社交网络中怀疑者与未决定者识别的局部几何聚类可视化方法

本文主要探讨了局部网络几何可视化聚类分析在识别社交网络中的"怀疑者"和"未决定者"节点的应用。怀疑论者和未决定者是指那些处于集群边缘或接口位置的节点，他们在决策过程中可能对营销活动有更大的影响力，因为这类人群相较于集群内部的用户更易被影响。然而，这一识别任务在过去的网络分析研究中相对较少受到关注，尤其是在与聚类、中心节点识别和序列检测等任务相比较时。 文章作者郑胜辉等人，来自西湖大学、石溪大学、耶拿弗里德里希-席勒大学和杭州西湖高等研究院，他们利用网络结构的新几何特征来解决这个问题。这些几何特征设计得特别适用于互动式视觉方法，能够有效地揭示节点间的边界和界面关系。通过将高维数据可视化应用于社会科学和信息科学领域，特别是数据聚类的协调和多个视图的整合，研究人员得以更精确地定位这些关键节点，从而优化营销策略。 值得注意的是，本文的研究背景是基于顾客定位，特别是在营销实践中，这涉及到个性化市场分析和客户行为影响。作者强调，随着营销技术的发展，尤其是社交网络数据的利用，识别怀疑者和未决定者变得更为重要，因为这直接影响到成本效益的决策和客户转化率。 该研究发表于《视觉信息学》杂志2022年第11期，自2022年4月9日接收论文后，经过修订于5月15日接受，并于7月16日在线发布。文章在版权方面遵循CCBY-NC-ND许可证，允许在特定条件下免费访问和分享。 这篇文章为理解社交网络中的动态角色分配提供了新的视角，不仅有助于提升营销活动的针对性，也推动了数据可视化和网络分析在社会科学领域的进一步发展。