論文の概要: Likelihood-Based Methods Improve Parameter Estimation in Opinion Dynamics Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02766v2
• Date: Thu, 5 Oct 2023 09:22:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 10:52:02.082105
• Title: Likelihood-Based Methods Improve Parameter Estimation in Opinion Dynamics Models
• Title（参考訳）: 確率ベース手法によるオピニオンダイナミクスモデルにおけるパラメータ推定の改善
• Authors: Jacopo Lenti, Corrado Monti, Gianmarco De Francisci Morales
• Abstract要約: エージェント・ベース・モデル(ABM)におけるパラメータ推定の最大解法は、典型的なシミュレーション・ベース・アプローチよりも優れていることを示す。 対照的に、確率に基づくアプローチは、統計的に原理化された方法で未知のパラメータを観測データに接続する確率関数を導出する。 実験の結果,最大推定値の精度は最大4倍に向上し,計算時間を最大200倍に短縮できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.138671548064356
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We show that a maximum likelihood approach for parameter estimation in agent-based models (ABMs) of opinion dynamics outperforms the typical simulation-based approach. Simulation-based approaches simulate the model repeatedly in search of a set of parameters that generates data similar enough to the observed one. In contrast, likelihood-based approaches derive a likelihood function that connects the unknown parameters to the observed data in a statistically principled way. We compare these two approaches on the well-known bounded-confidence model of opinion dynamics. We do so on three realistic scenarios of increasing complexity depending on data availability: (i) fully observed opinions and interactions, (ii) partially observed interactions, (iii) observed interactions with noisy proxies of the opinions. We highlight how identifying observed and latent variables is fundamental for connecting the model to the data. To realize the likelihood-based approach, we first cast the model into a probabilistic generative guise that supports a proper data likelihood. Then, we describe the three scenarios via probabilistic graphical models and show the nuances that go into translating the model. Finally, we implement the resulting probabilistic models in an automatic differentiation framework (PyTorch). This step enables easy and efficient maximum likelihood estimation via gradient descent. Our experimental results show that the maximum likelihood estimates are up to 4x more accurate and require up to 200x less computational time.
• Abstract（参考訳）: エージェントベースモデル (abms) におけるパラメータ推定の最大帰納法が, 典型的なシミュレーションベースアプローチよりも優れていることを示す。 シミュレーションに基づくアプローチでは、観測したパラメータに似たデータを生成する一連のパラメータを探索して、繰り返しモデルをシミュレートする。 対照的に、確率に基づくアプローチは、統計的に原理化された方法で未知のパラメータを観測データに接続する確率関数を導出する。 これらの2つのアプローチを、よく知られた意見力学の有界信頼モデルで比較する。 データ可用性に応じて複雑さを増大させる現実的なシナリオを3つ挙げる。 i) 完全に観察された意見と相互作用 (ii) 部分的に観察された相互作用 (iii)意見のノイズプロキシとの相互作用を観察した。 モデルとデータを結ぶ上で,観測変数と潜在変数の識別が基本である点を強調する。 確率に基づくアプローチを実現するために、我々はまずモデルを適切なデータ可能性をサポートする確率的生成ギーズにキャストする。 次に,確率的グラフィカルモデルを用いて3つのシナリオを説明し,モデルを翻訳するニュアンスを示す。 最後に,結果の確率モデルを自動微分フレームワーク(pytorch)で実装する。 このステップは、勾配降下による簡易かつ効率的な最大推定を可能にする。 実験の結果,最大確率推定値は最大4倍精度が高く,計算時間も最大200倍削減できることがわかった。

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