人群与网络慕课章节测试答案(部分)

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时间:2018-01-23

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1、社会选择与社会影响  作业状态·1、(1分)根据课程内容,以下理解错误的是:√ A、Lazarsfeld和Merton区分了社会选择机制的两个影响因素:身份和价值观 B、同质性(Homophily)和同构性(Homogeny)是同义词 C、MillerMcPherson等人提出了同质性的社会影响机制 D、JamesMoody通过对高中生的交往研究证实了身份同质性对交往的影响·2、(1分)根据课程内容,以下交往行为和特征的对应,错误的是:√ A、两人因为都喜欢玩LOL(某网络游戏)而成为了朋友—可变特征 B、两人因为都是处

2、女座这件事而成为了朋友—固有特征 C、两人因为从小到大都喜欢吃香菜而成为了朋友—固有特征 D、两人因为都常在同一个地方跑步而成为了朋友—可变特征·3、(1分)以下现象不符合会员闭包的是:√ A、甲在乙的介绍下加入了早起协会 B、甲和乙是朋友,因为对乙参加的社团A的活动感兴趣而加入了社团A C、甲和乙是朋友,因为想要和乙进一步发展关系而加入了乙参加的社团A D、甲受到马克思主义精神的感召而选择加入共产党·4、(1分)如下图,假设在某一时点,有以下网络图。随着时间推移,根据三元闭包、社团闭包和会员闭包的原则,以下说法不成立的

3、是:√ A、令狐冲可能受任盈盈的影响加入日月神教 B、令狐冲可能通过任盈盈与任我行相识 C、假设岳不群和令狐冲断绝来往,岳不群不可能和任我行、任盈盈、日月神教发生联系 D、假设令狐冲和任盈盈断绝来往,那么网络图中不可能产生新的边·5、(1分)根据课程内容,以下说法错误的是:√ A、选择机制和影响机制总是按照一定顺序相继发生的 B、个体的选择性和个体之间的相互影响,都是形成网络同质性的机制 C、选择机制和影响机制并不互斥 D、选择机制可以对影响机制产生作用,反之亦然·6、(1分)谢林模型表达的是人们对同质性的需求与形成社会

4、隔离之间的关系。在讲课中,模型假设一个人潜在可能有8个邻居,如果和自己“同类的邻居”数(t)大于等于3,就保持住在原处,否则就搬家。在课程内容中,在t=4的情况下产生了明显的区隔。若其他条件不变,当t=1时,区隔将()√ A、有所缓解 B、更加严重 C、没有变化 D、无法确定·7、(1分)谢林模型表达的是人们对同质性的需求与形成社会隔离之间的关系。在讲课中,模型假设一个人潜在可能有8个邻居,如果和自己“同类的邻居”数(t)大于等于3,就保持住在原处,否则就搬家。模拟的结果表明,经过一段时间后会形成明显隔离状态。基于已经形

5、成的那种状态,现在假设人们的偏好发生转变,每个人都认为如果和自己“不同类的邻居”数大于等于4,就要搬家。那么:√ A、产生更严重的隔离 B、隔离消失 C、没有变化 D、无法确定小世界  作业状态·1、(1分)基本的“六度分隔”问题中,有人问是否世界上大多数的人通过社会网络中一条最多有六个边的路径彼此连接,其中连接任何两个人的边基于能够直呼其名的关系。现在,我们考虑这个问题的一个变化形式。假设我们考虑整个世界的人口,并假设每个人到其10个最亲密的朋友分别创建一条有向边(除此之外不再与其他好朋友建立连接)。在这个基于“最亲密

6、朋友”的社会网络,是否可能有一条最多六个边的路径连接世界上的每一对人?√ A、存在 B、不存在 C、不确定·2、(1分)如图,距离(差别)由环上的相对位置定义,例如,节点0和A的距离为6。试给出从0开始,以9为目标的一条短视搜索路径;√ A、0-C-8-9 B、0-4-9 C、0-1-D-9 D、0-F-A-9·3、(1分)假设我们要求世界上的每个人对他们的30个最好的朋友排名,以对这些朋友了解程度的降序排序。然后,我们构造两个不同的社会网络:1)    “亲密朋友”网络:每个人向其最亲密朋友列表中的前10个朋友分别创建

7、一条有向边。2)    “疏远朋友”网络:每个人向最亲密朋友列表中排在21-30的10个朋友分别创建一条有向边。设C是亲密朋友网络中一个人可以通过六步连接到的平均人数,D为疏远朋友网络中一个人可以通过六步连接的平均人数。则下列说法中正确的是:√ A、C始终大于D B、D始终大于C C、C和D没有可比性·4、(1分)假设某研究小组研究社会交际网络,关注在这类网络中人们之间的距离,探索小世界现象更广泛的影响。目前该研究小组正在与一个大型移动电话公司合作,电话公司答应将提供一个图表,其中每个节点代表一个客户,每条边表示固定的一

8、年间一对彼此通话的人(每条边附加说明呼叫的次数和时间。每个节点并不提供个人的其他信息)。但最近,电话公司提出他们将只提供那些一年中平均每周至少通话一次的边,而不是所有的边。(也就是说,所有节点都包含,但只有那些通话至少52次的边)。电话公司知道这并不是完整的网络,但他们认为这已经是一个很好的逼近完整的网络。则关于数据

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