SONIC：含意见领袖与社群的社交网络模型
应用统计
2021-02-09 v1
摘要
将社交媒体特征整合进计量经济框架需要建模一个高维动态网络，其参数维度通常远大于观测数。为应对该问题，我们引入 SONIC，一种新的高维网络模型，其假设（1）仅少数意见领袖驱动网络动态；（2）网络的社群结构以对特定意见领袖响应的同质性为特征，意味着其潜在相似性。我们提出一种基于贪心算法与 LASSO 正则化的估计流程。通过理论研究与模拟，我们表明即便样本量小于网络规模，矩阵参数仍可估计。利用从领先社交媒体平台之一——StockTwits 获取的新数据集并通过自然语言处理量化其观点，我们对一组选定用户间的观点网络动态建模并进一步检测潜在社群。借助稀疏正则化，我们可识别网络中的重要节点。
引用
@article{arxiv.2102.04124,
title = {SONIC: SOcial Network with Influencers and Communities},
author = {Cathy Yi-Hsuan Chen and Wolfgang Karl Härdle and Yegor Klochkov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.04124},
year = {2021}
}