Nature:210亿条数据揭示阶层向上流动的秘密
导语
一个人的社交网络资源(社会资本)被认为是塑造个人教育、健康和经济成果的主要力量之一。近日,发表在 Nature 的两篇文章,使用来自 Facebook 的 210 亿条社交数据详细衡了量各种类型的社会资本并探索这些社交网络的影响,揭示了社会流动性的关键影响因素。研究发现,个体收入向上流动性取决于富人朋友的比例,并且这个比例是解释阶层流动最强的预测指标之一 ,而其他社会资本指标与经济流动性没有密切关联。一个人可以结交富人朋友的比例一半可归因于与经济多样化的同龄人接触的差异, 另一半则是受到“交友偏见”差异的影响。
研究领域:计算社会科学,社交网络分析,社会资本,阶层流动
刘志航 | 作者
邓一雪 | 编辑
论文题目:Social capital I: measurement and associations with economic mobility
论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-022-04996-4 论文题目:Social capital II: determinants of economic connectedness 论文来源:https://www.nature.com/articles/s41586-022-04997-3
1. 社交大数据衡量社会资本
1. 社交大数据衡量社会资本
图1. 美国社会资本的地理分布。(a)县级经济联系地图,定义为社会资本高于中位数的朋友在社会资本低于中位数的人中所占比例的两倍。(c)县级平均社会凝聚力地图,定义为个人的朋友对中彼此是朋友的比例。(e)县级的志愿服务比率图,定义为 Facebook 所分类的志愿服务或活动团体成员的百分比。b、d、f 分别对应于 a、e、c 的洛杉矶放大图。
2. 与收入高的人的童年友谊
是向上流动的关键
2. 与收入高的人的童年友谊
是向上流动的关键
3. 跨阶层互动的决定因素:
接触差异与交友偏见
3. 跨阶层互动的决定因素:
接触差异与交友偏见
图2. 不同环境中交友的比例随社会经济地位排名而变化。相比之下,高经济地位的人在大学里交到的朋友比低经济地位的人要多得多,这主要是因为高经济地位的人更有可能上大学。
计算社会科学读书会第二季
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