Advancements in transportation and communication have created fast-changing interpersonal networks, adding complexity to social dynamics. This thesis explores social dynamics in time-varying networks, focusing on their co-evolution and control strategies. We propose an analytical framework integrating opinion dynamics and recommendation systems, revealing filter bubble formation and opinion polarization. Further, we design reinforcement learning-based propagation strategies for both the proposed framework and competitive propagation between adversarial groups. Lastly, we address epidemic control through network manipulation, including link removal and transportation flow restrictions, validated via COVID-19 data from Germany.     «

Advancements in transportation and communication have created fast-changing interpersonal networks, adding complexity to social dynamics. This thesis explores social dynamics in time-varying networks, focusing on their co-evolution and control strategies. We propose an analytical framework integrating opinion dynamics and recommendation systems, revealing filter bubble formation and opinion polarization. Further, we design reinforcement learning-based propagation strategies for both the proposed...     »

Fortschritte in Transport und Kommunikation haben dynamische Netzwerke geschaffen und soziale Dynamiken komplexer gemacht. Diese Arbeit untersucht soziale Dynamiken in zeitvarianten Netzwerken, ihre Ko-Evolution und Kontrollstrategien. Wir integrieren Meinungsdynamiken mit Empfehlungssystemen, analysieren Filterblasenbildung und Polarisierung. Zudem entwickeln wir Reinforcement-Learning-basierte Propagationsstrategien für diese Dynamik und kompetitive Propagation. Schließlich behandeln wir Epidemie-Kontrolle durch Netzwerkanpassungen, validiert mit COVID-19-Daten aus Deutschland.     «

Fortschritte in Transport und Kommunikation haben dynamische Netzwerke geschaffen und soziale Dynamiken komplexer gemacht. Diese Arbeit untersucht soziale Dynamiken in zeitvarianten Netzwerken, ihre Ko-Evolution und Kontrollstrategien. Wir integrieren Meinungsdynamiken mit Empfehlungssystemen, analysieren Filterblasenbildung und Polarisierung. Zudem entwickeln wir Reinforcement-Learning-basierte Propagationsstrategien für diese Dynamik und kompetitive Propagation. Schließlich behandeln wir Epide...     »