2017年1月4日下午，来自亚利桑那大学管理信息系统系的张斌教授为浙江大学管理学院的老师和同学们带来了一场精彩的学术报告，报告题为“Direct Versus Indirect Peer Influence in Large Social Networks”。张斌教授以自己的研究为基础，介绍了在社交网络研究中一些非常重要的概念、理论和方法。
报告伊始，数据科学与管理工程学系系主任陈熹教授向老师和同学们介绍了报告人张斌老师。作为信息系统方向的资深学者，张斌老师目前的研究兴趣主要集中在社交网络中的伙伴影响（peer influence）这一方面，而这次张斌老师报告的研究，亦以此作为主题。
随后，张斌老师从研究背景、理论基础、数据构成、研究方法、理论贡献等多个方面详细地介绍了该研究。研究利用某东南亚通讯公司几个月时间内形成的通话网络和彩铃购买数据，来验证社交网络中direct peer influence和indirect peer influence的存在及其影响方向。研究结果呈现了一个非常有趣的现象：当网络中的人数在200人左右时，indirect peer influence显著为负，而当网络中的人数为500左右时，indirect peer influence则显著为正，同时，direct influence在两种大小的网络中均显著为正。除了有趣的结果，张斌老师在研究中使用到的各种方法也给在座的同学和老师们留下了深刻的印象，例如，由于全网络十分庞大，计算复杂度无法接受，张斌老师开发了一种新的社群识别（community detection）的算法，来快速识别全网络中较小的网络，从而解决了计算复杂度过高的问题。
报告结束后，在座的老师和同学们就自己的疑惑，向张斌老师提出了一些问题，张斌老师对问题进行了详细的回答，使得报告在研究的基础上，又迸发出新的思维火花。
