論文の概要: On the inadequacy of nominal assortativity for assessing homophily in networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10245v2
• Date: Tue, 5 Sep 2023 14:12:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 07:13:01.604658
• Title: On the inadequacy of nominal assortativity for assessing homophily in networks
• Title（参考訳）: ネットワークにおける相同性評価のための名目的乱雑性の欠如について
• Authors: Fariba Karimi and Marcos Oliveira
• Abstract要約: 名目的非合理性は群不均衡や非対称な群間相互作用を考慮できないことを示す。 この調整により,様々な混合レベルを有するネットワークにおいて,期待されるアソーサビリティが回復することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nominal assortativity (or discrete assortativity) is widely used to characterize group mixing patterns and homophily in networks, enabling researchers to analyze how groups interact with one another. Here we demonstrate that the measure presents severe shortcomings when applied to networks with unequal group sizes and asymmetric mixing. We characterize these shortcomings analytically and use synthetic and empirical networks to show that nominal assortativity fails to account for group imbalance and asymmetric group interactions, thereby producing an inaccurate characterization of mixing patterns. We propose adjusted nominal assortativity and show that this adjustment recovers the expected assortativity in networks with various level of mixing. Furthermore, we propose an analytical method to assess asymmetric mixing by estimating the tendency of inter- and intra-group connectivities. Finally, we discuss how this approach enables uncovering hidden mixing patterns in real-world networks.
• Abstract（参考訳）: 群混合パターンやネットワーク内のホモフィリーを特徴付けるために、離散的アスカティビティ(あるいは離散的アスカティティティ)が広く用いられており、研究者は集団同士の相互作用を分析できる。 本稿では,不等な群サイズと非対称混合を持つネットワークに適用した場合,本尺度が深刻な欠点をもたらすことを示す。 それらの欠点を解析的に特徴付け, 総合的および経験的ネットワークを用いて, 非対称群間相互作用と群不均衡を表わさないことを示し, 不正確な混合パターンのキャラクタリゼーションを生成する。 この調整により,様々な混合レベルを有するネットワークにおいて,期待されるアソーサビリティが回復することを示す。 さらに,群間および群内結合の傾向を推定し,非対称混合を評価する解析手法を提案する。 最後に、このアプローチが現実世界のネットワークにおける隠れた混合パターンを明らかにする方法について議論する。

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