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“科 研”

ZJUSOM

在我們的日常生活中，有一個(gè)很常見(jiàn)的現(xiàn)象——“物以類(lèi)聚，人與群分”。

比如，喜歡戶(hù)外運(yùn)動(dòng)的人，身邊往往有一群同樣喜歡戶(hù)外運(yùn)動(dòng)的朋友，你很難看見(jiàn)他會(huì)和喜歡宅在家的人做朋友。

這個(gè)現(xiàn)象在社會(huì)學(xué)中被描述為：社交網(wǎng)絡(luò)中的朋友之間會(huì)表現(xiàn)出相似的屬性和行為特征。

而對(duì)于發(fā)生這種現(xiàn)象的原因，有人說(shuō)是因?yàn)?strong>同質(zhì)性影響（志同道合），也有人說(shuō)是因?yàn)?strong>同伴影響（近朱者赤，近墨者黑）。

圖片來(lái)源：?千庫(kù)網(wǎng)

眾所周知，同伴影響是指?jìng)€(gè)體受其網(wǎng)絡(luò)中的臨近個(gè)體（如朋友、同事、同行、領(lǐng)導(dǎo)、下屬等）的影響，使個(gè)體變得與他們相似；而同質(zhì)性影響是指相似的個(gè)體更容易建立社交關(guān)系。

所以就上述例子而言，他們到底是因?yàn)橥|(zhì)性影響（相似愛(ài)好）而更容易成為朋友，還是因?yàn)榕笥阎g的同伴影響，導(dǎo)致他們表現(xiàn)出相似的愛(ài)好？

這就好比“先有雞還是先有蛋”的問(wèn)題，似乎很難說(shuō)清楚。也因此，同質(zhì)性影響和同伴影響的區(qū)分，一直是相關(guān)社交網(wǎng)絡(luò)分析尤其是社交關(guān)系因果性確定的一大難題。

而日前，浙江大學(xué)管理學(xué)院2017級(jí)博士生柳炎等學(xué)者在國(guó)際頂級(jí)期刊lNFORMS JOURNAL ON COMPUTING（管理學(xué)UTD24期刊之一）上發(fā)表的最新研究成果，創(chuàng)新性地解決了這一難題。

學(xué)生簡(jiǎn)介

柳炎，浙江大學(xué)管理學(xué)院2017級(jí)博士生，導(dǎo)師為浙江大學(xué)管理學(xué)院陳熹教授，主要研究方向?yàn)樾畔⒐芾恚唧w研究興趣為網(wǎng)絡(luò)嵌入算法和基于網(wǎng)絡(luò)嵌入的社交網(wǎng)絡(luò)分析。

他們基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

提出更準(zhǔn)確的“區(qū)分方法”

這項(xiàng)創(chuàng)新性研究

極具學(xué)術(shù)與應(yīng)用價(jià)值

就學(xué)術(shù)價(jià)值而言，這項(xiàng)研究不僅證明了研究者可以利用社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)提煉出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的嵌入式表征，這種嵌入式表征可以有效控制社交關(guān)系中的同質(zhì)性，還成功區(qū)分了同質(zhì)性影響和同伴影響，更精確地測(cè)定了兩種不同影響的大小。

此外，博士生柳炎團(tuán)隊(duì)所提出的“準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)框架”可與當(dāng)前更為先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)嵌入算法進(jìn)行結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)對(duì)同伴影響效應(yīng)更精確的估計(jì)。

圖片來(lái)源：?千庫(kù)網(wǎng)

同時(shí)，這項(xiàng)研究的成果還可以應(yīng)用于一些重要的商業(yè)領(lǐng)域。例如在線多人游戲、社交商務(wù)中，企業(yè)需要同時(shí)考慮同伴影響和消費(fèi)者（玩家）自身的因素對(duì)其消費(fèi)行為的影響，并科學(xué)測(cè)量?jī)烧吒髯缘挠绊?，才能更精?zhǔn)的制定相關(guān)的營(yíng)銷(xiāo)方案。

又如，在線多人游戲中，游戲運(yùn)營(yíng)公司在做客戶(hù)分析之時(shí)，如果玩家的購(gòu)買(mǎi)決定很大程度上取決于同伴活動(dòng)，那么公司可以向擁有許多好友的玩家提供額外獎(jiǎng)勵(lì)，以鼓勵(lì)他們購(gòu)買(mǎi)游戲道具。

而如果同質(zhì)性影響是購(gòu)買(mǎi)的主要原因，那么公司應(yīng)該直接向與付費(fèi)用戶(hù)具有相似屬性和行為特征的未付費(fèi)用戶(hù)推廣相應(yīng)的游戲道具。

科研路漫漫

感恩導(dǎo)師鼓勵(lì)

高質(zhì)量的研究成果背后，往往是一個(gè)團(tuán)隊(duì)的共同努力。

此次與博士生柳炎合作開(kāi)展研究的還有他的導(dǎo)師——浙江大學(xué)管理學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)與管理工程學(xué)系主任陳熹教授，以及復(fù)旦大學(xué)管理學(xué)院信息管理與商業(yè)智能系系主任張誠(chéng)教授。

采訪中，博士生柳炎表達(dá)了對(duì)兩位“前輩”的感恩，特別是導(dǎo)師陳熹教授。

“科研之路，道阻且長(zhǎng)。在做科研的過(guò)程中，我有過(guò)遲遲沒(méi)有產(chǎn)出高水平科研成果的焦慮。每當(dāng)此時(shí)，陳熹老師總能給予我信心、鼓勵(lì)與指導(dǎo)，告訴我‘堅(jiān)持自己的研究是有價(jià)值的’，而最終也正如陳熹老師所說(shuō)的一樣?！?/span>

學(xué)者簡(jiǎn)介

陳熹，浙江大學(xué)管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。浙江大學(xué)管理學(xué)院數(shù)據(jù)科學(xué)與管理科學(xué)與工程系系主任。研究方向：信息系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析、社交媒體與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)

采訪最后，博士生柳炎也分享了自己的科研秘訣，那就是一定要有耐心與信心。他說(shuō)，每次實(shí)驗(yàn)都是經(jīng)驗(yàn)的積累，“精益求精，鍥而不舍”是科研人該有的態(tài)度。

附：論文摘要

Peer influence and homophily are two entangled forces underlying social influences. However, distinguishing homophily from peer influence is diffificult, particularly when there is latent homophily caused by unobservable features. This paper proposes a novel data-driven framework that combines the advantages of latent homophily identifification and causal inference. Specififically, the approach fifirst utilizes scalable network representation learning algorithms to obtain node embeddings, which are extracted from social network structures. Then, the embeddings are used to control latent homophily in a quasi-experimental design for causal inference. The simulation experiments show that the proposed approach can estimate peer influence more accurately than existing parameterized approaches and data-driven methods. We applied the proposed framework in an empirical study of players\' online gaming behaviors. First, our approach can achieve improved model fitness for estimating peer influence in online games. Second, we discover a heterogeneous effect of peer influence: players with higher tenure and playing levels receive stronger peer influence. Finally, our results suggest that the homophily effect has a stronger influence on players\' behavior than peer influence.

素材提供：柳炎

審核：佟慶