論文の概要: Interplay between tie strength and neighbourhood topology in complex networks: Granovetter's theory and beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02487v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 13:27:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 19:27:20.654388
• Title: Interplay between tie strength and neighbourhood topology in complex networks: Granovetter's theory and beyond
• Title（参考訳）: 複素ネットワークにおけるネクタイ強度と近傍トポロジーの相互作用:グラノヴェッターの理論とそれ以上
• Authors: Maciej J Mrowinski and Kamil P. Orzechowski and Agata Fronczak and Piotr Fronczak
• Abstract要約: グラノヴェッターの弱い関係理論は、エッジウェイトとネットワークのトポロジーの間の相関が存在するべきであることを述べている。 実際のソーシャルネットワークには負の相関性を示すものもある。 グラノベッターのような重み-トポロジー相関が他の複雑なネットワークに存在することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Granovetter's weak ties theory is a very important sociological theory according to which a correlation between edge weight and the network's topology should exist. More specifically, the neighbourhood overlap of two nodes connected by an edge should be positively correlated with edge weight (tie strength). However, some real social networks exhibit a negative correlation - the most prominent example is the scientific collaboration network, for which overlap decreases with edge weight. It has been demonstrated that the aforementioned inconsistency with Granovetter's theory can be alleviated in the scientific collaboration network through the use of asymmetric measures. In this paper, we explain that while asymmetric measures are often necessary to describe complex networks and to confirm Granovetter's theory, their interpretation is not simple, and there are pitfalls that one must be wary of. The definitions of asymmetric weights and overlaps introduce structural correlations that must be filtered out. We show that correlation profiles can be used to overcome this problem. Using this technique, not only do we confirm Granovetter's theory in various real and artificial social networks, but we also show that Granovetter-like weight-topology correlations are present in other complex networks (e.g. metabolic and neural networks). Our results suggest that Granovetter's theory is a sociological manifestation of more general principles governing various types of complex networks.
• Abstract（参考訳）: グラノヴェッターの弱い関係理論は、エッジウェイトとネットワークのトポロジーの間に相関関係が存在するべきという非常に重要な社会理論である。 より具体的には、エッジによって接続された2つのノードの近傍の重なりは、エッジの重み(タイ強度)と正の相関を持つべきである。 しかし、実際のソーシャルネットワークの中には負の相関関係を示すものもある。最も顕著な例は科学的なコラボレーションネットワークである。 上記のグラノヴェッターの理論との矛盾は、非対称測度を用いて科学的協調ネットワークにおいて緩和できることが証明されている。 本稿では,複素ネットワークの記述やグラノヴェッターの理論の検証には非対称測度がしばしば必要となるが,それらの解釈は単純ではなく,注意しなければならない落とし穴が存在することを述べる。 非対称重みと重なりの定義は、フィルタリングしなければならない構造的相関をもたらす。 この問題を克服するために相関プロファイルが利用できることを示す。 この手法を用いることで、Granovetterの理論を様々な実・人工的なソーシャルネットワークで確認するだけでなく、他の複雑なネットワーク(メタボリックやニューラルネットワークなど)にGranovetterのような重み-トポロジー相関が存在することを示す。 以上の結果から,グラノヴェッターの理論は,様々な種類の複雑ネットワークを統括するより一般的な原則の社会学的顕現であることが示唆された。

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