近日，我校經濟管理學院周斌副教授為第一作者和第一通訊作者的研究成果在Nature子刊《Nature Human Behaviour》上發表，該子刊影響因子為12.282（2020），題目為《Realistic modelling of information spread using peer-to-peer diffusion patterns》(https://www.nature.com/articles/s41562-020-00945-1)，江蘇科技大學為論文的第一作者單位和第一通訊作者單位。

社交網絡上的信息擴散研究一直以來是多學科交叉領域的熱點和重點，流行性傳播模型被廣泛用于模擬信息傳播。然而，近年來的實證研究表明，類流行病模型很難模擬真實世界信息擴散的復雜拓撲結構。因此，到目前為止，社交網絡中人類之間信息擴散的基本規律一直尚未被發現。在本文中，作者們分析了新浪微博、Twitter和Livejournal三個全球知名社交平臺用戶之間信息傳播數據和對應的社交網絡數據，發現信息擴散概率與傳播者的跟隨者和接受者的跟隨者的數量呈非線性雙冪律關系。為了建立一個真實的信息擴散模型，作者們將這一發現與真實的用戶轉發信息響應時間規律合并到級聯模型中，構建了一個真實簡潔的信息擴散模型。在校正觀測偏差后，該模型再現了三個平臺上真實世界信息擴散的關鍵拓撲結構，說明本模型很好地刻畫了信息擴散的核心機制和基本規律。本論文為設計更真實的信息傳播生成模型提供了一種實用的方法，對信息擴散的理論和仿真等基礎研究提供了一個新的研究視角，同時對其跨學科領域具有潛在的重要應用價值。

本論文得到了國家自然科學基金項目及江蘇省優秀中青年骨干教師境外研修項目資助，和來自于美國的哥倫比亞大學、波士頓大學及以色列的耶路撒冷大學、巴伊蘭大學的學者們共同合作完成。

此前，周斌副教授為第一作者的研究成果還在《PNAS》上發表，題目為《Power-law distribution of degree–degree distance: A better representation of the scale-free property of complex networks》(PNAS 2020, DOI: 10.1073/pnas.1918901117)，該刊影響因子為9.58（2019），江蘇科技大學為論文的第一作者單位。該項研究是與美國Boston大學一院士團隊共同合作的結果，論文發表得到了國家自然科學基金及江蘇省優秀中青年骨干教師境外研修等項目資助。文中，作者首次提出了復雜系統度度距離的概念，重新理解復雜系統的無標度屬性，通過大量的實證數據統計分析發現度度距離指標比目前傳統的度分布指標可以更好地描述和理解復雜系統的無標度屬性，并建立了復雜系統演化機制模型，其模型解析和仿真結果也對實證統計結果進行了較好的再現和解釋。度度距離的概念從一個新的視角來理解復雜系統的無標度屬性，作為一個新的維度指標和復雜系統其它維度知識點相結合可以產生更多有價值的研究課題，同時對其跨學科領域也具有潛在的應用價值。