面对面互动网络数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：互动网络,动态分析,欺骗行为,人际关系,社交网络,行为模式,时间序列
数据概述：
本数据集记录了参与者在Resistance游戏中讨论时的动态面对面互动网络，包含62个游戏的数据。每个游戏由5-8名参与者参与，持续时间为45至60分钟。通过ICAF算法提取动态网络数据，并使用DeceptionRank算法对欺骗行为进行分析和检测。网络数据是加权、有向且时间相关的，每个节点代表一名参与者。在每1/3秒的时间间隔内，从节点u到节点v的边权重表示参与者u看向参与者v或笔记本的概率。数据集还提供了二进制版本的网络，其中边的存在仅表示参与者u看向参与者v或笔记本。
数据用途概述：
该数据集适用于社交网络分析、欺骗行为检测、人际关系研究、行为模式识别等多种场景。研究人员可以利用此数据集研究群体互动中的欺骗行为，分析社交网络的动态演化规律；心理学家和行为学家可以基于数据探索人类互动中的行为模式和社交策略；社会学家和计算机科学家可以利用数据集进行社交网络建模和算法开发。此外，数据集还支持在学术研究和实际应用中对社交行为的深入理解，为相关领域的研究提供有力的数据支持。
