論文の概要: Distinguishing mechanisms of social contagion from local network view

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18519v2
• Date: Thu, 27 Jun 2024 12:34:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-28 12:59:10.928190
• Title: Distinguishing mechanisms of social contagion from local network view
• Title（参考訳）: 地域ネットワークから見た社会感染の消長メカニズム
• Authors: Elsa Andres, Gergely Ódor, Iacopo Iacopini, Márton Karsai,
• Abstract要約: 複数の採用ルールは、同じ社会的感染プロセスでも共存することがある。 我々のゴールは、既存の採用メカニズムが顕微鏡的視点から区別できるかどうかを理解することである。 本研究は、自我中心レベルでの伝播過程の観察について、新しい視点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.02499907423888048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The adoption of individual behavioural patterns is largely determined by stimuli arriving from peers via social interactions or from external sources. Based on these influences, individuals are commonly assumed to follow simple or complex adoption rules, inducing social contagion processes. In reality, multiple adoption rules may coexist even within the same social contagion process, introducing additional complexity into the spreading phenomena. Our goal is to understand whether coexisting adoption mechanisms can be distinguished from a microscopic view, at the egocentric network level, without requiring global information about the underlying network, or the unfolding spreading process. We formulate this question as a classification problem, and study it through a Bayesian likelihood approach and with random forest classifiers in various synthetic and data-driven experiments. This study offers a novel perspective on the observations of propagation processes at the egocentric level and a better understanding of landmark contagion mechanisms from a local view.
• Abstract（参考訳）: 個人の行動パターンの採用は、主に、社会的相互作用や外部ソースを介して仲間からやってくる刺激によって決定される。 これらの影響に基づき、個人は一般的に単純または複雑な養子縁組規則に従うと仮定され、社会的伝染プロセスが引き起こされる。 実際には、複数の採用ルールは、同じ社会的伝染プロセス内で共存し、拡散現象にさらなる複雑さをもたらす可能性がある。 我々のゴールは、既存の採用メカニズムが、基盤となるネットワークや展開プロセスのグローバルな情報を必要とすることなく、エゴセントリックネットワークレベルで、顕微鏡的な視点から区別できるかどうかを理解することである。 本稿では、この問題を分類問題として定式化し、ベイズ確率法および様々な合成およびデータ駆動実験におけるランダムな森林分類器を用いて研究する。 本研究は、自我中心レベルでの伝播過程の観察と、局所的な視点からランドマーク感染機構のより深い理解について、新しい視点を提供する。

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