在线人类行为动力学中的肥尾特征.pdfVIP

2 上 海 理 工 大 学 学 报 2012年 第 34卷 之间的相互作用数据看成连边 ，这样形成了一个网 1 互联网与海量人类行为数据 络的图景，并利用传统图论中的一些特征量来研究 这个 “网络”．在研究在线社区的时候，社区里的每个 对人的行为模式和特征的研究有着重要的社会 人的主页往往被看成一个节点，而主页上的好友链 和经济价值．人是构成庞大而复杂社会的基本单元 ， 接则看成连边[6]．研究手机用户行为时，每个手机用 因此，当我们希望了解和模拟任何这个群体中发生 户则被看成节点，而彼此的通话则看成连边_7]．不过 的现象和过程 的时候，有关人这个基本单元本身的 这里网络的连边数往往是各节点相互作用的累积 动态特性的知识则是永远无法回避的．然而，人本身 量，这样的处理本质上把动态的网络静态化 了，这主 又是极其复杂的系统．早期的金融物理、经济和社会 学建模，还有流行病模型中，作为过程执行者的人往 要是因为图论 中的各种测量方法都只针对静态网 络，有关动态网络的刻画实际上没有现成的理论 ．比 往只是被简单的假设为服从某种泊松行为．在社会 学和心理学方面，对人的研究已经有悠久的历史和 如，在线社会关系网中友情链接的建立其实是一个 一 套完整的方法，如通过问卷调查抽样了解样本人 动态过程 ，用户往往逐渐增加一些好友，有时还会删 除一些许久不联系的好友，但是由于文献中往往不 群的特性 ，以及实验心理学中通过对志愿者的实验 来了解个体行为中的心理细节．虽然这些传统的研 考虑这个动态过程，直接 以现有好友数作为节点的 究成果从某种程度上反映了个人的某些行为特征， 度，这其实只是反映了一个经历了长期演化后的累 但是一方面其数据仍然太少，很难对人的行为给出 积量．早期，Holme就注意到了这一点，通过研究在 一 个比较全面和普遍性的特征描述 ；另一方面是其 线用户的email通信间隔，他发现这里的时间间隔 结果过于细节，对于 由人构成的复杂系统的建模研 分布呈幂指数分布I8]．这种分布说明在线用户之间 究似乎可以利用之处甚少． 的交流存在很强的突发性． 然而计算机的出现，信息技术的发展，则让我们 3 人类动力学的实证 看到了实现的希望．首先是个人电脑的出现．人们通 过电脑的每一个操作理论上都是可以记录和收集 3．1 时间间隔分布的肥尾特征 的，如 鼠标的移动和点击、链接的访问、文件的修改、 不过真正对时间间隔(两次连续行为之间的间 命令的输入都能够被准确地记录下来 ，成为很好的 隔)分布的肥尾特征的普遍证实和关注则是之后 研究对象．同时电脑的大量普及，互联网的诞生则导 Barabdsi等的集大成的工作[9 ．图1显示了指数 致了大量信息的数字化．Web2．0网站的出现则进 和幂率分布的间隔分布的不同．r表示等待时间间 一 步推动了这个过程．不同于传统的网站信息的单 隔，P(r)为其出现的概率．其中，图(a)，(b)，(c)分 向发布模式，Web2．0网站