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计算机学院胡延庆团队科研成果登上《自然·人类行为》


稿件来源:计算机学院 | 编辑:谈荣钰、王冬梅 | 发布日期:2021-04-09 | 阅读次数:


       近日,我校计算机学院胡延庆副教授、谢家荣博士等在自然科研旗下国际学术期刊《自然·人类行为》(Nature Human Behaviour)上发表了题为“Detecting and modelling real percolation and phase transitions of information on social media” 的研究论文。该研究在社交媒体上第一次直接观察到信息传播的渗流相变,同时发现用户使用社交媒体的上瘾行为与网络结构之间存在的协同演化现象,这种协同演化极大地增强了在线社交网络的传播力,并进一步加剧用户影响力的两极分化。

       社交媒体作为一种新的基础媒体,在许多重要领域发挥着显著作用,理解局部个体行为是如何引发全局集体传播行为的,近年来备受关注。在这个领域中存在一个广泛被学术界接受的假设:信息在社会网络中的传播是一种渗流过程。这一假设把流行的社交媒体与理论物理中的相变联系起来。然而,由于完整的实证数据的缺乏和大规模数据处理的困难,学术界一直未能在任何社交媒体上观察到渗流相变。从这个假设提出到现在,近20年内未得到证实或证伪。

       为证实这一假设,胡延庆团队连续三年观察了中国主流社交媒体微博,分析了由1亿用户形成的网络结构以及至少18万用户的传播行为数据,同时还分析了大量的Twitter数据。终于在真实的社交媒体上第一次观测到渗流相变、临界指数和临界点。研究发现,临界点的值远小于之前理论预测的值,仅为理论预测值的1/10,同时实际观测到的爆发开的信息,有98.4%被之前的渗流模型错误地预测为非爆发态。这表明社交媒体传播信息的能力比以往的理论预测值要高出一到两个数量级,传播过程必然是一种新的渗流。

       为了解析这种现象,该团队发现用户使用社交媒体上瘾行为与网络结构之间存在的正反馈协同演化。并基于此提出了一个新的以实证数据驱动的渗流模型,该模型与真实信息传播的数据非常吻合。通过对1.1万用户数据的抽样,该团队进一步发现排名前0.7%的用户拥有99.3%的话语权。需要特别指出的是,理论结果和3年的经验数据同时表明,随着社交媒体的自然演化,用户影响力两极分化现象不断加剧。

       这一成果是胡延庆副教授团队继前期成果,2017、2018年发表PNAS两篇渗流理论工作,2019年在Physics Reports上发表的关于复杂网络上传播行为的大型综述,以及2020年在Nature Communications发表的网络结构研究方面工作之后,取得的又一重要进展。

       该研究受国家自然科学基金No. 61903385, 61773412等项目支持。

 

       论文链接:http://rdcu.be/chWZq

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