[论文解读] Patterns of Emotional Blogging and Emergence of Communities: Agent-Based Model on Bipartite Networks

Marija Mitrović Dankulov, Bosiljka Tadić|arXiv (Cornell University)|Oct 23, 2011

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 33被引用 9

一句话总结

本文提出了一种基于代理的模型，构建在情感代理与博客文章之间的双分图网络上，以模拟在线社区中的集体情感动态。通过整合关于行动延迟、昼夜节律以及情感状态（唤醒度与效价）的实证数据，该模型再现了负面情感评论的爆发以及涌现的社区结构，揭示出负面情感驱动了在线话语中持续的活动与类似分形的时间模式。

ABSTRACT

Background: We study mechanisms underlying the collective emotional behavior of Bloggers by using the agent-based modeling and the parameters inferred from the related empirical data. Methodology/Principal Findings: A bipartite network of emotional agents and posts evolves through the addition of agents and their actions on posts. The emotion state of an agent,quantified by the arousal and the valence, fluctuates in time due to events on the connected posts, and in the moments of agent's action it is transferred to a selected post. We claim that the indirect communication of the emotion in the model rules, combined with the action-delay time and the circadian rhythm extracted from the empirical data, can explain the genesis of emotional bursts by users on popular Blogs and similar Web portals. The model also identifies the parameters and how they influence the course of the dynamics. Conclusions: The collective behavior is here recognized by the emergence of communities on the network and the fractal time-series of their emotional comments, powered by the negative emotion (critique). The evolving agents communities leave characteristic patterns of the activity in the phase space of the arousal--valence variables, where each segment represents a common emotion described in psychology.

研究动机与目标

• 通过计算建模理解在线博客社区中集体情感行为背后的作用机制。
• 研究间接情感传播、行动延迟以及昼夜节律如何塑造网络门户上的情感评论动态。
• 识别影响在线讨论中情感社区与爆发性活动模式涌现的关键参数。
• 将心理学情感模型（唤醒度与效价）与来自博客及digg.com的大规模在线行为数据相联系。
• 通过模拟探索负面情感（批判）如何主导并塑造在线话语动态。

提出的方法

• 模型构建了一个双分图网络，其中代理（用户）与帖子作为两类不同的节点，通过评论行为相互连接。
• 每个代理具有随时间演变的情感状态，由唤醒度与效价定义，并根据所连接帖子的情感内容进行更新。
• 情感在行动过程中从代理传递至帖子，规则基于关于行动延迟与昼夜节律的实证数据推导得出。
• 网络演化包括随机添加新代理与新帖子，链接权重反映评论频率与情感负荷。
• 通过谱聚类对帖子投影网络进行社区检测，利用加权邻接矩阵的特征向量。
• 情感动态在时间步长上进行模拟，活动模式在唤醒度–效价相空间与功率谱中进行分析。

实验结果

研究问题

• RQ1 在线评论中的昼夜节律与行动延迟如何促成情感爆发的出现？
• RQ2 负面情感（批判）在维持和塑造在线社区集体活动中扮演何种角色？
• RQ3 情感状态（唤醒度与效价）如何随时间演变，并影响双分图网络中的社区形成？
• RQ4 情感活动的典型时间模式是什么？它们与类似分形的动力学有何关联？
• RQ5 基于代理的建模在多大程度上能够再现真实博客与论坛数据中观察到的社区结构与情感动态？

主要发现

• 该模型成功再现了来自bbcblog.com与digg.com实证数据中观察到的爆发性情感评论模式，尤其由负面情感驱动。
• 在模拟的双分图网络中，社区自然涌现，其在唤醒度–效价相空间中具有独特的情感特征，对应于心理学中的情感类别。
• 情感评论的时间序列表现出类似分形的行为，功率谱呈现1/ν型衰减，表明存在长程时间相关性。
• 负面评论始终多于正面评论，情感负荷（N+ − N−）表现出强烈的时间相关性，支持批判在在线话语中的主导地位。
• 该模型识别出行动延迟时间与昼夜节律是影响情感爆发时间与强度的关键参数。
• 通过帖子投影网络的谱分析可稳健检测社区结构，且社区发展与负面情感负荷呈正相关。