Vi undersöker hur samhällsstrukturen påverkar informationsspridningen med den linjära tröskelmodellen. I motsats till den allmänna uppfattningen att samhällen hindrar informationsspridningen visar vi att starka samhällen kan underlätta globala kaskader genom att öka den lokala spridningen inom gemenskapen. Med hjälp av både analytiska metoder och numeriska simuleringar demonstrerar vi förekomsten av optimal klusterbildning, där globala kaskader kräver ett minimalt antal tidiga adopters. Studiet av informationsspridning -fader, spridning av innovationer, kollektiva åtgärder, virala memer, etc. -är relevant för ett antal discipliner, inklusive matematiska, fysiska och samhällsvetenskaper, kommunikation, marknadsföring och ekonomi [1] [2] [3] [4] [5] [6]. Den vanligaste metoden är att fokusera på likheterna mellan informationsspridning och infektionssjukdomar [7, 8]; en bit information kan resa från en individ till en annan genom sociala kontakter och de 'infekterade' individerna kan i sin tur sprida informationen till andra, eventuellt generera en storskalig kaskad, som ett epidemiutbrott [9, 10]. Utöver klassiska epidemimodeller har två huvudtyper av informationsspridningsmodeller föreslagits: den oberoende kaskadmodellen, som ursprungligen antogs för att studera dynamiken i viral marknadsföring [11] [12] [13] [14] [15], betraktar informationsspridning som en enkel förgreningsprocess; den tröskelmodell som ursprungligen föreslogs för att studera kollektiva sociala beteenden [2, [16] [17] [18], införlivar idén om "social förstärkning", förutsatt att varje antagande kräver ett visst antal exponeringar. Eftersom information sprids genom sociala kontakter, är strukturen i det underliggande sociala nätverket en viktig ingrediens för att studera informationsspridning. Framför allt har navens och examensfördelningens roll undersökts ingående, främst på grund av deras kritiska roll i epidemispridningen [19] [20] [21]. Det är dock ännu inte helt klart hur informationsspridningen skiljer sig från epidemispridningen och hur effekterna av nätverksstrukturen förändras av skillnaderna. En anmärkningsvärd skillnad är den sociala förstärkningen: till skillnad från epidemispridning där varje exponering agerar självständigt, verkar varje ytterligare exponering för informationen påtagligt öka sannolikheten för adoption [22] [23] [24]. Följaktligen har det föreslagits att klusterbildning spelar en viktigare roll i informationsspridningen än i epidemier [6, 22, 24]. Dessa resultat tyder på att klusterbildning är en avgörande faktor för att förstå informationsspridning och att social förstärkning är en viktig beståndsdel i modellering av informationsspridning. Vissa studier har undersökt samhällens roll i informationsspridningen [25] [26] [27] [28] [29] [30], men de flesta av dem antingen förbiser effekten av social förstärkning eller inte helt utforska konsekvenserna av samhällsstrukturen. Den vanligaste uppfattningen om samhällenas roll är att de helt enkelt hindrar spridningen av information och håller den begränsad i ursprungsgemenskapen, som man kan förvänta sig för epidemier [25, 31]. Den senaste tidens empiriska arbete har dock visat att klusterbildning, kontraintuitivt, kan underlätta informationsspridningen [24] och därför kan vara en viktig ledtråd för att förstå grundläggande skillnader mellan epidemier och informationsspridning [6]. I detta brev använder vi den linjära tröskelmodellen som innehåller den enklaste formen av social förstärkning – för att studera hur de globala informationskaskaderna påverkas av samhällsstrukturer. Vi avslöjar två roller som spelas av samhällsstrukturen: att förbättra lokal spridning och hindra global spridning. Starka samhällen underlättar social förstärkning och därigenom ökar den lokala spridningen [6, 24]; svag samhällsstruktur underlättar global spridning, eftersom den ger fler broar mellan samhällen. Ju mer sammanhållna samhällen är, desto bättre information kan spridas lokalt och desto värre kan den spridas mellan olika samhällen. Vi visar att det finns en optimal balans mellan dessa två effekter, där samhällsstrukturen kontraintuitivt ökar - snarare än hindrar - globala informationskasoder. Detta är jämförbart med fenomenet i den lilla världen, där ett litet antal genvägar i hög grad minskar nätverkets genomsnittliga väglängd samtidigt som den höga klusterbildningen upprätthålls [32]. Ett litet antal broar mellan samhällen gör det möjligt att sprida sig mellan olika befolkningsgrupper samtidigt som spridningen inom gemenskapen upprätthålls. Vi antar den linjära tröskelmodellen för att redogöra för nyligen gjorda observationer och experiment som har visat att social förstärkning är relevant för informationsspridningen [6, [22] [23] [24]. Låt oss formellt definiera den linjära tröskelmodellen först. Betrakta en uppsättning N noder (agenter) ansluten av M oriktade kanter. Statusen för en agent i vid tidpunkten t beskrivs av en binär variabel s i (t) = {0, 1}, där 1 representerar "aktivt" tillstånd och 0 anger "inaktivt". Vid tiden t = 0 en fraktion ρ 0 av slumpmässigt utvalda medel, 'frön', initieras i det aktiva tillståndet. Varje steg uppdateras agenternas tillstånd.
Nematzadeh m.fl. REF visade att starka samhällen med hög modularitet kan underlätta global spridning genom att öka den lokala spridningen inom gemenskapen.
Optimal network modularity for information diffusion
{'venue': 'Phys. Rev. Lett. 113, 088701 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Computer Science', 'Medicine']}