两级分化与"回声效应": 基于大数据和复杂网络角度的社会科学研究
两极分化是社会中一种普遍存在的现象，传统社会科学已经对其进行了大量的定性研究和小规模的统计分析。
随着大数据的普及和复杂网络理论的发展，对社会的两极化现象进行大规模的定量分析成为了可能。利用蕴含在大量维基百科文章和数百万条亚马逊图书购买记录中的用户行为数据，我们对美国社会的政治两极化进行了精细的刻画，并详细探讨了在此背景下科学知识的生产和消费所受到的影响。
为了揭示此类两极化现象的起源，我们从复杂网络的角度提出一个分化形成的数学模型。该模型解析的描述了网络效应对社会分化的影响：在一个内部连接高度紧密的社会，一个人的意见和行为在很大程度上受到局部社会网络的影响，但同时也会改变局部网络的结构。这样的网络效应，无疑有利于信息在社会中的流动，但另一方面，它可能会产生“回声效应”，反而将社会分化放大，从而阻隔了不同群体之间的交流。
石峰 研究领域为复杂网络和计算社会学。目前在芝加哥大学任博士后，与James Evans教授合作，采用大数据计算方法对科学研究过程进行数学的建模和定量分析。于北卡罗来纳大学获得数学博士学位，博士课题为复杂网络及其在材料和社会系统中应用。
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