PNAS速递：大规模的人类行为数据揭示社交媒体信息传播的物理规律

摘要：图1 社交媒体信息传播的普适方程胡延庆团队分析了累计数十亿用户的传播行为数据，发现社会强化效应和社会弱化效应在信息传播中普遍共存。研究团队提出了一个简洁的数学模型（图1），该模型能够很好地描述所有复杂的大规模实证传播轨迹，并解决该领域中一直存在的诸多争议。此外

图1 社交媒体信息传播的普适方程胡延庆团队分析了累计数十亿用户的传播行为数据，发现社会强化效应和社会弱化效应在信息传播中普遍共存。研究团队提出了一个简洁的数学模型（图1），该模型能够很好地描述所有复杂的大规模实证传播轨迹，并解决该领域中一直存在的诸多争议。此外，还揭示了社交网络的高聚类特性（即一个人的多个好友之间也是好友），导致信息呈现出快速、高频、小范围爆发的传播特征。这使得社交媒体在信息传播方面具有高通量和多样性特征，对其平台生态极为有利。该研究是首次基于完整、精细、大规模且自然生成的人类行为数据，针对社交网络中信息传播规律进行的定量研究。由于所提出的传播方程具有高度的通用性、普遍性和简洁性，或将成为该领域的经典方程，为新一轮的理论和应用研究开拓新思路。论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2410227122原标题：《PNAS速递：大规模的人类行为数据揭示社交媒体信息传播的物理规律》

来源：11不吃香菜a

标签： pnas 人类行为 pnas速递

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