmaning. Vi förlitar oss på den geografiska koncentrationen av japanska talare i Japan för att utveckla ett urval av tweets skrivna av människor som sannolikt kommer att drabbas av jordbävningen. Nittionio procent av alla människor som japaner är ett första språk lever i Japan 27, 28, och så söker bara av det japanska språket kommer företrädesvis att välja människor som drabbades av jordbävningen, särskilt i jämförelse med människor som talar engelska på Twitter, som i vår TP-EN kontrollgrupp. De som använder japanska för att kommunicera på Twitter kommer sannolikt att vara socialt anslutna till dem i Japan, och därmed påverkas av jordbävningen antingen direkt eller indirekt genom sociala band till människor i Japan. Vi anser att datauppsättningen TP-JP representerar en behandlingsgrupp, eftersom en större andel av denna grupps population påverkades av jordbävningen än populationerna i de två andra datauppsättningarna. Förändringar i strukturen för TP-JP-nätverket före och efter jordbävningen som inte också inträffade i TP-EN eller Global dataset kan vara relaterade till händelserna under studieperioden som påverkade japanska talare mer markant än människor som talar andra språk, särskilt jordbävningen och tsunamin. Nätverksbildning. Varje nod i nätverket representerar en enda Twitter-användare som skickade eller fick tweets i urvalsdatauppsättningen. Varje användare är unikt identifierad med ett Twitter-handtag, som måste innehålla endast latinska bokstäver och understreck. Det första tecknet på alla Twitter-användarnamn är @-symbolen. En riktad länk från A till B bildas när användaren A skriver användaren B:s användarnamn i det postade innehållet genom att antingen nämna B direkt eller genom att vidarebefordra en tweet skriven av B, kallad retweet. Antalet gånger A nämner B i alla tweets från studieperioden används som länkvikt. I slutändan erhölls 36.893, 36.234 och 7.403.050 unika användare från TP-JP, TPEN respektive Global dataset. Detta visas i tabell 1. Data provtas från postade tweets snarare än från en fullständig lista över användare och därför är det viktigt att följa beteendet hos varje användare individuellt för att utvärdera effekten av jordbävningen. Vi fokuserar därmed på användare som ingick i urvalet både före och efter jordbävningen. Efter denna filtrering fick vi 3 647 4 037 respektive 87 939 noder. På grund av den begränsade provtagningsfrekvensen i TP-data är de resulterande nätverken relativt glesa. För nätverks- och samhällsanalys, avfärdar vi länkriktning och vikt i TP-JP- och JP-EN-nätverken, och kollapsar data till ett oriktat oviktat nätverk. Vi upprätthåller det viktade och riktade nätverket för den globala datauppsättningen. I den globala datauppsättningen hänvisar utexamen till antalet tweets som skickas av en viss användare som hänvisar till en annan användare med namn. Detektion i gemenskapen. Vi använder oss av Infomap-metoden 22, 23 för att upptäcka de underliggande samhällsstrukturerna i TP-JP, TP-EN-nätverken (oriktade oviktade) och de globala nätverken (vägda viktade). Infomap-metoden bygger på att optimera den minsta beskrivningslängden på den slumpmässiga vandringen på nätverket. Den utnyttjar dualiteten mellan att hitta samhällsstruktur och att minimera beskrivningens längd av en slumpmässig gångares rörelser på ett nätverk. Med en slumpmässig gångare som en proxy för verkligt flöde, minimeringen över alla möjliga nätverkspartitioner avslöjar viktiga aspekter av nätverksstruktur med avseende på dynamiken i nätverket. Infomap har fördelen av att vara flexibel för att hitta samhällsstrukturer på både oriktade och riktade, viktade och oviktade nätverk, det har också visat att det är en av de mest effektiva, tillförlitliga och korrekta community upptäckt metod i jämförelse med en rad andra modeller [29] [30] [31]. Av dessa skäl har det blivit den senaste tekniken och har i allt högre grad använts för att upptäcka nätverksgrupper i empiriska studier 30, 32, 33. Kategorisera nätverksdynamiken. Samhällsdynamik. Vi föreslår en ram för att modellera dynamiken i samhällen med hjälp av följande fem processer. Under tiden mellan t och t 1 1 kan en gemenskap upplösas, formas, överleva, splittras eller slås samman. Låt s t i vara storleken på gemenskap i vid tiden t, och s tz1 ij vara antalet noder, eller användare, som skiftar från gemenskap i till gemenskap j mellan tid t och t 1 1. Därefter: Community i överlever om en tillräckligt stor andel av dess noder finns kvar i samma gemenskap vid tiden t 1 1. Formellt, varje gemenskap j (1 # j # m. s tz1 j §k 1, där m t11 är det totala antalet samhällen som upptäcks vid tiden t 1 1, och k 1 är den konstanta tröskeln för andelen noder som måste förbli aktiva i gemenskap j för att denna gemenskap ska definieras som att ha överlevt från tid t till t 1 1. I detta fall definierar vi alla destinationssamhällen som att de också har överlevt. Gemenskapen j upplöses mellan tid t och t 1 1 om endast en liten del av dess noder finns kvar i samma gemenskap vid tiden t 1 1. Formellt, för alla samhällen j på. s tz1 j vk 2, där k 2 är konstant för att ställa in tröskeln för den minsta andelen noder som måste förbli i gemenskap j för att denna gemenskap ska förbli aktiv och undvika upplösning. Således måste k 2 vara mindre än k 1. Slutligen, om en gemenskap vid tiden t inte överlever eller upplöses i tid t 1 1, har den delat sig, och om en gemenskap i tid t 1 1 inte överlever eller bildar, har den gått samman. I vår analys, en gemenskap kan lösa upp, överleva eller delas i tid t, och kan bilda, överleva, eller slå samman i tid t 1 1. För att undvika att inkludera många samhällen med mycket få noder, begränsar vi vår analys till samhällen med åtminstone s noder. Noddynamik. På samma sätt som samhällsdynamiken kan dynamiken hos enskilda noder modelleras efter deras status i en gemenskap. Det finns fem möjliga beteenden för varje nod mellan tid t och tid t 1 1. En nod kan stanna-solitär om den inte tillhör någon gemenskap i tid t eller tid t 1 1; en ensam nod vid tiden t kan gå med i en gemenskap vid tiden t 1 1; en nod som tillhör en gemenskap vid tiden t kan bo-social, genom att förbli i samma gemenskap vid tiden t 1 1, hoppa till en annan www.nature.com/vetenskapliga rapporter VETENSKAPLIGA RAPPORTER 4 : 6773  på DOI: 10.1038/srep06773 3 gemenskap, eller lämna samhället och bli ensam. Dessa beteenden visas grafiskt i bild. 1................................................................ Vi undersöker fördelningen av de fem formerna av samhällsutveckling och fem former av nodbeteende genom att variera minsta storlek s för en gemenskap som ska analyseras, med k 1 5 50% och k 2 5 10%. Innehållsanalys. För att uppskatta de viktigaste och mest relevanta samtalsämnena för de största samhällena under varje tidsperiod, tweets togs bort från alla interpunktion utom Twitter relevanta indikatorer: #, @ och _, och frekvensen av alla återstående ord räknades. För icke-japanska tweets (Global och TP-EN), tre kategorier av ord filtreras bort: vanliga engelska ord, vanliga Twitter fraser, och vanliga ord på icke-engelska språk. För det första är de 50 vanligaste engelska orden uteslutna. För det andra är de 25 vanligaste orden i TP-EN-datasetet uteslutna, varav de flesta är fragment av webbadresser och andra meningslösa ord. Slutligen är de 50 vanligaste orden i den globala datauppsättningen uteslutna. I den globala datauppsättningen, eftersom endast ASCII-tecken behölls, förlorades det mesta av innehållet för användare som skrev på ett språk som inte använder det latinska alfabetet, särskilt koreanskt och japanskt innehåll. Eftersom Twitters användarnamn bara kan innehålla de 26 bokstäverna i det latinska alfabetet och understrecket, är nätverksstrukturen fortfarande observerbar för alla språkgrupper. En konsekvens av denna uppgiftsinsamling utmaning är att de vanligaste orden som finns kvar i datauppsättningen av samhällen som använder ett icke-latin alfabet är användarnamn. Skrivna japanska har inte mellanslag mellan orden. Som ett resultat av detta är det en utmaning att bryta meningar i ord. Vi använde Mecab 34, som är ett morfologiskt analyssystem för japanska språket, för att tolka japanska tweets 35. Efter tokenisering togs de 50 vanligaste orden i TP-JP datasetet bort. Detta lämnade fortfarande ett stort antal ordfragment och meningslösa ord som några av de vanligaste orden i varje kluster. Med hjälp av en infödd japansk talare behölls de tjugo vanligaste orden för varje klunga i tid ett, före jordbävningen och två, därefter. Grundläggande nätverksegenskaper. Karaktärisera det japanska nätverket före och efter jordbävningen visar tydliga ökningar i Twitter-användning, riktad kommunikation, och den globala kluster koefficient som inte observeras i samma utsträckning i TP-EN eller Global dataset (Se tabell 1 och bild. 2............................................................... I alla mätvärden speglar förändringar i TP-EN-data noga förändringarna i det globala datasetetet, vilket stöder giltigheten hos Topris provtagningsmetod. Antalet tweets som samlats in i datasetet TP-JP ökade med 68 % efter jordbävningen, medan antalet tweets ökade med 31 % respektive 30 % för dataseten TP-EN respektive Global. Medan Twitter-användningen ökade för alla nätverk, ökade den i högre grad för japanska talare än för engelsktalande och de i den globala datasetet. Utöver den enkla hastigheten för Twitteranvändning ökade graden av riktad kommunikation (antalet länkar) med 477% i datasetet TP-JP och endast 32% respektive 35% för dataseten TP-EN respektive Global. Detta visar att för icke-japanska talare, frekvensen av riktade tweets, de som nämner en annan person vid namn, jämfört med alla tweets förblev konsekvent i både TP-EN dataset och den globala dataset före och efter jordbävningen. För japanska talare ökade andelen tweets som riktar sig till en viss användare, av alla tweets, från 54% av alla tweets till 98% av alla tweets, vilket tyder på att antalet personer de var i direkt kontakt med expanderade i mycket större utsträckning än deras råa ökning av inlägg. För alla tre datauppsättningarna bidrar ökningen av antalet tweets och antalet länkar till en ökning av storleken på den gigantiska anslutna komponenten. Klusterkoefficienten förblev dock konstant för de engelska tweetsen, och ökade från 0.06 till 0.09 för japanska data. Efter jordbävningen var därför det japanska sociala nätverket mycket tätare anslutet än det hade varit före jordbävningen, även om det inte fanns någon mätbar förändring i densiteten hos de två andra nätverken. Detta fortsätter att tyda på att de observerade förändringarna i det japanska sociala nätverket orsakades av jordbävningen och relaterade händelser, och innebär förändringar i mönster av interagerande beteende som är oberoende av bara ökad kommunikationsvolym. Dynamik för online-aktivitet. Vi börjar med examensfördelningen, som visas i Bild. 3, att undersöka dynamiken i användarnas online-aktivitet. Vi kan se att examensfördelningen på alla nätverk är skev, med en liten andel noder som har ett stort antal länkar i nätverket. I både globala och engelska datauppsättningar är förändringen i gradfördelning mycket liten, medan det japanska nätverket visar en betydande ökning av graden på alla nivåer av distributionen: ökningen inträffade i alla typer av noder och inkluderade både de som ursprungligen var mycket anslutna, och de som var mindre anslutna. Den genomsnittliga graden ökade från 2,8 till 5,7 (se tabell 1). Förändringarna i interaktionsmönster på individuell nodnivå före och efter jordbävningen presenteras i bild. 4........................................... Vi kan se att det inte finns någon meningsfull förändring för Global ingrade (antal länkar som pekar på en nod), outgrade (antal länkar som utgår från en nod) och för TP-EN-nätverket. Det japanska nätverket visar dock en betydande ökning i grad efter jordbävningen. Detta överensstämmer med det aggregerade beteende som visas i Fig. 3............................................................... Oavsett hur aktiv en japansk användare var i att kommunicera direkt med andra på twitter innan jordbävningen, s / han är sannolikt att ha ökat antalet människor s / han kommunicerade med efter jordbävningen. Gemenskapens utveckling. Dynamik av samhällen. Ovanstående analys av nättäthet och nodgrad visar att individer i det japanska nätverket blev mer aktiva i att publicera tweets och interagera med andra efter jordbävningen. För att ytterligare undersöka dessa förändringar i socialt beteende, i detta avsnitt utvärderar vi dynamiken i samhällen: de sociala grupper som bildas bland intensivt interaktiva användare och upptäcks av Infomap algoritm 22, 23. För att identifiera betydande mönster, skapar vi ett nollhypotesscenario där storleksfördelningen av samhällen är fast både före och efter jordbävningen, men varje användare går med någon upptäckt gemenskap slumpmässigt efter jordbävningen. Baserat på förändringar i varje användargemenskap mellan den verkligt observerade gemenskapen i det föregående fallet och nollhypotesscenariot i det senare fallet ritas sedan antalet samhällen som överlever, upplöses eller formas och delas eller slås samman i bild. 5................................................................ Vi kan se att i de verkliga uppgifterna, för alla nätverk, överlevde ett antal samhällen efter jordbävningen, ett fenomen som inte kan observeras under antagandet om slumpmässigt deltagande. I samhällen som överlevde höll användarna kontakt med en liknande grupp människor, trots den starka effekten av jordbävningen. Det japanska nätverket hade färre samhällen som överlevde än det engelska nätverket gjorde: I det japanska nätverket överlevde endast tre samhällen efter jordbävningen under en gemenskapsstorlekströskel, s, på 10, under en gemenskapsstorlekströskel på 60, endast den största gemenskapen överlevde. Det relativt få antalet varaktiga samhällen i den japanska datasetet visar att jordbävningen tvingade en stark kraft att störa online-användaraktiviteter. Det är möjligt att användarna efter jordbävningen sannolikt skulle ändra sina samtal till ämnen som var socialt universella på den tiden, såsom nyhetsöverföring, katastrofinsatser och hjälparbete. Dessutom kan utbyggnaden av personliga nätverk på grund av kraftigt ökad volym av omnämnande och repweeting andra användare också leda till att medlemmar misslyckas med att stanna i sina egna isolerade samhällen. För alla tre nätverk är antalet samhällen som överlevde större än nollmodellen, och antalet samhällen som upplöstes eller bildades är betydligt mindre än nollmodellen. Detta visar att även om interaktionen mellan användare ökade betydligt under dessa extrema händelser, stannade de flesta användare kvar i sina ursprungliga samhällen och inte gick över till andra samhällen, vilket visar samstämmigheten mellan sociala grupper på nätet. Även om riktningen för skillnaden mellan data och nullmodellen är densamma för de japanska, engelska och globala datauppsättningarna, är skillnaden större för de engelska och globala datauppsättningarna än för de japanska datauppsättningarna. Detta kan visa att medan
Det senaste arbetet med att ta fram information med hjälp av framväxande samhällen presenterades i REF som studerade beteendet hos människor som diskuterade 2011 års japanska jordbävning och tsunami.
Network Structure and Community Evolution on Twitter: Human Behavior Change in Response to the 2011 Japanese Earthquake and Tsunami
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Sociology', 'Medicine']}