Human communities have self-organizing properties that give rise to very specific natural grouping patterns, reflected in the Dunbar Number and its layered structure (a Dunbar Graph). Since work-groups are necessarily also social groups, we might expect the same principles to apply here as well. One factor likely to be important in limiting the size of groups is that conflicts typically escalate with the number of people involved. Here we analyse Wikipedia editing histories across a wide range of topics to show that there is an emergent coherence in the size of groups formed transiently to edit the content of subject texts, with two peaks averaging at around $N=8$ for the size corresponding to maximal contention, and at around $N=4$ as a regular team. These values are consistent with the observed sizes of conversational groups, as well as the hierarchical structuring of Dunbar graphs. We use the Promise Theory of trust to suggest a scaling law that may apply to all group distributions based on seeded attraction. In addition to providing further evidence that even natural communities of strangers are self-organising, the results have important implications for the governance of the Wikipedia commons and for the security of all online social platforms and associations.


翻译:人类社群具有自组织特性,这会产生非常特定的自然群体模式,体现在邓巴数及其分层结构(邓巴图)中。由于工作群体必然也是社会群体,我们可预期相同原理同样适用。限制群体规模的重要因素之一是冲突通常随参与人数增加而升级。本文通过分析维基百科跨广泛主题的编辑历史,发现为编辑主题文本而临时形成的群体规模存在涌现的连贯性,其峰值分别对应约$N=8$的最大争议规模与约$N=4$的常规团队规模。这些数值与对话群体观察到的规模及邓巴图的分层结构一致。我们运用信任承诺理论提出基于种子吸引的标度律,该定律可能适用于所有群体分布。该研究不仅为陌生人自然社群亦具有自组织性提供了新证据,其结论对维基百科公地治理及所有在线社交平台与协会的安全性具有重要启示。

0
下载
关闭预览

相关内容

Group一直是研究计算机支持的合作工作、人机交互、计算机支持的协作学习和社会技术研究的主要场所。该会议将社会科学、计算机科学、工程、设计、价值观以及其他与小组工作相关的多个不同主题的工作结合起来,并进行了广泛的概念化。官网链接:https://group.acm.org/conferences/group20/
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
VIP会员
最新内容
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
5+阅读 · 6月9日
为初级军官战术训练设计生成式人工智能平台
专知会员服务
7+阅读 · 6月9日
《美军条令:作战伤员后送保障》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
《美空军条令出版物 4-0,维持》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
《基于仿真的空军任务规划优化》
专知会员服务
4+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关论文
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
0+阅读 · 2024年3月13日
Arxiv
31+阅读 · 2021年6月30日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
18+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员