时间序列数据中的协调事件检测与发起者识别
社会与信息网络
2019-11-27 v2 人工智能
多智能体系统
计量经济学
数据分析、统计与概率
摘要
行为发起是一种领导形式，并且是影响人类社会和其他社会性动物物种中群体形成、动态和决策过程的社会组织的重要方面。在这项工作中，我们形式化了“协调发起者推断问题”（Coordination Initiator Inference Problem），并提出了一种简单而强大的框架，用于提取协调活动的时间段并确定发起此协调的个体，仅基于那些时间段内群体中个体的活动。所提出的方法给定任意个体时间序列，自动地（1）识别协调群体活动的时间，（2）确定这些活动的发起者身份，以及（3）对发生群体协调的可能机制进行分类，所有这些都是新颖的计算任务。我们在模拟和真实世界数据上演示了我们的框架：动物轨迹跟踪以及股票市场数据。我们的方法与现有的全局领导力推断方法具有竞争力，但提供了用于局部领导力和协调机制分类的首批方法。我们的结果与真值生物数据一致，并且该框架在金融数据中发现了许多已知事件，这些事件未体现在 aggregate NASDAQ 指数中。我们的方法容易推广到来自交互实体的任何协调时间序列数据。
引用
@article{arxiv.1603.01570,
title = {Coordination Event Detection and Initiator Identification in Time Series Data},
author = {Chainarong Amornbunchornvej and Ivan Brugere and Ariana Strandburg-Peshkin and Damien Farine and Margaret C. Crofoot and Tanya Y. Berger-Wolf},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.01570},
year = {2019}
}
备注
This is the final peer-reviewed version before publishing of the previous pre-print entitled "FLICA: A Framework for Leader Identification in Coordinated Activity"