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  • Un nouveau mécanisme de modélisation pourrait changer notre façon de voir les réseaux sociaux

    Crédit :Université Carnegie Mellon

    Les récentes tentatives très médiatisées de manipuler la perception et le sentiment du public via les médias sociaux ont démontré que nous n'en savons peut-être pas autant sur la formulation et l'évolution des réseaux sociaux que nous le pensons.

    C'est ce manque de compréhension qui a motivé Radu Marculescu, Kavčić-Moura Professeur du Département de génie électrique et informatique de Carnegie Mellon, co-écrire un article en Rapports scientifiques décrivant un nouveau modèle pour la façon dont les réseaux sociaux changent et se développent au fil du temps. La recherche, menée en étroite collaboration avec Mihai Udrescu et Alex Topirceanu du Département d'informatique de l'Université Politehnica de Timişoara, Roumanie, propose ce que les auteurs appellent le modèle d'attachement préférentiel pondéré entre les deux (WBPA).

    Dans la modélisation des réseaux sociaux, un nœud représente un seul individu, et les connexions entre les nœuds représentent les relations entre les individus. Les modèles antérieurs se sont concentrés sur le nombre de connexions qu'un individu a, aussi appelé degré de nœud, en tant que force motrice derrière l'acquisition de nouvelles connexions par un nœud.

    En revanche, le cœur du nouveau modèle WBPA est centré sur la notion de « nœud intermédiaire ». Lui et ses collaborateurs ont découvert que cette qualité d'être entre les communautés est en fait un plus grand attracteur et moteur pour la formation de liens sociaux que d'autres mesures de centralité comme le degré de nœud. Dans la WBPA, plutôt que d'examiner uniquement le nombre de connexions d'un seul nœud, les chercheurs mettent davantage l'accent sur les communautés auxquelles un nœud se connecte et sur la qualité de ces connexions.

    "Lorsque les individus évaluent l'attractivité sociale dans des situations réelles, ils ne reposent pas sur l'exécution d'algorithmes ou d'autres types d'évaluations quantitatives complexes, " dit Marculescu. " Au lieu de cela, les individus prennent des décisions en fonction de leurs perceptions qualitatives. En tant que tel, la qualité d'être « entre les deux » peut être facilement et rapidement perçue."

    Le modèle WBPA surmonte également une autre limitation trouvée dans les modèles précédents axés sur les degrés, qui permettent au degré de nœud individuel de croître indéfiniment. Cela équivaudrait à ce qu'un individu soit capable de développer un nombre illimité d'amitiés, un scénario qui est évidemment impossible.

    "Le nouveau modèle repose sur l'idée que les humains sont meilleurs pour observer les aspects qualitatifs que quantitatifs, c'est pourquoi les gens préfèrent généralement investir dans moins de liens sociaux de qualité plutôt que dans de nombreux liens de moindre qualité, " dit Marculescu. " C'est pourquoi il y a un processus de redistribution entre les nœuds en jeu dans la WBPA, ce qui limite le nombre de nouveaux liens pour les nœuds de haut niveau."

    Crédit :Université Carnegie Mellon

    Ce processus de redistribution rend compte des limitations physiques et mentales du monde réel, ce qui limite le nombre de relations qu'un individu donné peut développer et entretenir tout au long de sa vie.

    Finalement, le WBPA peut également offrir un aperçu des moyens possibles d'un individu pour améliorer son statut social. Un individu peut augmenter son influence personnelle en élargissant son quartier à des agents influents, qui peut, à son tour, déclencher une augmentation de la force de leurs liens avec les autres.

    Crédit :Université Carnegie Mellon

    Bien que cette recherche se concentre spécifiquement sur les réseaux sociaux, le modèle WBPA pourrait avoir des applications intéressantes dans tous les domaines, de la modélisation des microbiomes à la prédiction des propriétés de nouveaux médicaments et médicaments.

    Le prochain objectif de Marculescu et de ses collaborateurs est d'utiliser les résultats du modèle WBPA pour étudier comment les opinions se propagent à travers les réseaux sociaux, et la robustesse de ces réseaux face aux attaques adverses.


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