Studien av inflytelserika medlemmar i mänskliga nätverk är en viktig forskningsfråga inom social nätverksanalys. Den senaste tekniken baseras dock på statisk eller aggregerad representation av nätverkets topologi. Vi hävdar att dynamiska nätverkstopologier är inneboende i många system, inklusive verkliga sociala och tekniska nät på nätet: lyckligtvis är dessa system av sådan art att de tillåter insamling av stora mängder finkorniga tidsdata om interaktioner mellan nätverksmedlemmarna. I detta dokument föreslår vi nya tidsmässiga centralitetsmått som tar hänsyn till sådana dynamiska interaktioner över tiden. Med hjälp av en riktig e-postuppsättning för företag utvärderar vi de viktiga individer som valts ut med hjälp av statisk och temporal analys med två perspektiv: för det första, från en semantisk nivå, undersöker vi deras företagsroll i organisationen, och för det andra, ur en dynamisk process synvinkel, mäter vi informationsspridning och rollen som informationsmedlare. Vi finner att temporalanalys ger en bättre förståelse för dynamiska processer och en mer exakt identifiering av viktiga personer jämfört med traditionella statiska metoder.
Det finns också tidsmässiga centraliseringsåtgärder som fångar upp egenskaperna hos nätverksstrukturen REF.
Analysing information flows and key mediators through temporal centrality metrics
{'venue': "SNS '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}