Wer wird dir zurückfolgen?

Wir untersuchen, inwieweit die Bildung einer wechselseitigen Beziehung in einem dynamischen sozialen Netzwerk vorhergesagt werden kann. Eine wechselseitige (auch als reziprok bezeichnete) Beziehung, die normalerweise aus einer einseitigen (parasozialen) Beziehung entsteht, stellt eine vertrauensvollere Beziehung zwischen Menschen dar. Das Verständnis der Bildung wechselseitiger Beziehungen kann uns Einblicke in die Dynamik auf Mikroebene des sozialen Netzwerks geben, wie z.B. die zugrunde liegende Gemeinschaftsstruktur und wie die Nutzer sich gegenseitig beeinflussen. Durch die Nutzung von Twitter als Quelle für unsere experimentellen Daten schlagen wir einen Lernrahmen vor, um das Problem der Vorhersage reziproker Beziehungen in ein grafisches Modell zu formulieren. Der Rahmen integriert soziale Theorien in ein maschinelles Lernmodell. Wir zeigen, dass es möglich ist, 90 % der reziproken Beziehungen in einem dynamischen Netzwerk genau abzuleiten. Unsere Studie liefert starke Belege für die Existenz des strukturellen Gleichgewichts unter reziproken Beziehungen. Darüber hinaus haben wir einige interessante Erkenntnisse z.B., dass die Wahrscheinlichkeit, dass zwei "Elite"-Nutzer eine reziproke Beziehung eingehen, fast 8 Mal höher ist als die Wahrscheinlichkeit, dass zwei gewöhnliche Nutzer dies tun. Noch wichtiger ist, dass unsere Ergebnisse potenzielle Implikationen haben, wie soziale Strukturen aus dem Verhalten von Individuen abgeleitet werden können.