Published November 2, 2021
| Version v1
Publication
Open
Modularity affects the robustness of scale-free model and real-world social networks under betweenness and degree-based node attack
Creators
- 1. Duy Tan University
- 2. Ton Duc Thang University
- 3. Vietnam National University Ho Chi Minh City
- 4. University of Parma
- 5. Politecnico di Milano
Description
Abstract In this paper we investigate how the modularity of model and real-world social networks affect their robustness and the efficacy of node attack (removal) strategies based on node degree (ID) and node betweenness (IB). We build Barabasi–Albert model networks with different modularity by a new ad hoc algorithm that rewire links forming networks with community structure. We traced the network robustness using the largest connected component ( LCC ). We find that when model networks present absent or low modular structure ID strategy is more effective than IB to decrease the LCC . Conversely, in the case the model network present higher modularity, the IB strategy becomes the most effective to fragment the LCC . In addition, networks with higher modularity present a signature of a 1st order percolation transition and a decrease of the LCC with one or several abrupt changes when nodes are removed, for both strategies; differently, networks with non-modular structure or low modularity show a 2nd order percolation transition networks when nodes are removed. Last, we investigated how the modularity of the network structure evaluated by the modularity indicator ( Q ) affect the network robustness and the efficacy of the attack strategies in 12 real-world social networks. We found that the modularity Q is negatively correlated with the robustness of the real-world social networks for both the node attack strategies, especially for the IB strategy ( p -value < 0.001). This result indicates how real-world networks with higher modularity (i.e. with higher community structure) may be more fragile to node attack. The results presented in this paper unveil the role of modularity and community structure for the robustness of networks and may be useful to select the best node attack strategies in network.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
الملخص في هذه الورقة، نتحقق من كيفية تأثير نمطية النموذج والشبكات الاجتماعية في العالم الحقيقي على متانتها وفعالية استراتيجيات هجوم (إزالة) العقدة بناءً على درجة العقدة (ID) والعقدة البينية (IB). نحن نبني شبكات نموذج باراباسي ألبرت بنمطية مختلفة من خلال خوارزمية مخصصة جديدة تعيد ربط الروابط التي تشكل الشبكات مع بنية المجتمع. تتبعنا متانة الشبكة باستخدام أكبر مكون متصل ( LCC ). نجد أنه عند وجود شبكات نموذجية غائبة أو منخفضة، تكون استراتيجية معرف الهيكل المعياري أكثر فعالية من الوسيط المعرف لتقليل LCC . على العكس من ذلك، في حالة تقديم الشبكة النموذجية لنمطية أعلى، تصبح استراتيجية الوسيط المعرف هي الأكثر فعالية لتجزئة LCC . بالإضافة إلى ذلك، تقدم الشبكات ذات الوحدات النمطية الأعلى توقيعًا على انتقال الترشيح من الدرجة الأولى وانخفاض LCC مع واحد أو عدة تغييرات مفاجئة عند إزالة العقد، لكلتا الاستراتيجيتين ؛ بشكل مختلف، تُظهر الشبكات ذات البنية غير النمطية أو الوحدات النمطية المنخفضة شبكات انتقال ترشيح من الدرجة الثانية عند إزالة العقد. أخيرًا، حققنا في كيفية تأثير نمطية بنية الشبكة التي تم تقييمها بواسطة مؤشر النمطية ( Q ) على متانة الشبكة وفعالية استراتيجيات الهجوم في 12 شبكة اجتماعية في العالم الحقيقي. وجدنا أن النمطية Q مرتبطة سلبًا بمتانة الشبكات الاجتماعية في العالم الحقيقي لكل من استراتيجيات هجوم العقدة، خاصة بالنسبة لاستراتيجية الوسيط المعرف ( p - value < 0.001). تشير هذه النتيجة إلى أن شبكات العالم الحقيقي ذات النمطية الأعلى (أي ذات الهيكل المجتمعي الأعلى) قد تكون أكثر هشاشة أمام هجوم العقدة. تكشف النتائج المقدمة في هذه الورقة عن دور النمطية وهيكل المجتمع لقوة الشبكات وقد تكون مفيدة لاختيار أفضل استراتيجيات هجوم العقدة في الشبكة.Translated Description (French)
Résumé Dans cet article, nous étudions comment la modularité du modèle et des réseaux sociaux du monde réel affectent leur robustesse et l'efficacité des stratégies d'attaque (suppression) de nœuds basées sur le degré de nœud (ID) et l'entre-deux de nœuds (IB). Nous construisons des réseaux de modèles Barabasi–Albert avec une modularité différente par un nouvel algorithme ad hoc qui recâble les liens formant des réseaux avec la structure de la communauté. Nous avons tracé la robustesse du réseau en utilisant le plus grand composant connecté ( LCC ). Nous constatons que lorsque les réseaux modèles présentent une stratégie d'identification de structure modulaire absente ou faible, il est plus efficace que IB de réduire le LCC . Inversement, dans le cas où le réseau modèle présente une modularité plus élevée, la stratégie IB devient la plus efficace pour fragmenter le LCC . En outre, les réseaux avec une modularité plus élevée présentent une signature d'une transition de percolation de premier ordre et une diminution du LCC avec un ou plusieurs changements brusques lorsque les nœuds sont supprimés, pour les deux stratégies ; différemment, les réseaux avec une structure non modulaire ou une modularité faible montrent des réseaux de transition de percolation de deuxième ordre lorsque les nœuds sont supprimés. Enfin, nous avons étudié comment la modularité de la structure du réseau évaluée par l'indicateur de modularité ( Q ) affecte la robustesse du réseau et l'efficacité des stratégies d'attaque dans 12 réseaux sociaux du monde réel. Nous avons constaté que la modularité Q est négativement corrélée à la robustesse des réseaux sociaux du monde réel pour les deux stratégies d'attaque de nœuds, en particulier pour la stratégie IB ( p -value < 0,001). Ce résultat indique comment les réseaux du monde réel avec une modularité plus élevée (c'est-à-dire avec une structure de communauté plus élevée) peuvent être plus fragiles aux attaques de nœuds. Les résultats présentés dans cet article dévoilent le rôle de la modularité et de la structure de la communauté pour la robustesse des réseaux et peuvent être utiles pour sélectionner les meilleures stratégies d'attaque de nœuds dans le réseau.Translated Description (Spanish)
Resumen En este artículo investigamos cómo la modularidad del modelo y las redes sociales del mundo real afectan su robustez y la eficacia de las estrategias de ataque (eliminación) de nodos basadas en el grado de nodo (ID) y la intermediación de nodos (IB). Construimos redes modelo Barabasi–Albert con diferente modularidad mediante un nuevo algoritmo ad hoc que recablea enlaces formando redes con estructura comunitaria. Rastreamos la robustez de la red utilizando el componente conectado más grande ( LCC ). Encontramos que cuando las redes modelo presentan una estrategia de ID de estructura modular ausente o baja, es más efectiva que IB para disminuir el LCC . Por el contrario, en el caso de que la red modelo presente una mayor modularidad, la estrategia del IB se convierte en la más efectiva para fragmentar el LCC . Además, las redes con mayor modularidad presentan una firma de una transición de percolación de 1er orden y una disminución del LCC con uno o varios cambios abruptos cuando se eliminan los nodos, para ambas estrategias; de manera diferente, las redes con estructura no modular o baja modularidad muestran redes de transición de percolación de 2do orden cuando se eliminan los nodos. Por último, investigamos cómo la modularidad de la estructura de red evaluada por el indicador de modularidad ( Q ) afecta la robustez de la red y la eficacia de las estrategias de ataque en 12 redes sociales del mundo real. Encontramos que la modularidad Q se correlaciona negativamente con la robustez de las redes sociales del mundo real para ambas estrategias de ataque de nodos, especialmente para la estrategia IB (valor p < 0.001). Este resultado indica cómo las redes del mundo real con mayor modularidad (es decir, con mayor estructura comunitaria) pueden ser más frágiles al ataque de nodos. Los resultados presentados en este documento revelan el papel de la modularidad y la estructura de la comunidad para la robustez de las redes y pueden ser útiles para seleccionar las mejores estrategias de ataque de nodos en la red.Files
s41109-021-00426-y.pdf
Files
(4.7 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:32a95f541a4dedff851792aa956f3405
|
4.7 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- تؤثر النمطية على متانة النموذج الخالي من المقاييس والشبكات الاجتماعية في العالم الحقيقي في ظل البينية وهجوم العقدة القائمة على الدرجات العلمية
- Translated title (French)
- La modularité affecte la robustesse du modèle sans échelle et des réseaux sociaux du monde réel en cas d'entre-deux et d'attaque de nœud basée sur le degré
- Translated title (Spanish)
- La modularidad afecta la robustez del modelo sin escala y las redes sociales del mundo real bajo la intermediación y el ataque de nodos basado en grados
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W3208083955
- DOI
- 10.1007/s41109-021-00426-y
References
- https://openalex.org/W1978710835
- https://openalex.org/W1990975152
- https://openalex.org/W2008620264
- https://openalex.org/W2010965902
- https://openalex.org/W2019935267
- https://openalex.org/W2024982571
- https://openalex.org/W2025550035
- https://openalex.org/W2034638786
- https://openalex.org/W2047940964
- https://openalex.org/W2050401089
- https://openalex.org/W2052165885
- https://openalex.org/W2065769502
- https://openalex.org/W2070207525
- https://openalex.org/W2070722739
- https://openalex.org/W2090687169
- https://openalex.org/W2093333368
- https://openalex.org/W2095293504
- https://openalex.org/W2101267973
- https://openalex.org/W2102626870
- https://openalex.org/W2108614537
- https://openalex.org/W2112090702
- https://openalex.org/W2117451927
- https://openalex.org/W2124637492
- https://openalex.org/W2144885342
- https://openalex.org/W2148606196
- https://openalex.org/W2171707538
- https://openalex.org/W2206029347
- https://openalex.org/W2262961241
- https://openalex.org/W2263392086
- https://openalex.org/W2290976976
- https://openalex.org/W2490810262
- https://openalex.org/W2588479680
- https://openalex.org/W2739963493
- https://openalex.org/W2743418339
- https://openalex.org/W2769133055
- https://openalex.org/W2776316029
- https://openalex.org/W2798719097
- https://openalex.org/W2799106490
- https://openalex.org/W2887447177
- https://openalex.org/W2890157847
- https://openalex.org/W2896311902
- https://openalex.org/W2923400089
- https://openalex.org/W2945985005
- https://openalex.org/W2962847305
- https://openalex.org/W2967052953
- https://openalex.org/W2968179778
- https://openalex.org/W2976859544
- https://openalex.org/W2997134027
- https://openalex.org/W3009032844
- https://openalex.org/W3010478935
- https://openalex.org/W3036698340
- https://openalex.org/W3044984877
- https://openalex.org/W3119945635
- https://openalex.org/W390146837
- https://openalex.org/W4205985030