同质性调整的社会影响估计
统计方法学
2024-05-29 v1
摘要
同质性和社会影响是社会网络分析的两个关键概念。区分这些现象是困难的,而消除两者歧义的方法主要局限于纵向数据分析。在本研究中,我们为通过横截面数据有效估计社会影响提供了充分条件,从而提出了一种新颖的同质性调整社会影响模型,该模型解决了潜在同质性特征的后门路径。常用的网络自相关模型(NAM)是我们提出的模型在无潜在同质性情况下的特例,这表明NAM仅在所有同质性属性都被观测到时才有效。我们进行了一项广泛的模拟研究,以评估我们提出的同质性调整模型的性能,并将其结果与传统NAM的结果进行比较。我们的研究结果揭示了社会网络的微妙动态,为寻求在考虑同质性的同时估计社会影响效应的研究人员提供了一个有价值的工具。实现我们方法的代码可在 https://github.com/hanhtdpham/hanam 获取。
引用
@article{arxiv.2405.18413,
title = {Homophily-adjusted social influence estimation},
author = {Hanh T. D. Pham and Daniel K. Sewell},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.18413},
year = {2024}
}