006三元闭包的验证.ppt

三元闭包原理的大数据验证 需要先解决两个问题 第一，将三元闭包原理最初的定性陈述转变成一种可以定量考察的表达； 第二，找到一种合适的社会网络数据。 三元闭包原理的两种表达 最初的表述：如果两个互不相识的人有了一个共同朋友，则他们俩在未来成为朋友的可能性增加。 可以转变成：如果两个互不相识的人的共同朋友数越多，则他们俩在未来成为朋友的可能性越大。 三元闭包原理：如果两个互不相识的人的共同朋友数越多，则他们俩在未来成为朋友的可能性越大 1 1 2 3 4 … … 共同朋友个数 成为朋友概率 用什么数据验证？ 电子邮件网络≈社会网络 一所大学的2万多学生在一年里的通信关系数据 只关心谁和谁何时有过通信，不关心内容 三元闭包：哪一种情形更有可能 ？ ？ 现在 一段时间后 “可能性”怎么衡量？ 假设：网络中有100对节点，某一时刻之前没边，但分别都恰好有5个共同的朋友 如果，一个月里，其中有20对节点俩俩之间发生了通信，80对依然没有 就说：两个不相识但有5个共同朋友的人，在一个月里将成为朋友的概率为0.2 “Empirical Analysis of an evolving social network,” Science 2006 共同朋友数 成为朋友的概率 数据验证过程示意 1 1 2 3 4 6 5 4 3 2 1 (1,4) (1,6) (2,3) (2,5) (3,4) (3,5) (4,6) 2 3 2 3 0 2 2 * * * * 共同朋友数 0 1 2 3 4 成为朋友概率 要点小结 以三元闭包原理的验证为例，我们看到了一种利用大数据分析，定量考察某些社会科学定性认识的方法 其中有两个关键 将社会科学原理的定性描述，转化为便于定量分析的表述，形成数据指标（与共同朋友数对应的概率） 选择合适的数据，以及从原始数据中提炼出指标数据的方法 在线测试题 设下图是某社交网络，节点表示人，边表示朋友关系。试分别给出其中不是朋友的两个人的共同朋友数。按照三元闭包原理，在未来某时间点之前，哪两人成为朋友的可能性较大？ 6 5 4 3 2 1 非好友： （1,4） （2,3） （2,5） （3,4） （4,6） 共同朋友数： 2 2 3 1 2 * 计算“共同朋友个数”（邻接矩阵的相乘） 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 3 0 0 2 0 3 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 3 2 0 3 0 1 0 0 0 0 1 * 1 0 0 0 0 1 = 0 2 2 0 2 0 0 1 0 0 1 0 * 0 1 0 0 1 0 = 2 0 0 2 0 2 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 3 2 0 3 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 3 0 0 2 0 3 * * 计算“共同朋友个数”（邻接矩阵的相乘） 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 3 0 0 2 0 3 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 3 2 0 3 0 1 0 0 0 0 1 * 1 0 0 0 0 1 = 0 2 2 0 2 0 0 1 0 0 1 0 * 0 1 0 0 1 0 = 2 0 0 2 0 2 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 3 2 0 3 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 0 3 0 0 2 0 3 *