关键词：社交网络演变，社会关系定量分析，三元影响，社交兼容性，复杂网络，计算社会科学
论文题目：Triadic influence as a proxy for compatibility in social relationships
论文链接：https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2215041120
社交互动网络是文明建立的基础。我们经常与喜欢的人建立新的联系，或者我们的关系会因第三方干预而受损。尽管这些过程对我们的生活非常重要且具有巨大影响力，但由于收集包括个体属性在内的社交网络大数据集困难，它们仍处于量化科学理解的初级阶段。个人特征和他人的影响可以决定友谊的命运。然而，如何严格量化这些影响呢？
这项最新发表于 PNAS 的研究，对 13 所学校的真实社交网络进行了深入研究，涵盖 3000 多名学生和 60000 多个声明为正面或负面的关系，并测试所有学生的个人特征。同时，作者引入了一种度量标准——“三元影响”（triadic influence），用于衡量最近邻居在其联系人关系中的影响力。
研究人员使用神经网络来预测这些社交网络中的关系符号，并提取两位学生之间友好或敌对的概率（取决于他们自身属性或三元影响）。作者还使用高维嵌入式网格结构来预测这些关系。值得注意的是，“三元影响”（一个简单一维指标）达到了最佳准确性，并且在添加学生个人特征后并没有改进结果，这表明“三元影响”作为主要因素控制着学生的社交兼容性。
这篇文章提出的从神经网络中提取的概率（作为三元影响和学生个性的函数）控制着真实社交网络的演变，为社会系统的定量研究开辟了一条途径。
图1. 包括人格特征的社会网络图，并计算出三元影响。
图2. 用于训练神经网络的不同信息选择的平衡测试准确性。
图3. 成为朋友/敌人的概率与三元影响和亲社会性的关系。
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