論文の概要: Homophily Within and Across Groups

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07901v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 20:17:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:02:38.564326
• Title: Homophily Within and Across Groups
• Title（参考訳）: 群におけるホモフィリーとアクロス
• Authors: Abbas K. Rizi, Riccardo Michielan, Clara Stegehuis, Mikko Kivelä,
• Abstract要約: 局所的および大域的ホモフィリーの両方を統合する指数関数的家族モデルを提案する。 我々は、高次アソシエイト混合がネットワーク力学にどのように影響するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Traditional social network analysis often models homophily--the tendency of similar individuals to form connections--using a single parameter, overlooking finer biases within and across groups. We present an exponential family model that integrates both local and global homophily, distinguishing between strong homophily within tightly knit cliques and weak homophily spanning broader community interactions. By modeling these forms of homophily through a maximum entropy approach and deriving the network behavior under percolation, we show how higher-order assortative mixing influences network dynamics. Our framework is useful for decomposing homophily into finer levels and studying the spread of information and diseases, influence dynamics, and innovation diffusion. We demonstrate that the interaction between different levels of homophily results in complex percolation thresholds. We tested our model on various datasets with distinct homophily patterns, showcasing its applicability. These homophilic connections significantly affect the effectiveness of intervention and mitigation strategies. Hence, our findings have important implications for improving public health measures, understanding information dissemination on social media, and optimizing intervention strategies.
• Abstract（参考訳）: 伝統的な社会的ネットワーク分析は、しばしばホモフィリーをモデル化する - 類似した個人が単一のパラメータを使用し、グループ内およびグループ間のより細かいバイアスを見渡す傾向にある。 本研究では, 局所的および大域的ホモフィリーを統合し, 強いホモフィリーとより広いコミュニティ相互作用にまたがる弱いホモフィリーを区別する指数的家族モデルを提案する。 これらの形態のホモフィリーを最大エントロピーアプローチでモデル化し、パーコレーション下でのネットワーク挙動を導出することにより、高次アスソート混合がネットワーク力学にどのように影響するかを示す。 本フレームワークは, 情報・疾患の拡散, 影響力学, イノベーション拡散の研究において, ホモフィリをより微細なレベルに分解するのに有用である。 異なるレベルのホモフィリー間の相互作用が複雑なパーコレーション閾値をもたらすことを示す。 我々は,その適用性を示すために,異なるホモフィリパターンを持つ様々なデータセットでモデルを検証した。 これらのホモ親和性結合は介入と緩和戦略の有効性に大きな影響を及ぼす。 その結果, 公衆衛生対策の改善, ソーシャルメディアへの情報発信の理解, 介入戦略の最適化に重要な意味を持つことがわかった。

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