論文の概要: Interpretable Stochastic Block Influence Model: measuring social
influence among homophilous communities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01028v1
- Date: Mon, 1 Jun 2020 15:49:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 07:53:22.154215
- Title: Interpretable Stochastic Block Influence Model: measuring social
influence among homophilous communities
- Title（参考訳）: 解釈可能な確率的ブロック影響モデル--同系コミュニティ間の社会的影響を測定する
- Authors: Yan Leng, Tara Sowrirajan, Alex Pentland
- Abstract要約: ネットワーク上の意思決定は、ホモフィリーと社会的影響の両方によって説明できる。
社会的影響は役割理論によって説明できるが、これは個人間の影響が役割や関心の行動に依存することを示している。
本稿では,ブロック影響モデル(Block Influence Model)という生成モデルを提案し,ネットワーク形成とコミュニティ間の行動の影響を共同で分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.563449647618151
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Decision-making on networks can be explained by both homophily and social
influence. While homophily drives the formation of communities with similar
characteristics, social influence occurs both within and between communities.
Social influence can be reasoned through role theory, which indicates that the
influences among individuals depend on their roles and the behavior of
interest. To operationalize these social science theories, we empirically
identify the homophilous communities and use the community structures to
capture the "roles", which affect the particular decision-making processes. We
propose a generative model named Stochastic Block Influence Model and jointly
analyze both the network formation and the behavioral influence within and
between different empirically-identified communities. To evaluate the
performance and demonstrate the interpretability of our method, we study the
adoption decisions of microfinance in an Indian village. We show that although
individuals tend to form links within communities, there are strong positive
and negative social influences between communities, supporting the weak tie
theory. Moreover, we find that communities with shared characteristics are
associated with positive influence. In contrast, the communities with a lack of
overlap are associated with negative influence. Our framework facilitates the
quantification of the influences underlying decision communities and is thus a
useful tool for driving information diffusion, viral marketing, and technology
adoptions.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク上の意思決定は、ホモフィリーと社会的影響の両方によって説明できる。
ホモフィリーは類似した特徴を持つ共同体の形成を促進するが、社会的な影響はコミュニティ内とコミュニティ間で起こる。
社会的影響は役割理論によって説明できるが、これは個人の影響が役割や関心の行動に依存することを示している。
これらの社会科学理論を運用するために,同情的なコミュニティを実証的に同定し,コミュニティ構造を用いて特定の意思決定プロセスに影響を与える「ルール」を捕捉する。
本稿では,確率的ブロック影響モデル(Stochastic Block Influence Model)という生成モデルを提案する。
本手法の性能評価と解釈可能性を示すため,インド村におけるマイクロファイナンスの導入決定について検討した。
個人はコミュニティ内でリンクを形成する傾向にあるが、コミュニティ間には強い肯定的・否定的な社会的影響があり、弱い結びつき理論を支持している。
さらに,共有特性を持つコミュニティは,肯定的な影響に結びついていることが判明した。
対照的に、重複の少ないコミュニティは否定的な影響に結びついている。
本フレームワークは,意思決定コミュニティの基盤となる影響を定量化し,情報拡散,バイラルマーケティング,技術導入を促進する上で有用なツールである。
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