在线社交网络中的受访者驱动抽样
社会与信息网络
2013-08-30 v1 应用统计
摘要
受访者驱动抽样（RDS）是一种常用于获取隐藏社区数据的方法，这些社区缺乏无偏抽样框，或因社会污名化导致其成员不愿表明身份。获取此类社区的准确统计数据至关重要，例如，它们往往比总体人群承受不同的健康负担，若缺乏良好的统计数据，则难以有效且经济地对其实施预防或治疗干预。在线社交网络（OSN）具有改善 RDS 的潜力。我们提出了一种针对 OSN 的新型 RDS 招募协议，并通过模拟表明，该协议在抽样准确性方面优于标准 RDS 协议，并接近马尔可夫链蒙特卡洛随机游走的准确性。
引用
@article{arxiv.1308.6356,
title = {Respondent-Driven Sampling in Online Social Networks},
author = {Christopher M. Homan and Vincent Silenzio and Randall Sell},
journal= {arXiv preprint arXiv:1308.6356},
year = {2013}
}