计算机科学 > 社会与信息网络
[提交于 2024年2月1日
(v1)
,最后修订 2024年4月8日 (此版本, v2)]
标题: 从维基百科编辑数据中得出的社会群体规模的因果证据
标题: Causal evidence for social group sizes from Wikipedia editing data
摘要: 人类社区具有自组织特性,在这些特性中,特定的邓巴数字可能被用来解释群体的依附性。 通过分析跨广泛主题页面的维基百科编辑历史,我们发现临时形成的编辑主题文本内容的群体规模存在一种涌现的一致性,有两个峰值,分别平均约为$N=8$,对应最大冲突的规模,以及约为$N=4$的常规团队规模。 这些数值与观察到的对话群体的大小以及邓巴图的分层结构一致。 我们使用双极信任的承诺理论模型,推导出一个符合数据的尺度定律,当基于对种子群体过程的吸引力时,该定律可能适用于所有群体规模分布。 除了进一步证明即使是陌生人自发形成的社区也是自组织的之外,这些结果对于维基百科公共资源的治理以及所有在线社交平台和协会的安全性都有重要的意义。
当前浏览上下文:
cs.SI
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.