کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
7255577 1472372 2018 11 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Managing social networks: Applying the percolation theory methodology to understand individuals' attitudes and moods
ترجمه فارسی عنوان
مدیریت شبکه های اجتماعی: استفاده از روش تئوری نفوذ برای درک نگرش و روحیه افراد
کلمات کلیدی
تئوری نفوذ، مدیریت شبکه های اجتماعی، خوشه بندی تراکم، آستانه نفوذ،
ترجمه چکیده
این مطالعه مفهومی با هدف بررسی شیوه های توصیف و مدیریت وضعیت گروه های افراد با تحقیق در پروسه های پرکولاسیون در شبکه های اجتماعی و شناسایی آستانه نفوذ پذیری است که در آن خلق های منفی و ایده های نامطلوب در شبکه توزیع می شود. روش پیشنهادی برای توصیف وضعیت و پویایی روحیه افراد، مدل های نفوذ را اجرا می کند. فرآیندهای پرکولاسیون با استفاده از نرم افزار طراحی شده خاص طراحی می شوند. در چارچوب مدل انتخاب شده، نظریه نفوذ، پاسخ به سوالات زیر را ارائه می دهد: الف) چگونه جامعه به گروه هایی از افراد پیوسته با مشاهدات خاص بر اساس میانگین تعداد اتصالات در هر گره، خوشه بندی می شود؟ و ب) چه میزان از افراد متمرکز بر منفی می تواند شبکه را به چنین وضعیتی منتقل کند در حالی که اطلاعات مضر می تواند بین دو فرد به طور تصادفی انتخاب شده منتقل شود؟ تمرکز بر بحث در مورد مفاهیم عملی نتایج به منظور پیش بینی رفتار افراد و مدیریت گروهی از افراد در شبکه قرار می گیرد. این کار ممکن است برای دانشمندان، متخصصان رفتار مصرف کننده، جامعه شناسان و سیاستمداران مورد توجه باشد.
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی مدیریت، کسب و کار و حسابداری کسب و کار و مدیریت بین المللی
چکیده انگلیسی
This conceptual study aims to search for ways in which to describe and manage the states of groups of individuals by researching percolation processes in social networks, and identifying percolation thresholds at which negative moods and undesirable ideas will be freely distributed within the network. The methodology proposed for describing the state and dynamics of individuals' moods implements percolation models. Percolation processes are modelled using specially designed software. Within the chosen model framework, percolation theory generates answers to the following questions: a) how does society become clustered into groups of individuals united by certain views according to the average number of connections per node? and b) what proportion of negatively-tuned individuals can bring the network into such a state wherein harmful information can be transmitted between two randomly chosen individuals? Focus is placed on discussing practical implications of the results in order to both predict people's behaviours, and to manage groups of people in networks. This work may be of interest to scientists, specialists in consumer behaviour, sociologists and politicians.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Technological Forecasting and Social Change - Volume 129, April 2018, Pages 297-307
نویسندگان
, , , ,