We use data on frequencies of bi-di

We use data on frequencies of bi-directional posts to define edges (or relationships) in two Facebook data sets and a Twitter data set and use these to create ego-centric social networks. We explore the internal structure of these networks to determine whether they have the same kind of layered structure as has been found in offline face-to-face networks (which have a distinctively scaled structure with successively inclusive layers at 5, 15, 50 and 150 alters). The two Facebook data sets are best described by a four-layer structure and the Twitter data set by a five-layer structure. The absolute sizes of these layers and the mean frequencies of contact with alters within each layer match very closely the observed values from offline networks. In addition, all three data sets reveal the existence of an innermost network layer at ∼1.5 alters. Our analyses thus confirm the existence of the layered structure of ego-centric social networks with a very much larger sample (in total, >185,000 egos) than those previously used to describe them, as well as identifying the existence of an additional network layer whose existence was only hypothesised in offline social networks. In addition, our analyses indicate that online communities have very similar structural characteristics to offline face-to-face networks.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราใช้ข้อมูลบนความถี่ทิศทางข้อความเพื่อกำหนดขอบ (หรือความสัมพันธ์) ในชุดข้อมูล Twitter และ Facebook ค่า และใช้เหล่านี้เพื่อสร้างเครือข่ายทางสังคมเกี่ยวกับอาตมา เราสำรวจโครงสร้างภายในของเครือข่ายเหล่านี้เพื่อกำหนดว่า มีโครงสร้างแบบชนิดเดียวกันที่พบในเครือข่ายแบบพบปะออฟไลน์ (การเปลี่ยนแปลงการที่มีโครงสร้าง distinctively ปรับสัดส่วนให้ได้ติด ๆ กันรวมชั้นที่ 5, 15, 50 และ 150 ด้วย) ชุดข้อมูล Facebook สองส่วนไว้ ด้วยโครงสร้าง 4 ชั้นและชุดข้อมูล Twitter โดยโครงสร้าง 5 ชั้น ขนาดของชั้นนี้แน่นอนและความถี่เฉลี่ยพร้อมกับเปลี่ยนแปลงภายในแต่ละชั้นตรงกันมากอย่างใกล้ชิดค่าสังเกตจากเครือข่ายแบบออฟไลน์ นอกจากนี้ ข้อมูลทั้งหมดสามชุดเปิดเผยการเปลี่ยนแปลงการดำรงอยู่ของชั้นการเครือข่ายสุดที่ ∼1.5 วิเคราะห์เราจึงยืนยันการดำรงอยู่ของโครงสร้างชั้นของสังคมอาตมาขอบกับตัวอย่างขนาดใหญ่มาก (รวม > 185,000 egos) กว่าก่อนหน้านี้ ใช้เพื่ออธิบาย และระบุการดำรงอยู่ของชั้นการเพิ่มเติมเครือข่าย ที่มีอยู่ถูกเฉพาะ hypothesised ในออฟไลน์เครือข่ายทางสังคม นอกจากนี้ วิเคราะห์ของเราบ่งชี้ว่า ชุมชนออนไลน์มีลักษณะโครงสร้างคล้ายกับเครือข่ายแบบพบปะออฟไลน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราใช้ข้อมูลเกี่ยวกับความถี่ของการโพสต์สองทิศทางในการกำหนดขอบ (หรือความสัมพันธ์) ในสองชุดข้อมูล Facebook และ Twitter ข้อมูลที่ตั้งและการใช้งานเหล่านี้เพื่อสร้างเครือข่ายทางสังคมอัตตาเป็นศูนย์กลาง เราสำรวจโครงสร้างภายในของเครือข่ายเหล่านี้เพื่อตรวจสอบว่าพวกเขามีชนิดเดียวกันของโครงสร้างชั้นที่ได้ถูกพบในเครือข่ายใบหน้าเพื่อใบหน้าออฟไลน์ (ซึ่งมีโครงสร้างที่ปรับขนาดอย่างชัดเจนกับชั้นรวมอย่างต่อเนื่องที่ 5, 15, 50 และ 150 alters) ทั้งสองชุดข้อมูลของ Facebook จะมีคำอธิบายที่ดีที่สุดโดยโครงสร้างสี่ชั้นและข้อมูลทวิตเตอร์ที่กำหนดโดยโครงสร้างห้าชั้น ขนาดที่แน่นอนของชั้นเหล่านี้และความถี่ค่าเฉลี่ยของการติดต่อกับ alters ภายในการแข่งขันแต่ละชั้นอย่างใกล้ชิดค่าสังเกตได้จากเครือข่ายแบบออฟไลน์ นอกจากนี้ทั้งสามชุดข้อมูลเปิดเผยการดำรงอยู่ของเครือข่ายชั้นในสุดที่ ~1.5 alters การวิเคราะห์ของเราจึงยืนยันการมีอยู่ของโครงสร้างชั้นของเครือข่ายสังคมอัตตาเป็นศูนย์กลางที่มีตัวอย่างมากมีขนาดใหญ่มาก (ในทั้งหมด> 185,000 อัตตา) กว่าที่ใช้ก่อนหน้านี้ที่จะอธิบายให้พวกเขาเช่นเดียวกับการระบุการดำรงอยู่ของเลเยอร์เครือข่ายเพิ่มเติมที่มี การดำรงอยู่ได้สมมุติฐานเฉพาะในเครือข่ายทางสังคมออฟไลน์ นอกจากนี้การวิเคราะห์ของเราแสดงให้เห็นว่าชุมชนออนไลน์ที่มีลักษณะโครงสร้างที่คล้ายกันมากกับเครือข่ายใบหน้าเพื่อใบหน้าออฟไลน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราใช้ข้อมูลในความถี่ของการโพสต์สองทิศทางเพื่อกำหนดขอบ ( หรือความสัมพันธ์ใน Facebook และ Twitter สองชุดข้อมูลชุดข้อมูลและใช้เหล่านี้เพื่อสร้างอัตตาเป็นศูนย์กลางเครือข่ายทางสังคม .เราศึกษาโครงสร้างภายในของเครือข่ายเหล่านี้เพื่อตรวจสอบว่าพวกเขามีชนิดเดียวกันของชั้นโครงสร้างที่ได้รับการพบในออฟไลน์โดยเครือข่าย ( ซึ่งมีความปรับโครงสร้างอย่างต่อเนื่อง รวมเลเยอร์ที่ 5 , 15 , 50 และ 150 เปลี่ยนแปลง )สอง Facebook ชุดข้อมูลที่ดีที่สุดอธิบายโดยสี่ชั้นโครงสร้างและข้อมูล Twitter กำหนดโดยโครงสร้างห้าชั้น แน่นอนขนาดของชั้นเหล่านี้ และความถี่ในการติดต่อกับทาง หมายถึง ภายในแต่ละชั้นราคาอย่างใกล้ชิด สังเกตจากค่าเครือข่ายออฟไลน์ นอกจากนี้ ทั้งสามชุดข้อมูลเปิดเผยการดำรงอยู่ของเครือข่ายชั้นที่ลึกที่สุดที่∼ 1.5 เรียกว่าการวิเคราะห์ของเราจึงยืนยันการดำรงอยู่ของชั้นโครงสร้างของอัตตาเป็นศูนย์กลางเครือข่ายทางสังคมกับตัวอย่างมากขนาดใหญ่ ( รวม > 185000 อัตตา ) มากกว่าผู้ที่ใช้ก่อนหน้านี้ที่จะอธิบายพวกเขาเช่นเดียวกับการระบุตัวตนของอีกชั้นโครงข่ายที่มีการดำรงอยู่เป็นเพียงวิชาในออฟไลน์เครือข่ายทางสังคม นอกจากนี้การวิเคราะห์ของเราบ่งชี้ว่า สังคมออนไลน์ มีลักษณะโครงสร้างที่คล้ายกันมากครับ เครือข่าย แบบตัวต่อตัว