Long ties, the social ties that bridge different communities, are widely believed to play crucial roles in spreading novel information in social networks. However, some existing network theories and prediction models indicate that long ties might dissolve quickly or eventually become redundant, thus putting into question the long-term value of long ties. Our empirical analysis of real-world dynamic networks shows that contrary to such reasoning, long ties are more likely to persist than other social ties, and that many of them constantly function as social bridges without being embedded in local networks. Using a novel cost-benefit analysis model combined with machine learning, we show that long ties are highly beneficial, which instinctively motivates people to expend extra effort to maintain them. This partly explains why long ties are more persistent than what has been suggested by many existing theories and models. Overall, our study suggests the need for social interventions that can promote the formation of long ties, such as mixing people with diverse backgrounds.


翻译:连接不同社区的长期联系,即社会联系,被广泛认为在社交网络传播新信息方面发挥着关键作用。然而,一些现有的网络理论和预测模型表明,长期联系可能会迅速消散或最终变得多余,从而质疑长期联系的长期价值。 我们对现实世界动态网络的经验分析表明,与这种推理相反,长期联系比其他社会联系更可能持久,而且其中许多长期联系经常成为社会桥梁,而没有嵌入本地网络。我们使用一种新的成本效益分析模型,加上机器学习,表明长期联系非常有益,本能地激励人们为维持这些联系付出额外的努力。这在一定程度上解释了为什么长期联系比许多现有理论和模型所建议的更持久。总体而言,我们的研究表明,有必要采取社会干预措施,促进长期联系的形成,例如将不同背景的人混合在一起。

1
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【音乐】Attention
英语演讲视频每日一推
3+阅读 · 2017年8月22日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月14日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月12日
Arxiv
5+阅读 · 2017年9月8日
VIP会员
相关资讯
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
CCF B类期刊IPM专刊截稿信息1条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年10月11日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
推荐|深度强化学习聊天机器人(附论文)!
全球人工智能
4+阅读 · 2018年1月30日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【音乐】Attention
英语演讲视频每日一推
3+阅读 · 2017年8月22日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员