■
How people interact in evolving online affiliation networks
L. K. Gallos, D. Rybski, F. Liljeros, S. Havlin, H. A. Makse
arXiv:1111.5534
タイムスタンプ付きの有向ネットワーク成長データ（スウェーデンのオンラインコミュニティ）を用いて，どういう場合にリンクができやすいかを分類した，実データ解析の論文．モデル提示はなし．
リンクができるパターンを以下の5つに分類した．
- Exchange （相互リンク）
- Balance（三角形が閉じやすい）
- Distant（離れたところに突如できるリンク）
- Collective action（注目を集める人にリンク＝preferential）
- Structural Hole（リンクのないクラスター同士をつなぐリンク）
Exchangeはsnap shotのデータからでも観測可能だが，その他はタイムスタンプがないと分からない．そう言う点で，まず新規性．
最も数が多いのはDistantリンクであるとのこと．
性別，年齢別，activity(outgoingリンクで分類)などでもこれらの分類を比較．
女性はExchangeが多いのに対して，男性はCollective actionが多かったとのこと．
年齢別では若い女性がExchangeが多く，(義理堅い？なんとなく分かる気が．)
逆にBalanceは若者が圧倒的に少ない．(「大人の付き合い」がないってことか？)
その他は年齢によらず一定だった．
axtivityではどうやら10人を指名するところに分岐点があるようで，
10人を超えたあたりからBalanceリンクが増え始め，逆にExchangeが減るとか．
モデル提示はないものの，タイムスタンプ付きのリンクデータを使って，
なぜ，リンクができるのかに迫った面白さがある．
これまでだと，モデル提示でpreferentialとか言っていたのを，
実測してどのくらいできやすいか，他にどんなパターンがあるのかを
（motifのでき方を直接観測するイメージ）分類して報告，さらに
人のへテロ性もちゃんと考慮に入れているので，ぜひ社会心理学とか
そちらの学者さんともコラボして，議論を深めて欲しいと思った．
