基于含噪观测的社会系统推断
社会与信息网络
2021-06-30 v2
摘要
本文研究从公开演化观点的单一轨迹中进行社会系统推断，其中观测噪声导致样本在时间上与坐标上的统计依赖性。我们首先提出一个网络社会系统，其包含社会网络中的个体以及网络层中的一组信息源，其观点动力学显式地考虑了确认偏误、新颖性偏误与过程噪声。基于所提出的社会模型，我们进而研究最小二乘自回归模型估计的样本复杂度，它决定了使所辨识模型达到规定准确度与置信度水平所需的观测数量。在已辨识社会模型的基础上，我们接着研究社会推断，特别关注加权网络拓扑、潜意识偏误以及确认偏误与新颖性偏误的模型参数。最后，理论结果以及所提出社会模型与推断算法的有效性由美国参议院成员意识形态数据得到验证。
引用
@article{arxiv.2012.03075,
title = {Social System Inference from Noisy Observations},
author = {Yanbing Mao and Naira Hovakimyan and Tarek Abdelzaher and Evangelos Theodorou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.03075},
year = {2021}
}