Modellierung und Analyse longitudinaler sozialer Netzwerke

Zusammenfassung Es gibt verschiedene Methoden zur Behandlung longitudinaler Daten in Graphen und sozialen Netzwerken, die alle Auswirkungen auf die bei der Datenanalyse verwendeten Algorithmen haben. Dieser Artikel gibt einen Überblick über Einschränkungen, potenzielle Lösungen und unbeantwortete Fragen zu verschiedenen temporalen Datenschemas in sozialen Netzwerken, die mit bestehenden Techniken vergleichbar sind. Die Einschränkung von Algorithmen auf einen bestimmten Zeitpunkt oder eine bestimmte Schicht hat keinen Einfluss auf die Ergebnisse. Allerdings wird bei der Anwendung dieser Ansätze auf ein Netzwerk mit mehreren Zeitpunkten eine Anpassung der Algorithmen oder eine Neugestaltung notwendig. Daher zielen wir darauf ab, mit einer allgemeinen Definition temporaler Netzwerke als ein Graph zu erkunden, wie wir longitudinal soziale Netzwerke mithilfe von Zentralitätsmaßen analysieren könnten. Darüber hinaus führen wir zwei neue Maße, „Wichtigkeit“ und „Änderung“, ein, um Knoten mit spezifischem Verhalten zu identifizieren. Wir bieten Fallstudien mit drei verschiedenen realen Netzwerken, die sowohl Einschränkungen als auch Vorteile des neuartigen Ansatzes aufzeigen. Darüber hinaus präsentieren wir Techniken zur Schätzung von Variationen in der Wichtigkeit und Grad-Zentralität über die Zeit.