Topologin av sociala nätverk kan förstås som inneboende dynamisk, med kanter som har en tydlig position i tiden. De flesta karakteriseringar av dynamiska nätverk diskretisera tiden genom att omvandla temporal information till en sekvens av nätverk "snapshots" för ytterligare analys. Här studerar vi en höguppklarad datauppsättning av ett dynamiskt närhetsnätverk på 66 individer. Vi visar att topologin i detta nätverk utvecklas över en mycket bred fördelning av tidsskalor, att dess beteende kännetecknas av starka periodiciteter drivs av externa kalendercykler, och att omvandlingen av inneboende kontinuerliga tidsdata till en sekvens av ögonblicksbilder kan producera mycket partiska uppskattningar av nätverksstruktur. Vi föreslår att dynamiska sociala nätverk uppvisar en naturlig tidsskala, och att den bästa omvandlingen av sådana dynamiska data till en diskret sekvens av nätverk görs i denna naturliga takt. Komplexa system av samverkande komponenter representeras nu ofta som ett nätverk, dvs. n noder eller hörn sammanfogade parvis med m länkar eller kanter. Att karakterisera dessa näts topologiska mönster kan ofta ge betydande insikter i det ursprungliga systemets struktur och funktion [1–3], och nätverk från många olika områden, inklusive sociala [4–6], tekniska [7] [8] [9] och biologiska [10] [11] [12] system, har studerats på detta sätt. Av denna typ av nätverksanalys har det visats att många verkliga nätverk uppvisar liknande egenskaper. Till exempel uppvisar de flesta verkliga nätverk en mycket heterogen gradfördelning och korta topologiska avstånd mellan godtyckliga hörn. Sociala nätverk skiljer sig från många andra typer av nätverk [13], till exempel genom att ha en större än förväntat densitet av korta slingor (vanligtvis trianglar - den så kallade "kluster koefficient" även om beteendet verkar generalisera till korta slingor av alla längder). Dessutom uppvisar sociala nätverk ett mönster i konnektivitet på hela nätverksnivå som ofta kallas "gemenskapsstruktur", där stora och relativt täta subgrafer själva är glest sammankopplade [14], samt diverse blandning på olika nodattribut [15]. Mycket av vår förståelse av de storskaliga strukturmönstren i sociala nätverk har kommit från studier av statiska topologier - en idealisering som naturligt utelämnar alla dynamiska eller tidsmässiga karaktärer hos de sociala processer som ligger till grund för dessa nätverk. För vissa vetenskapliga frågor kan en statisk topologi vara tillräcklig. För frågor om dynamik är det dock troligt att den tidsmässiga variationen av kanterna i sig är viktig. Till exempel, i spridningen av en epidemi, ordningen av inter- * Publicerad i förfarandet vid DIMACS Workshop om beräkningsmetoder för dynamiska interaktionsnätverk (Piscataway), 2007. åtgärder kan ha en betydande effekt på vilka individer blir infekterade, och i slutändan storleken på ett epidemiskt utbrott, t.ex., om två individer A och B interagerar innan A smittas, men inte efter, då B har ingen risk för infektion, en dynamik som är svår att fånga med statiska topologier (Fig. 1).................................................................. Tyvärr är data om tidsbunden konnektivitet ofta svåra att få tag på för verkliga sociala system. Den traditionella metoden för att studera nätverksdynamik i sociologi (se t.ex. [16] och referens i den) tenderar att vara starkt beroende av interaktionsdata som självrapporteras av studiedeltagare, som uppvisar betydande fördomar och buller [17]. Flera nyligen genomförda studier inom fysik och datavetenskap har utnyttjat webbaserade eller andra indirekta källor till dynamiska sociala nätverksdata [18] [19] [20] [21] [23]. I allmänhet omvandlar empiriska studier tillgängliga tidsdata till en kort sekvens av icke-överlappande nätverk "snapshots", (kallas "paneldata" i sociologiska litteraturen [24] ), var och en av en längre tid som är större än den naturliga tidsskalan för topologisk variation. Denna sekvens kan sedan vara ytterligare
När det gäller Bluetooth, Clauset et al. REF analyserade ett BT-nätverk av en population som registrerats under nio månader och visade att mängder som periodicitet kan härledas.
Persistence and periodicity in a dynamic proximity network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}