学科课程教师培训班第4章幻灯片.ppt

可以这么看： 在不认识以前，两人相似是因为选择－各自独立选择自己感兴趣的文章进行编辑活动； 时间长了，甲会说，咦，乙怎么也编辑我感兴趣编辑的文章？我来和她联系一下。 认识后，甲发现乙也编辑了一些他以前没有编辑，但也感兴趣的文章，于是也去编辑（受影响），于是相似性进一步提高。 * 由于“内在相同”－肤色，变成外在趋同（选择居住在一起） 群体也有类似情况，例如一个班的同学，可能分成有些对立的派别 纽约的China Town，北京的韩国村，等 * * 同质性：影响社会网络结构的外部因素 （第4章） 第3章讨论的“三元闭包”现象影响网络结构，属于网络自身的因素（内部结构因素） 同质性（homophily） 每个人的特质可分为两种： 固有特质：性别、种族、母语等，自然属性 可变特质：居住区、专长、偏好等，建构属性 同质性是社会网络结构形成的基本外部原因 居住区（地理位置），兴趣爱好等 社会学的一个基本问题：因为相似，才成为朋友 （selection）；还是因为成为朋友后变得相似（social influence）？ 物以类聚，人以群分 近朱者赤，近墨者黑 一个反映较强同质性的社会网络 美国一个镇里中小学生的社会网络。其中，颜色：种族；从上往下：年级 图 4.1 如何刻画社会网络中同质性表现的程度？ 如何研究同质性对社会网络演化的影响？ 如何通过社会网络及其“环境”的研究体会朋友间相似性的成因？ 社会网络中同质性判别的一个测度 假设人们按照两种属性区分（例如性别），我们来看如何判断社会网络中同质性体现的程度 直观上：相同颜色节点的聚集程度 如何定量把握？ 两端点颜色相同的边如果太多，则同质性迹象明显 多少算“太多”？（什么是基准？?“混合得比较均匀”） 图 4.2 同质性判别基准（两种节点类型） 设橙色节点占比为p，白色为q=1-p 若它们独立随机分布在网络中，对任意一条边来说，两端点颜色不同的概率是多少？ p p p p q q q q 均匀情况：两端点颜色不同的边占比为2pq 给定一个标识了两种颜色节点的网络G 根据节点总数和不同颜色节点数，算出p， q；以及2pq 数一数两端点不同颜色的边数，比上边的总数，记作 r 若 r 明显小于2pq，则说明网络G中的同质性比较明显 社会网络中同质性的简单测度 基本思想：如果两端点颜色相同的边较多，则同质性显现较强 给定一个二色图G，让p为一种颜色节点占比，q=1-p对应另一种颜色节点占比 考虑“假若按照该占比随机着色”，于是两端颜色不同的边出现的概率为2pq 比较G中的情况：端点异色边数／总边数 若明显小于2pq，则可认为同质性明显 现在的边数：18 其中两端点异色的有5条 5/18 8/18 = 4/9 表明该网络存在一定的同质性 节点数：9；3红，占比1/3；6白，占比2/3 于是一条随机边两端异色的概率为 2(1/3)*(2/3)=4/9 同质性对社会网络演化的影响有没有什么规律可循？ 回顾对“三元闭包”原理的研究结果 两个陌生人之间的共同朋友数与他们将建立关系的可能性正相关 相同兴趣，共同参与某种活动，增加建立关系的可能性；共同参与的活动多呢？是不是也正相关？ 社交聚点，社团：social foci（兴趣团体） 归属网络：描述人们相遇的机会 也是一种“闭包”现象，源于“物以类聚”（selection）因素 图 4.3 归属网络的一个实际例子 名人可能在多家公司的董事会中兼职，分析这种结构，以及他们之间的个人关系，对理解公司的行为有帮助 图 4.4 二部图：所有的节点可以被分为两组 每一条边所链接的两个节点分别在不 同的组。（第10章，匹配市场） 另一方面，社交关系也可能促进人们参与原先不参与的活动 我们又看到了一种“闭包”的行为，源于人们的相互影响（social influence） 俱乐部 A B 俱乐部 A B 现在 一段时间以后 社会归属网：综合考察同质性的工具 社团闭包?选择；会员闭包?社会影响 图 4.5 社会归属网：三元闭包、社团闭包、会员闭包可同时显现 会员闭包 三元闭包 社团闭包 图 4.7 社团闭包验证：基于共同兴趣建立联系的概率 共同选课门数 在第3章大学电子邮件通信数据分析例子的基础上加上选课信息 图 4.10 利用在线数据研究会员闭包现象 定义（社会归属网）：人、社团；人和人的关系，人和社团的关系 社团：某些人共同参与的活动 会员闭包（社会影响）：基于相关朋友数，参与一个博客话题社区的概率 KDD 2006 图 4.11 朋友间相似的原因？ 当看到两个关系不错的人在某些特质上相似 相似?朋友？朋友?相似？ 考察两种力量（selection, influence）的分别作用 如果我们能长期观察一群人，他们之间关系的演变，以及他们参与的社会活动… 利用在线数