自我中心网络:科普+数据共享
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几乎每个人从小到大都认识了几百乃至上千个朋友,但在同一时期能够维持的朋友关系数量却非常有限。人类学家Dunbar曾就此问题展开研究,提出了社交大脑假说理论[1,2],指出人类维系社交关系的能力(即能同时保持联系的朋友数目)存在一个上限,大约是150,这就是著名的Dunbar数(顿巴数,又叫Rule of 150)。这一上限是由灵长类动物的生理特性所决定的,且近期有研究表明,这一上限并没有因为更高的通讯效率(如手机、社交网站)而被突破[3,4]。
这里所说的“同时保持联系的朋友”是针对某个人(记作A)而言的,将此人以及他的朋友们看作是节点,只考虑这个人和他朋友,以及他朋友之间的连边,就可以得到一个以A为中心的网络,即自我中心网络(ego network)[5,6],也叫个人中心网络。如图
自我中心网络在人类学中非常重要,不仅有助于对个人的特征进行细致的研究,比如准确识别人们的社交圈子[7],还可以拓展到研究社会网络的结构和功能[8,9],衡量科学家的影响力[10],研究蛋白质相互作用网络从而识别潜在的致病基因[11],等等。
在自我中心网络中,通常不只是记录了人们之间是否存在联系,还有这些联系的强度与持久性。因此很多个人中心网络是含有权重信息了。下面我们分享了来自美国斯坦福大学、意大利科学交流中心(ISI Foundation)、法国国家科学研究中心(CNRS)、电子科技大学、芬兰阿尔托大学等单位七组ego networks的数据,供有兴趣的朋友做研究使用。
数据链接
1.【Facebook ego network】:http://www.pkbigdata.com/common/share/53.html
2.【Twitter ego network】:http://www.pkbigdata.com/common/share/54.html
3.【Google+ ego network】:http://www.pkbigdata.com/common/share/56.html
4.【Communication ego network】:http://www.pkbigdata.com/common/share/57.html
5.【Employee ego network】:http://www.pkbigdata.com/common/share/59.html
6.【HighSchoolContact ego network】:http://www.pkbigdata.com/common/share/60.html
7.【Communication-1 ego network】:http://www.pkbigdata.com/common/share/61.html
参考文献
[1] R. I. M. Dunbar. The social brain hypothesis. Evolutionary Athropology 6 (1998) 178.
[2] R. I. M. Dunbar, S. Shultz. Evolution in the social brain. Science 317 (2007) 1344.
[3] B. Goncalves, N. Perra, A. Vespignani. Modeling Users’ Activity on Twitter Networks: Validation of Dunbar’s Number. PLoS ONE 6 (2011) e22656.
[4] Q. Wang, J. Gao, T. Zhou, Z. Hu, H. Tian. Critical size of ego communication networks. Europhysics Letters 114 (2016) 58004.
[5] L. C. Freeman. Centered graphs and the structure of ego networks. Mathematical Social Sciences 3 (1982) 291.
[6] R. A. Hanneman, M. Riddle. Introduction to social network methods. 2005. Riverside, CA: University of California, Riverside.
[7] J. McAuley, J. Leskovec. Learning to Discover Social Circles in Ego Networks. NIPS 2012, pp. 539-547.
[8] J. Wielens. Ego Network Analysis: An Overview. Bachelor’s Thesis 2014.
[9] V. Arnaboldi, M. Conti, A. Passarella, F. Pezzoni. Analysis of Ego Network Structure in Online Social Networks. International Conference on Social Computing & IEEE International Conference on Privacy, 2014, pp. 31-40.
[10] J. L. Ortega. Influence of co-authorship networks in the research impact: Ego network analyses from Microsoft Academic Search. Journal of Informetrics 8 (2014) 728.
[11] R. Yang, Y. Bai, Z. Qin, T. Yu. EgoNet: identification of human disease ego-network modules. BMC Genomics 15 (2014) 314.
文件名称 : EgoNetwork文献.zip
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