Komplexa nätverk uppvisar ofta co-evolutionary dynamik, vilket innebär att nätverket topologi och tillstånd av noder eller länkar är kopplade, påverkar varandra i överlappande tidsskalor. Vi fokuserar på den medevolutionära dynamiken i sociala nätverk online, och i synnerhet på Twitter. Övervakning av aktiviteten hos tusentals Twitter-användare i realtid, och spårning av deras följare och tweets/retweets, föreslår vi en metod för att dra slutsatsen nya retweet-drivna följare relationer. Bildandet av sådana relationer är mycket mer sannolikt än det exogena skapandet av nya efterföljare i avsaknad av några retweets. Vi identifierar de viktigaste faktorerna (ömsesidighet och antal retweets som en potentiell ny efterföljare får) och föreslår en enkel probabilistisk modell av denna effekt. Vi diskuterar också konsekvenserna av en sådan samevolutionär dynamik på topologin och funktionen hos ett socialt nätverk. Online Social Networks (OSNs), t.ex. Twitter och Facebook, har förändrat hur individer interagerar med samhället, hur information flödar mellan aktörer och hur människor påverkar varandra. Dessa är alla komplexa dynamiska processer som nu är allmänt studerade empiriskt och i stor skala, tack vare tillgången på data från OSNs. De flesta OSN-studier fokuserar på en av följande två aspekter av nätverksdynamiken. Dynamik på nätverk hänvisar till förändringar i tillståndet för nätverk noder eller länkar med tanke på en statisk topologi [1, 2]. Dynamics av nätverk, å andra sidan, hänvisar till förändringar i topologin av ett nätverk, utan att uttryckligen modellera dess underliggande orsaker [3]. Som nämnts av Gross och Blasius i [4], Men verkliga OSNs uppvisar normalt båda typer av dynamik, bildar en adaptiv, eller co-evolutionary, system där nätverket topologi och tillståndet av noder/länkar påverkar varandra genom en (snarare dåligt förstådd) återkoppling slinga. Dynamiska processer i OSN, såsom informationsspridning eller påverkan, påverkas uppenbarligen av det underliggande nätverket topologi, men de har också möjlighet att påverka den topologi. Till exempel, användare kan besluta att lägga till eller släppa en "vänskap" eller "följare" relation beroende på vad den potentiella "vän" eller "följare" nyligen har sagt eller gjort i samband med att OSN. Tidigare empiriska eller modellerande OSN-studier väljer ofta att ignorera sådan koevolutionär dynamik, främst för enkelhetens skull, om man antar en statisk nätverkstopologi, eller om man antar att topologi- och nod-/länktillstånden frikopplas och utvecklas i separata tidsskalor [5]. Litteraturen om koevolutionär dynamik har hittills till största delen förlitat sig på abstrakta modeller, utan tillräcklig empirisk validering. Kosma och Barrat undersökte till exempel hur topologin för ett adaptivt nätverk av samverkande medel och agenternas åsikter kan påverka varandra [6]. När agenter kopplar om sina länkar på ett sätt som beror på sina grannars åsikter, kan resultatet bli antingen ett stort antal små kluster, vilket gör globalt samförstånd svårt, eller ett mycket uppkopplat men polariserat nätverk. Shaw och Schwartz [7] undersökte effekterna av vaccination i statiska kontra adaptiva nätverk. Intressant nog visar de att vaccination är mycket effektivare i adaptiva nätverk, och att två storleksordningar mindre vaccinresurser behövs i adaptiva nätverk. Volz och Mayers studerade epidemier i dynamiska kontaktnät och visade att den takt med vilken kontakter initieras och avslutas påverkar den sjukdom reproduktiva förhållandet [8]. De kom fram till att statiska approximationer av dynamiska nät kan vara otillräckliga. Rocha m.fl. simulerade epidemier i ett empiriskt spatiotemporellt nätverk av sexuella kontakter [9], vilket visar att dynamiska nätverkseffekter påskyndar epidemiutbrott. Perra m.fl. studerade effekten av tidsvarierande nätverk i slumpmässiga promenader och sökprocesser [10]. Beteendet i båda processerna befanns vara "slående annorlunda" jämfört med deras beteende i statiska nätverk. Det mest relevanta tidigare arbetet, av Weng et al., analyserade den fullständiga grafen och aktiviteten av Yahoo! Meme, ett för närvarande inaktivt Twitter-liknande socialt nätverk, för att identifiera effekten av informationsspridning på utvecklingen av det underliggande nätverket [11]. De visar att informationsspridningen orsakar cirka 24% av de nya länkarna, och att sannolikheten för en ny länk skapad av en användare X till en användare Y ökar med antalet Y meddelanden sett av X. I detta dokument fokuserar vi på medevolutionär dynamik i samband med Twitter. Twitter-användare skapar uppföljningsrelationer med varandra. En riktad länk från en användare R till en användare S, betecknad med R → S, innebär att R är en följare av S, tar emot S: s tweets; S kallas en följare av R. R kan välja att sprida en tweet av S till sina egna anhängare, 1
I REF förutspådde författarna fall av retweet händelser som leder till bildandet av nya kanter.
Co-evolutionary dynamics in social networks: A case study of Twitter
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}