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最近几篇社交网络分析 (SNS)

最近关注了一下SNS这边的研究,主要是Linkedin, Quota 和 Facebook。

先贴一下链接:

简单提纲挈领一下这三篇都是干啥的。

  • linkedin那篇主要是说在一个社交网络中,设计一个随机实验是比较困难的,主要是有"溢出效应(spill-over effect)"或者其他network effect,所以就不满足独立同分布的a/b test 假设了。比如,linkedin改变了一个人首页的feed,然后他评论或者转发了一下,他的朋友(control)组里面的也就可能看到;或者说linkedin给一些用户首页展现"endorsement",那这个显然是有溢出效应的(甲 endorse 乙,乙也很有可能反过来endorse 甲)。所以他们做的主要是三件事:分析简单纯随机a/b test的不足、建立数学模型并数值模拟基于已知网络结构的网络效应、采用聚类(clustering or particition)的办法随机实验各个小群体。
  • facebook那篇跟容易让人想起来他们以前那次在大选之前拿用户feed做实验。我总感觉facebook有一群潜伏的政治学研究者...这次这篇发在《科学》上的倒是没有做实验,只是分析了一下朋友们之间的政治观点异同。此外,他们还画了一下不同政治观点(保守、中立、自由)群体的网络样子。
  • quota那篇相对来讲就稍微没那么成熟。我跑到那个meetup去了所以大概说一下idea。quora关注的是如何让用户找到感性的问题、以及如何找到最合适的人来回答。所以他们很关心一个问题能在network里面传递多远、多久。他们有一些social channels、比如你关注的人的动态、你关注的话题的动态之类的;还有一些非social的channel,比如google,比如摘要邮件。所以他们就来分析,是不是follower越多的人的回答越容易得到更多的upvote(类似于点赞)呢?答案是肯定的,但是随着时间的衰减social channel的作用越来越弱,最终收敛到60%还是多少来着。其他的分析也大致跟此相关,描述性分析为主。

总结:sns现在做的越来越细致、更注重于问题本身而不是炫技。大致的问题主要有:信息是怎么在社交网络传递的?不同群体之间的差别与联系?人们是怎么被网络中的变化所影响的?这种影响如何量化?如果要做实验,怎么控制溢出效应?如果要做模拟,怎么有效的利用各种信息和已知的网络结构?

一点点在推进科学的进步的感觉?


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