Ассортативное смешение в сложных сетях: закономерности и влияние
Assortative mixing
Ассортативное смешение в сетях: связь узлов со схожими характеристиками (гомофилия). Редкое диссортативное смешение – связь непохожих узлов. Примеры в соцсетях.
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
В изучении сложных сетей, ассортированное смешивание, или ассортитивность, представляет собой тенденцию к образованию связей между узлами сети с похожими характеристиками. В частности, в социальных сетях ассортированное смешивание также известно как гомофилия. Более редкое диссортированное смешивание – это тенденция к образованию связей между непохожими узлами. Например, в социальных сетях люди часто выбирают общаться с другими людьми схожего возраста, национальности, места жительства, расы, уровня дохода, образования, религии или языка. В сетях сексуальных контактов наблюдаются те же тенденции, однако смешивание также диссортировано по полу – большинство партнерств формируются между людьми разного пола. Ассортированное смешивание может влиять, например, на распространение заболеваний: если люди контактируют преимущественно с представителями тех же социальных групп, то болезни будут распространяться в основном внутри этих групп. Многие заболевания действительно имеют различную распространенность в разных социальных группах, хотя на распространенность заболеваний влияют и другие социальные и поведенческие факторы, включая различия в качестве медицинского обслуживания и различные социальные нормы. Ассортированное смешивание наблюдается и в других (несоциальных) типах сетей, таких как биохимические сети в клетке, компьютерные и информационные сети, и другие. Особый интерес представляет феномен ассортированного смешивания по степени – тенденция узлов с высокой степенью связываться с другими узлами с высокой степенью, и аналогично для узлов с низкой степенью. Поскольку степень сама по себе является топологическим свойством сети, этот тип ассортированного смешивания приводит к более сложным структурным эффектам, чем другие типы. Эмпирически установлено, что большинство социальных сетей демонстрируют ассортированное смешивание по степени, в то время как большинство сетей других типов демонстрируют диссортированное смешивание, хотя существуют и исключения.
In the study of complex networks, assortative mixing, or assortativity, is a bias in favor of connections between network nodes with similar characteristics. In the specific case of social networks, assortative mixing is also known as homophily. The rarer disassortative mixing is a bias in favor of connections between dissimilar nodes. In social networks, for example, individuals commonly choose to associate with others of similar age, nationality, location, race, income, educational level, religion, or language as themselves. In networks of sexual contact, the same biases are observed, but mixing is also disassortative by gender – most partnerships are between individuals of opposite sex. Assortative mixing can have effects, for example, on the spread of disease: if individuals have contact primarily with other members of the same population groups, then diseases will spread primarily within those groups. Many diseases are indeed known to have differing prevalence in different population groups, although other social and behavioral factors affect disease prevalence as well, including variations in quality of health care and differing social norms. Assortative mixing is also observed in other (non social) types of networks, including biochemical networks in the cell, computer and information networks, and others. Of particular interest is the phenomenon of assortative mixing by degree, meaning the tendency of nodes with high degree to connect to others with high degree, and similarly for low degree. Because degree is itself a topological property of networks, this type of assortative mixing gives rise to more complex structural effects than other types. Empirically it has been observed that most social networks mix assortatively by degree, but most networks of other types mix disassortatively, although there are exceptions.