部分观测流言数据的超事件网络建模
统计方法学
2025-11-25 v1
摘要
流言是一种普遍的社会现象，塑造了社区中的关系和信息流动。从网络理论的角度看，流言可以视为一种高阶相互作用，因为它至少涉及两个人对第三个非在场的人进行讨论。流言的机制复杂：它最可能是动态的，因为其强度随时间变化，可能是病毒性的，如果一次流言事件诱发未来的流言事件，例如重复或报复。我们定义感兴趣的协变量，并提出一种关系超事件模型来研究和量化这些复杂动态。我们考虑来自匈牙利 44 所中学的年度调查数据。关于事件的确切时间或在年度时间间隔内的事件总数的任何信息都不可得。唯一测量的是在给定时间间隔内是否发生了至少一次流言事件。我们将关系超事件模型的推断扩展到右删失区间时间数据的情况，并展示如何使用灵活且高效的广义可加模型来估计感兴趣效应的影响。我们对学校数据的分析说明，一个能够识别流言的社会驱动因素，同时揭示复杂时序动态的模型能够识别线性、平滑和随机效应。
引用
@article{arxiv.2511.18543,
title = {Hyperevent network modelling of partially observed gossip data},
author = {Veronica Poda and Veronica Vinciotti and Ernst C. Wit},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.18543},
year = {2025}
}