Varje dag är miljontals användare anslutna via sociala nätverk online, vilket genererar en rik trove av data som gör det möjligt för oss att studera mekanismerna bakom mänskliga interaktioner. Triadisk stängning har behandlats som den viktigaste mekanismen för att skapa sociala länkar: om Alice följer Bob och Bob följer Charlie, Alice kommer att följa Charlie. Här presenterar vi en analys av longitudinella mikrobloggningsdata, som avslöjar en mer nyanserad bild av de strategier som användarna använder när de utökar sina sociala kretsar. Nätstrukturen påverkar informationsspridningen bland användarna, men nätverket formas i sin tur av denna kommunikationsverksamhet. Detta tyder på en länk skapande mekanism där Alice är mer benägna att följa Charlie efter att ha sett många meddelanden av Charlie. Vi karakteriserar användare med en uppsättning parametrar associerade med olika länkskapande strategier, uppskattas av en Maximum-Likelihood strategi. Triadisk stängning har en stark effekt på länkbildning, men genvägar baserade på trafik är en annan viktig faktor för att tolka nätverksutveckling. Enskilda strategier för att följa andra användare är dock mycket heterogena. Länkskapande beteenden kan sammanfattas genom att klassificera användare i olika kategorier med olika strukturella och beteendemässiga egenskaper. Användare som är populära, aktiva och inflytelserika tenderar att skapa trafikbaserade genvägar, vilket gör informationsspridningsprocessen mer effektiv i nätverket. Figur 1: Dynamiken i och på nätverket är starkt sammankopplad. Det nedre skiktet illustrerar den sociala nätverksstrukturen, där de blå pilarna representerar "följ" relationer med informationsflödets riktning. Den streckröda pilen markerar en nyskapad länk. Det övre skiktet skildrar informationsflödet mellan människor i samma grupp, vilket leder till skapandet av den nya länken.
Weng m.fl. REF analyserar informationsspridningen i sociala nätverk.
The role of information diffusion in the evolution of social networks
{'venue': "KDD '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}