约束下的自助法用于评估人类接触网络中的群体行为
物理与社会
2013-11-27 v2 社会与信息网络
统计理论
统计理论
摘要
描述人类活动和互动的时间与空间分辨数据的日益可用性，为人类行为的静态和动态特性提供了见解。然而，在实践中，现实世界的数据集通常只能被视为特定事件的一个实现。这凸显了社交网络分析中的一个关键问题：估计属性的统计显著性。在此背景下，我们专注于评估经验网络中特定节点子集的定量特征。我们提出了一种基于在经验网络内约束下对节点组进行自助法的统计重抽样方法。该方法使我们能够为关于所考虑节点子集相关属性的各种零假设定义接受区间，从而通过统计检验将其行为表征为“正常”或非正常。我们将该方法应用于一个高分辨率数据集，该数据集描述了两场同地举办的科学会议期间个体之间的面对面接近。作为案例研究，我们展示了如何探究两场会议同地举办是否成功地将两个相应的科学家群体聚集在一起。
引用
@article{arxiv.1212.3524,
title = {Bootstrapping under constraint for the assessment of group behavior in human contact networks},
author = {Nicolas Tremblay and Alain Barrat and Cary Forest and Mark Nornberg and Jean-François Pinton and Pierre Borgnat},
journal= {arXiv preprint arXiv:1212.3524},
year = {2013}
}