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人类行为动力学--支持复杂网络圈子的成立 精选

已有 11195 次阅读 2009-12-3 21:27 |个人分类:生活其他|系统分类:论文交流| 复杂网络, 人类行为动力学

2005年,Barabasi第一篇关于人类行为动力学的文章“The origin of bursts and heavy tails in human dynamics”刚出来的时候,导师就把这篇文章发给我,让我跟进,当时导师对我的科研水平非常不满,把这篇文章给我的时候,给我一个礼拜时间,看懂了,重复结果,然后讲给他听。由于年少无知,不懂科研,第一次讲的时候自己没有理解透,讲的很差,被批的一无是处,老师说继续再看,每天都要汇报下进展,花了整整一周时间,在周五下午再去和老师讨论,记得很清楚,就文章里的一些细节问题,我和他差点吵了起来,我按着文章的思路解释,而他认为我的解释不对,最后也是稀里糊涂达成一致,这篇文章存在很大的问题,一直到一些后续文章的出来,我才明白了我们当时吵的是什么,这篇文章里很多没有解释清楚的地方,也有一些是错误的地方。现在想想很佩服老师的眼光,当时就发现了这会是一个热门的研究方向,可惜当时自己水平太低,没有及时入这一行,总是觉得这些没用。
关于人类行为动力学,现在主要有三种解释,这三种解释的代表性文章的摘要如下:

1,Barabasi为代表的基于任务优先执行的机制:许多社会,技术和经济现象的动力学是受个人行为驱动的,这导致了在现代社会理解人类行为是一个关键性问题,过去的用于危机控制以及通讯的关于人类的动力学模型都是假设人的行为在时间上是均匀分布的,因此可以用一个泊松过程来近似。然而,最近有很多证据,包括通信模式,工作模式等的人类行为满足非泊松统计,其特点是在一系列快速事件发生后,会有一段长时间的静息。这里我指出,人类行为的爆发是来自于一系列的基于决定的队列过程。当个体基于任务优先等级执行任务的时候,一个任务的等待时间是厚尾巴的。大部分的任务都在短时间内被执行,而少数任务需要等待很长的时间。而随机的或者与优先级无关的执行任务机制可以很好近似为均匀的连续时间间隔统计。这些发现有着重要的应用,包括资源分配,通讯中的服务分配等。
http://arxiv.org/abs/cond-mat/0505371

2,以韩筱璞, 周涛为代表的自适应兴趣模型,摘要:近期人类动力学的研究揭示:大量人类行为的时间间隔分布具有标度性。尽管最近建立的人类动力学的排队论模型在解释这种非泊松特性的成因方面取得了很大成功,但还有大量存在标度性的人类行为不能用排队论模型描述。基于人类对自身行为的兴趣或活性的自适应调节现象,提出了一个非排队论的人类动力学模型,并对其进行了数值模拟和解析研究。该模型可以获得指数为- 1的幂律形式的时间间隔分布,与一些实证结果相吻合。这一结果表明,自适应调节的兴趣或活性也是人类行为的非泊松特性的成因之一。
http://nlsc.ustc.edu.cn/phpcms/uploadfile/common/research/7.Human%20Behavior%20Dynamics%20and%20Social%20Physics/8.pdf

3,以R.Dean.Malmgren为代表的修改泊松过程。最新的一篇文章是2009年9月份发在science上的。寻找与模拟人的活动模式对预测疾病传播和资源优化分配都有着重要的应用,由于关联性和可行性,信件来往提供了学习人类活动的很好工具。一个思路就是忍得回信是受收到信件的回复驱动的,一个观点需要直接的回复机制来解释email和信件中的发现。我们指出,来自16个人的email通讯,信件来往可以用circadian cycles, task repetition and changing communication needs来描述。我们相信信件与email的统计具有某种相似性。
http://www.sciencemag.org/cgi/content/abstract/sci;325/5948/1696

这三种机制各有特点,第一种机制的主要内容是每个人同时会有很多事情需要处理,人总是偏好处理比较重要的事情先,第二种机制是每个人有一个兴趣,比如一个人思念另外一个人的兴趣随着时间在增长,当增长到足够大的时候,就会去联系另外一个人。第三种机制的主要内容是,每个人总是喜欢在某一天的某几个小时内做某事,事情有某种周期性,在一个事情发生以后,会有更大的概率在后续时间继续发生。

https://blog.sciencenet.cn/blog-214671-275893.html

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