为什么理解多元化的社交网络构建过程

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英文标题：
《Why understanding multiplex social network structuring processes will
  help us better understand the evolution of human behavior》
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作者：
Curtis Atkisson, Piotr J. G\\\'orski, Matthew O. Jackson, Janusz A.
  Ho{\\l}yst, Raissa M. D\'Souza
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最新提交年份：
2020
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英文摘要：
  Social scientists have long appreciated that relationships between individuals cannot be described from observing a single domain, and that the structure across domains of interaction can have important effects on outcomes of interest (e.g., cooperation).1 One debate explicitly about this surrounds food sharing. Some argue that failing to find reciprocal food sharing means that some process other than reciprocity must be occurring, whereas others argue for models that allow reciprocity to span domains in the form of trade.2 Multilayer networks, high-dimensional networks that allow us to consider multiple sets of relationships at the same time, are ubiquitous and have consequences, so processes giving rise to them are important social phenomena. The analysis of multi-dimensional social networks has recently garnered the attention of the network science community.3 Recent models of these processes show how ignoring layer interdependencies can lead one to miss why a layer formed the way it did, and/or draw erroneous conclusions.6 Understanding the structuring processes that underlie multiplex networks will help understand increasingly rich datasets, giving more accurate and complete pictures of social interactions.
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中文摘要：
社会学家早就认识到，不能通过观察单个领域来描述个人之间的关系，跨领域互动的结构可以对兴趣的结果（例如合作）产生重要影响。关于这一点，有一场辩论围绕着食物共享展开。一些人认为，未能找到互惠的食物共享意味着必须发生互惠以外的某些过程，而另一些人则主张建立允许互惠以贸易形式跨越领域的模式。2多层网络，即允许我们同时考虑多组关系的高维网络，无处不在并具有后果，因此产生它们的过程是重要的社会现象。对多维社交网络的分析最近引起了网络科学界的关注。3这些过程的最新模型表明，忽略层之间的相互依赖关系会导致人们忽略层形成的原因，和/或得出错误的结论。6了解构成多重网络基础的结构化过程将有助于了解日益丰富的数据集，提供更准确和完整的社会互动图片。
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分类信息：

一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Social and Information Networks        社会和信息网络
分类描述：Covers the design, analysis, and modeling of social and information networks, including their applications for on-line information access, communication, and interaction, and their roles as datasets in the exploration of questions in these and other domains, including connections to the social and biological sciences. Analysis and modeling of such networks includes topics in ACM Subject classes F.2, G.2, G.3, H.2, and I.2; applications in computing include topics in H.3, H.4, and H.5; and applications at the interface of computing and other disciplines include topics in J.1--J.7. Papers on computer communication systems and network protocols (e.g. TCP/IP) are generally a closer fit to the Networking and Internet Architecture (cs.NI) category.
涵盖社会和信息网络的设计、分析和建模，包括它们在联机信息访问、通信和交互方面的应用，以及它们作为数据集在这些领域和其他领域的问题探索中的作用，包括与社会和生物科学的联系。这类网络的分析和建模包括ACM学科类F.2、G.2、G.3、H.2和I.2的主题；计算应用包括H.3、H.4和H.5中的主题；计算和其他学科接口的应用程序包括J.1-J.7中的主题。关于计算机通信系统和网络协议（例如TCP/IP）的论文通常更适合网络和因特网体系结构（CS.NI）类别。
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Quantitative Biology        数量生物学
二级分类：Populations and Evolution        种群与进化
分类描述：Population dynamics, spatio-temporal and epidemiological models, dynamic speciation, co-evolution, biodiversity, foodwebs, aging; molecular evolution and phylogeny; directed evolution; origin of life
种群动力学；时空和流行病学模型；动态物种形成；协同进化；生物多样性；食物网；老龄化；分子进化和系统发育；定向进化；生命起源
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Why_understanding_multiplex_social_network_structuring_processes_will_help_us_be.pdf (214.89 KB)

2022-6-14 08:48:47 上传

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关键词：社交网络 多元化 Applications Quantitative relationship

标题：为什么理解多元社会网络结构过程将帮助我们更好地理解人类行为的演变运行标题：多元网络和行为作者：Curtis Atkisson1，Piotr J.Górski2，Matthew O.Jackson3,4,5，Janusz A.Holyst2,6，Raissa M.D\'Souza7,4 1：加利福尼亚大学戴维斯分校人类学系2：物理学院，华沙理工大学3：斯坦福大学经济系4：圣达菲学院外教5：国际电影节研究员6：ITMO大学7：加利福尼亚大学戴维斯分校机械和航空航天工程系计算机科学系通讯作者：Curtis Atkisson，atkissoncj@gmail.com关键词：社会网络、多元网络、数学模型、合作、食物共享摘要社会学家早就认识到，不能通过观察单个领域来描述个人之间的关系，跨领域的互动结构可以对利益结果（例如合作）产生重要影响。关于这一点，有一场辩论围绕着食物共享展开。一些人认为，未能找到互惠的食物共享意味着必须发生互惠以外的某些过程，而另一些人则主张建立允许互惠以贸易形式跨越领域的模式。2多层网络，即允许我们同时考虑多组关系的高维网络，无处不在并具有后果，因此产生它们的过程是重要的社会现象。

对多维社交网络的分析最近引起了网络科学界的关注。3这些过程的最新模型表明，忽略层之间的相互依赖关系会导致人们忽略层形成的原因，和/或得出错误的结论。6了解构成多重网络基础的结构化过程将有助于了解日益丰富的数据集，提供更准确和完整的社会互动图片。1社交网络、多层网络和多重网络图1：多重网络。所有层中的个体集都是相同的。个人不会跨层与其他人连接，但可以连接到不同层上的不同人群。社交网络是关系的表示，允许我们使用图论的方法。4网络由节点组成，这些节点可以表示为个体，通过纽带相互连接。多层网络的类别包括由一组以上的节点和/或联系组成的所有网络，其中每一层定义为一组唯一的节点和联系。多路复用网络是具有两个基本特性的多层网络的子集：（1）所有层共享同一组节点（即，每个层中复制的每个节点）和（2）所有节点仅跨层连接到自身（见图1）。多元化网络的一个例子是社交网络，它由不同的交互领域（如狩猎、耕作和饮酒）形成层次。在这样一个特定于域的多路复用网络中，所有个人都可以做所有这些事情（即，同一组节点在域之间共享），但他们可能会对不同的人做不同的事情。8.2网络结构过程我们可以考虑无约束的基准模型。

在没有成本或相互依赖的情况下，个人可以通过重新安排关系来优化各自的网络。然而，由于现有网络本身的特点或其他原因，例如时间限制，个人可能无法做到这一点。我们根据网络的当前特征和构成网络的个人的网络结构过程，将网络如何变化的规则称为规则。这些条件会影响给定领域中两个人之间产生联系的可能性，或因其联系模式而改变个人基于网络的结果。我们简要介绍了在多重网络环境下出现的一些网络结构过程。同一个人之间的多个领域可能会出现联系，因为使一个领域可能出现联系的个人的特征也在其他领域中发挥作用。这可能包括个性或风险承受能力：担心天黑后被单独捕获的人可能会在中午一起钓鱼，晚上一起砍柴。如果一个域中的个人在其他域中有联系，那么他们之间的联系就更有可能存在。例如，附带的网络成员资格（下文将详细讨论），以及捆绑关系的好处：在特定领域回报的日常变化性很高的环境中，一个优秀的猎手但较差的猎手，可能会与一个较差的猎手但较差的猎手成为这两个领域的交换伙伴。如果消除联系的可能性取决于网络的其他域，则个人可能难以重组其网络。这包括限制外部选择的过程：如果优秀的渔民不与优秀的渔民一起捕鱼，优秀的猎人可能会威胁不与优秀的渔民一起捕鱼。

最后，结果可能是领域之间相互作用的结果。这包括激励机制的调整等过程：如果饥饿的猎人在合作狩猎活动中表现不佳，那么该个人在狩猎领域的伙伴可能会与他分享额外的食物，因此在食物共享领域有联系，因此每个人的狩猎回报都会更高。3附带网络成员我们现在讨论一个重要但具体的多重网络结构过程示例，以说明我们的一些要点。附带网络成员资格的过程取决于几个关键前提。首先，人际关系需要时间和努力。其次，生物体没有无限的时间和资源。第三，某些领域的关系具有更高的净收益。如果这些前提是真的，那么生物体将优先优化净效益最高的领域中的网络。给定有限的时间和资源，生物体可以通过将与一个重要领域的伙伴的关系扩展到一个不太重要的领域来优化其整个多重网络，即使该个体不是另一个领域的最佳伙伴。当作为单层考虑时，这可能会导致非最优网络。例如，圭亚那南部的马库什人种植木薯，并将其加工成多年货架稳定的产品，方法是将木薯与牛肉脂肪一起烘烤，除去水分，制成他们所说的法林。5木薯加工制法林涉及许多步骤，必须同时进行。因此，最好利用时间让几个人在不同的过程阶段一起工作，不断地在法林锅中添加更多的木薯。事实上，女性（做这项工作的大部分）更喜欢木薯烘烤伴侣，并且在使用这些伴侣方面相当一致（CA观察）。

这些女人花大量时间在一起，不停地聊天。经常听到女性就个人生活或生育决定寻求建议。由于这些妇女已经收到了作为木薯加工副产品的此类信息，她们可能没有动机支付额外费用，在其咨询网络中招募更好的合作伙伴，以获得略好的信息。通过提高复用网络一层（木薯加工）的效率，在另一层（生殖建议网络）上引入了低效。4网络结构过程的模型我们现在更详细地讨论Górski及其同事提出的网络结构过程的正式模型。6该模型考察了多重网络的两层之间的耦合如何影响达到系统平衡（一种网络优化）的概率，因此，从单层的角度来看，所有个体都对他们拥有的关系感到满意。在现实世界中，这种“网络优化”意味着个人能够获得并维持他们想要的关系。在该模型中，每个域中的每个tie都具有从-1到+1的真实权重。正权重和负权重分别对应于个体之间的良好关系和不良关系。权重可以随时间变化，并且一个域中两个个体在每个时间步的联系权重的变化取决于他们在前一时间步的关系、他们与焦点域中共享的邻居的关系以及另一个域中的当前联系权重。由于层之间的耦合，其他域中当前连接重量的影响在强度上可能有所不同。

该模型中各层之间的耦合可能是不对称的，因此，a层中的系杆重量对B层系杆重量的响应大于对B层系杆重量的响应。这方面的一个例子是，已经在一起加工木薯的人可以互相提供生殖建议，因为他们无论如何都要在一起度过时间，但那些已经提供生殖建议的人可能没有木薯一起加工。对该模型的分析发现，如果各层之间完全断开连接，则可以在每个域中独立实现网络优化。6如果一层受另一层的驱动比反向更强烈，则会实现网络优化，因为主导层会将另一层拖到其状态。但对于这两个极端之间的参数空间，这两个层相互影响，网络优化可能并不总是能够实现。此外，耦合强度中的参数空间通常会随着网络规模的增大而减小，从而达到最优。图2显示了四种规模的网络在不同耦合强度下的最优性概率。每个网络大小的结果在其自己的面板中给出。因此，该图允许我们比较耦合强度对四个不同规模网络达到最优概率的影响。该模型表明，忽视网络的耦合性质可能导致无法找到网络和结果之间的预期关系。然而，这一结论可能没有根据，因为根本结构没有得到解释。我们在下面的数据中给出了如何解决这一问题的一些想法。图2：只观察复用网络的单层可能会导致研究人员得出错误的结论。

此图显示了大小为N的网络随机生成初始连接权重和两层达到多路复用（O）最优的概率。6β1和β2是耦合系数。例如，β1表示第2层的领带重量对第1层领带重量的影响，β2表示相反。对于β1和β2的组合，每个像素处的颜色显示为O，范围从黑色（O=0）到白色（O=1）。非耦合层（β1=β2=0）总是达到最佳状态（O=1）。然而，层之间的耦合降低了达到最优的概率。因此，忽视另一层的研究人员可能会对复用中的各个层得出错误的结论——研究人员可能会错误地认为在单层网络中发现了非最优性。该模型使我们在多元化网络结构过程的初期研究中获得了一个重要的正式发现：在不了解多元化结构的情况下查看特定领域的网络可能会导致我们得出错误的结论（例如，假设网络的每一层而非整个网络都在优化）。这适用于只关注网络结构和/或形成的研究，以及研究网络对结果的影响的研究。如果我们检查单个域以找到最优，我们不太可能找到最优，因为我们没有检查整个网络：代理将在其整个多路复用网络中进行优化。5分析给定多重网络的多重性模型的社交网络表明，它们的影响是普遍存在的。迄今为止，网络科学家利用公共数据集（如交通网络）开发了分析这些类型网络的工具。

许多人类学家花费大量时间观察小规模社会中复杂的行为是如何形成的。这些网络的小规模提供了一个可处理的数据集，人们可以从中获得见解。因此，人类学家的见解可以帮助更快地制定更好的措施和方法。尤其是进化人类学家，将能够为我们理解和分析网络结构过程做出很大贡献，因为他们明确对事物如何随时间发展感兴趣。这表明，进化人类学家至少可以通过与网络科学家合作，为理解和分析多层社会网络制定措施和方法，从而对这些问题提供相当多的见解。此外，我们预计，理论家和方法学家将有兴趣与研究社会网络的进化人类学家合作，因为他们经常收集内在多元化的数据，并且已经有了这些数据。例如，许多人进化人类学家从事混合生存策略的实践。因此，他们可能已经提出了诸如“你和谁一起狩猎？”之类的问题，“你和谁一起钓鱼？”，“你和谁一起耕地？”，还有“你和谁一起去市场？”因此，如果有人在实行混合生存战略的人群中工作，他们可能已经在收集生存数据的过程中收集了多重网络。其他许多对社交网络对结果的影响感兴趣的人也会收集到类似的多元化数据，这意味着这些数据集将是理论家和方法学家的理想选择。

考虑到时间和资金的限制，建议每个人收集每个行为或每个借来的物品的数据（例如）是不合理的。在收集数据后，有一些定量度量可以帮助我们决定在分析中使用哪些层（例如，矩阵相关性或信息论度量），但目前没有任何方法可以帮助我们确定在收集数据之前要收集多少层。因此，我们有责任利用我们的领域和人种学知识，考虑到我们的各种限制，思考我们可以收集的最显著的层次。研究人员或被调查者的耐心是否足以收集所有网络（CA的访谈中，参与者可以在100多个网络上提名替代者需要数小时才能完成），这一点值得怀疑，但多重结构过程背后的逻辑使我们相信，任何试图收集多个层的尝试都比没有好。例如，正在进行的ENDOW项目正在从30多个社会的一个或两个社区收集完整的网络数据，该项目要求6个网络9。一旦我们收集了数据，在Muxviz10等程序中实现的算法可以帮助我们决定在最终分析中包括多少层。除了本身是值得研究的现象外，多重结构过程使传统的网络分析变得复杂。多路复用的结构可能会导致每一层的排列不理想，从而导致额外的测量误差源。例如，我们可以在狩猎网络上收集数据，然后尝试预测一些结果，如狩猎频率。如果我们找不到效果，那可能是因为我们没有从复用结构的其余部分解析狩猎层。