社交网络分析中参考模型的选择与实现指南
社会与信息网络
2021-03-08 v2 物理与社会
摘要
分析社交网络具有挑战性。关系数据的关键特征要求使用非标准统计方法，例如开发系统特定的零模型或参考模型，对观测数据的一个或多个组成部分进行随机化。在此我们回顾了多种为社交网络分析生成参考模型的随机化过程。参考模型在分析网络数据时为假设检验提供期望。我们概述了生成有效参考模型的关键阶段，并详述了生成参考分布的四种方法：置换、重采样、从分布中采样和生成模型。我们强调了每类方法适用的场景，并指出研究者应避免的潜在陷阱。自始至终，我们用一个模拟社交系统中的例子来说明我们的观点。我们的目标是为社交网络研究者提供对分析方法的更深入理解，以增强他们在针对特定研究问题定制参考模型时的信心。
引用
@article{arxiv.2012.04720,
title = {A guide to choosing and implementing reference models for social network analysis},
author = {Elizabeth A. Hobson and Matthew J. Silk and Nina H. Fefferman and Daniel B. Larremore and Puck Rombach and Saray Shai and Noa Pinter-Wollman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.04720},
year = {2021}
}