同质性与传染在观察性社会网络研究中普遍混杂

我们考虑社会网络上可能涉及三个因素的过程：同质性，即由于个体特质匹配而形成的社会联系；社会传染，也称为社会影响；以及个体协变量对其行为或其他可测量响应的因果效应。我们证明，通常情况下，所有这些因素都相互混杂。要将它们彼此区分开来，需要对社会过程的参数化形式或所用协变量的充分性（或两者兼有）做出强有力的假设。我们特别通过简单例子证明，回归系数的不对称性无法识别因果效应，并且非常简单的模仿模型（社会传染的一种形式）可以在个体固有特质与其选择之间产生显著的相关性，即使它们之间没有内在的亲和力。我们还针对这些结果提出了一些可能的建设性应对策略。