論文の概要: Networks and Identity Drive Geographic Properties of the Diffusion of Linguistic Innovation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04842v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 05:17:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-12 03:56:54.088497
• Title: Networks and Identity Drive Geographic Properties of the Diffusion of Linguistic Innovation
• Title（参考訳）: 言語革新の拡散におけるネットワークとアイデンティティドライブの地理的特性
• Authors: Aparna Ananthasubramaniam and David Jurgens and Daniel M. Romero
• Abstract要約: 人口密度とネットワークトポロジはどちらもイノベーションの拡散をモデル化するために必要であることを示す。 私たちの研究は、モデルがイノベーションの導入を理解し、再現するために、両方の要素を統合する必要があることを示唆しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.56784112136871
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Adoption of cultural innovation (e.g., music, beliefs, language) is often geographically correlated, with adopters largely residing within the boundaries of relatively few well-studied, socially significant areas. These cultural regions are often hypothesized to be the result of either (i) identity performance driving the adoption of cultural innovation, or (ii) homophily in the networks underlying diffusion. In this study, we show that demographic identity and network topology are both required to model the diffusion of innovation, as they play complementary roles in producing its spatial properties. We develop an agent-based model of cultural adoption, and validate geographic patterns of transmission in our model against a novel dataset of innovative words that we identify from a 10% sample of Twitter. Using our model, we are able to directly compare a combined network + identity model of diffusion to simulated network-only and identity-only counterfactuals -- allowing us to test the separate and combined roles of network and identity. While social scientists often treat either network or identity as the core social structure in modeling culture change, we show that key geographic properties of diffusion actually depend on both factors as each one influences different mechanisms of diffusion. Specifically, the network principally drives spread among urban counties via weak-tie diffusion, while identity plays a disproportionate role in transmission among rural counties via strong-tie diffusion. Diffusion between urban and rural areas, a key component in innovation diffusing nationally, requires both network and identity. Our work suggests that models must integrate both factors in order to understand and reproduce the adoption of innovation.
• Abstract（参考訳）: 文化的革新(音楽、信仰、言語など)の採用は地理的に相関することが多く、採用者は比較的研究の少ない、社会的に重要な領域の領域に大半を占める。 これらの文化圏は、しばしばいずれの結果であろうと仮定される。 (i)文化革新の導入を推進するアイデンティティ・パフォーマンス、又は (ii)拡散の根底にあるネットワークにおけるホモフィリー。 本研究では,人口密度とネットワークトポロジが,空間特性の生成において相補的な役割を担いながら,イノベーションの拡散をモデル化するために必要であることを示す。 我々は,twitter の10% のサンプルから識別した革新的な単語の新たなデータセットに対して,エージェントベースの文化的普及モデルを開発し,モデル内の伝達の地理的パターンを検証する。 このモデルを用いて、拡散のネットワーク+アイデンティティモデルとシミュレーションされたネットワークのみおよびアイデンティティのみの偽物モデルを直接比較することが可能であり、ネットワークとアイデンティティの分離および組み合わせの役割をテストできる。 社会科学者はしばしばネットワークやアイデンティティを文化の変化をモデル化する上での核となる社会構造として扱うが、拡散の重要な地理的特性は、それぞれが拡散の異なるメカニズムに影響を与えるため、両方の要因に依存することが示されている。 特に、このネットワークは弱いティー拡散を通じて都市郡間の拡散を推進し、一方、アイデンティティは強いティー拡散を通じて農村郡間の伝達において不均等な役割を担っている。 全国的に拡散するイノベーションの重要な要素である都市と農村の拡散は、ネットワークとアイデンティティの両方を必要とする。 私たちの研究は、モデルがイノベーションの採用を理解し、再現するために両方の要素を統合する必要があることを示唆している。

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