リンク中心の優先接続

ソーシャルネットワークの数学的モデルにおいて、リンク中心の優先的接続[1] [2]とは、時間変動ネットワーク において、ノードが以前に接触したノードとのリンクを再確立する傾向を指す。[3]この優先的接続モデルは、ノードが現在の時刻まで以前の近隣ノードの記憶を保持していることに依存する。[1] [4]

背景

現実のソーシャルネットワークでは、個人は見知らぬ人よりも過去のつながり（例：家族、友人、同僚など）と再びつながる傾向があります。1970年、マーク・グラノベッターは労働者集団のソーシャルネットワークにおけるこの行動を調査し、2人の個人間の接触頻度を表す社会的つながりの特性である「絆の強さ」を特定しました。このことから、「強い絆」と「弱い絆」という概念が生まれました[5]。個人にとって強い絆とは、頻繁に接触する相手です。リンク中心の優先的愛着は、ノードが長期記憶を持つエージェントベースモデリングにおいて、強い絆と弱い絆の背後にあるメカニズムを、古いつながりに対する確率的強化プロセスとして説明することを目的としています。

例

このメカニズムの単純なモデルでは、ノードが新しいリンクを確立する傾向は 、過去の接触回数によってのみ特徴付けられる。n個の社会的つながりを持つノードが新しい社会的つながりを確立する確率は、次のように単純に表される[4]。 n {\displaystyle n}

P （ n ） ＝ c n + c {\displaystyle P(n)={c \over n+c}\,}

ここでcはオフセット定数である。ノードが古い接続に再接続する確率は

1 − P （ n ） ＝ n n + c 。 {\displaystyle 1-P(n)={n \over n+c}.}

図1はこのプロセスの例を示しています。最初のステップでは、ノードAとCがノードBに接続し、Bには合計2つの社会的つながりが生まれます。c = 1の場合、 次のステップでは、BがDと新たなつながりを形成する確率はP (2) = 1/(2 + 1) = 1/3ですが、AまたはCと再び接続する確率はその2倍の2/3になります。

より複雑なモデルでは、接触頻度、接触期間、接触間隔、短期記憶効果などの他の変数も考慮される場合がある。[1]

感染拡大への影響 / 強いつながりの弱さ

ネットワーク構造の進化とそれが動的プロセスに及ぼす影響を理解することは、伝染病の蔓延をモデル化する上で重要な部分となっている。[6] [7]時間変動ネットワーク上での社会的・生物学的伝染病の蔓延モデルでは、リンク中心の優先的接続が集団全体への伝染病の蔓延を変化させる可能性がある。ノードが記憶を持たない古典的な噂の伝播プロセスと比較して、リンク中心の優先的接続は伝染病の蔓延を遅くするだけでなく、拡散を弱める可能性がある。これらのモデルでは、感染したノードが新しい連絡先とつながる機会は、その社会的サークルのサイズが大きくなるにつれて減少し、nの成長に対する制限効果につながる。その結果、ノードの初期の連絡先との強いつながりが生じ、結果として伝染病の拡散が弱まる。[1] [4] n {\displaystyle n}

参照

参考文献

  1. ^ abcd Vestergaard, Christian L.; Genois, Mathieu; Barrat, Alain (2014年10月9日). 「記憶は時間的ネットワークにおいてどのように異質なダイナミクスを生み出すのか」. Physical Review E. 90 ( 4) 042805. arXiv : 1409.1805 . Bibcode :2014PhRvE..90d2805V. doi :10.1103/PhysRevE.90.042805. PMID:  25375547. S2CID  : 16022001.
  2. ^ Barabasi, Albert-Laszlo; Albert, Reka (1999年10月15日). 「ランダムネットワークにおけるスケーリングの出現」. Science . 286 (5439): 509– 512. arXiv : cond-mat/9910332 . Bibcode :1999Sci...286..509B. doi :10.1126/science.286.5439.509. PMID  10521342. S2CID  524106.
  3. ^ Perra, Nicola; Goncalves, Bruno; Pastor-Satorras, Romualdo; Vespignani, Alessandro (2012年6月25日). 「時間変動ネットワークのアクティビティ駆動型モデリング」. Scientific Reports . 2 : 469. arXiv : 1203.5351 . Bibcode :2012NatSR...2E.469P. doi :10.1038/srep00469. PMC 3384079. PMID  22741058 . 
  4. ^ abc Karsai, Marton (2014年2月10日). 「時間変動ネットワークと強いつながりの弱さ」. Scientific Reports . 4 : 4001. arXiv : 1303.5966 . Bibcode :2014NatSR...4E4001K. doi :10.1038/srep04001. PMC 3918922. PMID 24510159  . 
  5. ^ グラノヴェッター、マーク (1973). 「弱いつながりの強さ」.アメリカ社会学誌. 78 (6): 1360– 1380. doi :10.1086/225469. S2CID  59578641.
  6. ^ Newman, MEJ (2002年7月26日). 「ネットワークにおける伝染病の蔓延」. Physical Review E. 66 ( 16128) 016128. arXiv : cond-mat/0205009 . Bibcode :2002PhRvE..66a6128N. doi :10.1103/PhysRevE.66.016128. PMID:  12241447 . S2CID  :15291065.
  7. ^ Kamp, Christel; Moslonka-Lefebvre, Mathieu; Alizon, Samuel (2013年12月13日). 「重み付けネットワークにおける疫病の蔓延」. PLOS Computational Biology . 9 (1371) e1003352. Bibcode :2013PLSCB...9E3352K. doi : 10.1371 /journal.pcbi.1003352 . PMC 3861041. PMID  24348225.  
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