基于复杂网络分析的文化演化研究及应用

Researches on cultural evolution are significant to understand the development of human societies, and are promising to give birth to many applications with great social and economic values. Although there have already many cultural studies, almost all of them were carried out based on such data from questionnaire survey or historical materials. Moreover, these researches unfortunately ignored the roles of relationships among individuals. At present, more and more human's daily behaviors are recorded when they surf the Internet, which brings prosperity to the studies based on large-scale network data. At this moment, we want to start a project of studying the cultural evolution problem through complex network analysis. We will employ some classical methods in related areas, including identifying vital nodes, analyzing community structure, modeling complex networks, etc., to describe the cultural characteristics at the individual level and the group level respectively. Furthermore, we plan to profile the individuals to help with the social and economical applications. In this project, we will also compare some potential factors related to cultural evolution, including natural environment, human migrations, politics and economics, etc., in order to find out the critical factor. Then, we will build models to simulate the cultural evolution, and finally put forward a new method to fairly evaluate these models.

研究文化的演变对于认识人类社会的发展非常重要，而且分析人类的文化特征还能产生许多直接的社会经济价值。与文化相关的研究成果虽然有很多，但几乎都是建立在问卷调查数据或历史资料的基础上，且忽视了文化个体之间的联系所产生的作用。如今人们许多日常行为信息都被记录在了互联网上，也正因如此，基于大规模网络数据的研究才得以盛行。于此契机，本项目拟使用复杂网络分析方法来研究文化演化问题，分别从个体和群体的层面上，通过关键节点挖掘、社团结构分析、网络演化建模等技术对文化的特征刻画及演化问题进行全方位的研究，并且拟将相关结果应用于建立用户画像，以发挥其社会经济价值。本项目拟综合考虑自然环境、人类迁徙、经济政治等因素，分析影响文化演化的主要因素，并通过建立演化模型进行模拟验证；进一步地，拟参考对于复杂网络演化模型的评估策略，提出一种评估方法以对文化演化模型的优劣做出公平的评价。

研究文化对于认识人类社会的发展非常重要，而且分析人类的文化特征还能产生许多直接的社会经济价值。与文化相关的研究成果虽然有很多，但几乎都是建立在问卷调查数据或历史资料的基础之上，且忽视了文化个体之间的联系所产生的作用。本项目则是基于大规模的网络数据，采用复杂网络分析的方法来研究文化和经济方面的一些问题。本项目的主要研究内容、结果及关键数据将从以下三个方面描述。. 在文化方面，本项目从新浪微博网站上获取了“宗教用户的关注关系网络”，并对该网络的结构特征和演化机制展开分析。我们发现不同宗教之间的隔离现象非常严重，佛教徒是最具开放性的，且慈善有助于打破宗教隔离现象；宗教用户之间的关系建立受到标签同质性的影响，也服从优先连接的规则。. 在社会经济方面，我们获取了“人才简历数据”和“微博关注关系数据”，并分别构建了人才流动网络和信息流动网络，分析发现性别对预期薪⾦的影响显著，身⾼和年龄对⼥性影响⼩于男性，经济地理对⼥性影响⼤于男性；信息和人才流动网络的结构多样性与地域GDP呈负相关关系，能最多解释大约83.8%的GDP变化。此外，在经济主体层面，我们获取了“企业与投资机构的投资关系数据”，实验结果显示融合了投资者与投资领域之间偏好关系的公司-风投-领域网络结合物质扩散算法能够实现最优推荐效果。. 此外，本项目还研究了复杂网络领域的一些基础问题，包括推荐算法、关键节点挖掘以及分类算法的应用。. 基于这些研究成果，我们已经公开发表了9篇高质量学术论文，还有1篇已录用，1篇已投稿。我们对宗教文化的研究第一次定量地给出了宗教隔离的程度，也让我们看到了利用非受控大数据研究宗教和其他社会问题的可能性，且对于我们增强宗教间沟通也有借鉴作用；对于社会经济方面的研究则延续了利用非受控大数据研究的思路，为揭示人才、文化与经济的联系提供参考，具有一定的社会经济价值。