論文の概要: Identifying Peer Influence in Therapeutic Communities Adjusting for Latent Homophily

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14223v4
• Date: Mon, 10 Jun 2024 14:41:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 10:27:01.474650
• Title: Identifying Peer Influence in Therapeutic Communities Adjusting for Latent Homophily
• Title（参考訳）: 遅発性ホモフィリーに適応した治療コミュニティにおけるピールの影響の同定
• Authors: Shanjukta Nath, Keith Warren, Subhadeep Paul,
• Abstract要約: 薬物乱用や犯罪行為に対する対人的役割モデルの影響について検討した。 観測データに観測されていないホモフィリーが存在する場合のピアの影響を同定するために,潜時変動モデルを用いてネットワークをモデル化する。 以上の結果から,友人の卒業が住民の卒業に与える影響は,性別,人種,役割モデルの効果の定義によって異なることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6385815610837167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate peer role model influence on successful graduation from Therapeutic Communities (TCs) for substance abuse and criminal behavior. We use data from 3 TCs that kept records of exchanges of affirmations among residents and their precise entry and exit dates, allowing us to form peer networks and define a causal effect of interest. The role model effect measures the difference in the expected outcome of a resident (ego) who can observe one of their peers graduate before the ego's exit vs not graduating. To identify peer influence in the presence of unobserved homophily in observational data, we model the network with a latent variable model. We show that our peer influence estimator is asymptotically unbiased when the unobserved latent positions are estimated from the observed network. We additionally propose a measurement error bias correction method to further reduce bias due to estimating latent positions. Our simulations show the proposed latent homophily adjustment and bias correction perform well in finite samples. We also extend the methodology to the case of binary response with a probit model. Our results indicate a positive effect of peers' graduation on residents' graduation and that it differs based on gender, race, and the definition of the role model effect. A counterfactual exercise quantifies the potential benefits of an intervention directly on the treated resident and indirectly on their peers through network propagation.
• Abstract（参考訳）: 薬物乱用や犯罪行為に対する対人的役割モデルの影響について検討した。 住民間の確認書の交換記録と正確な入出日日を記録する3TCのデータを用いて、ピアネットワークを形成し、関心の因果効果を定義する。 ロール・モデル・エフェクトは、エゴの退学または卒業しない前に仲間の一人が卒業する様子を観察できる居住者(エゴ)の期待結果の差を測定する。 観測データに観測されていないホモフィリーが存在する場合のピアの影響を同定するために,潜時変動モデルを用いてネットワークをモデル化する。 観測ネットワークから観測された非観測潜伏位置を推定した場合、我々のピアインフルエンス推定器は漸近的に不偏であることを示す。 また,遅延位置の推定によるバイアスの低減を図るため,誤差補正手法を提案する。 シミュレーションにより, 有限サンプルにおいて, 提案した遅延ホモフィリ調整とバイアス補正が良好に動作することを示す。 また、この手法をプロビットモデルによるバイナリ応答の場合にも拡張する。 以上の結果から,友人の卒業が住民の卒業に与える影響は,性別,人種,役割モデルの効果の定義によって異なることが示唆された。 カウンターファクト・エクササイズは、ネットワークの伝播を通じて、被治療者の直接的および間接的に、介入の潜在的利益を定量化する。

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