論文の概要: Peer Disambiguation in Self-Reported Surveys using Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20076v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 21:25:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:19:43.738275
• Title: Peer Disambiguation in Self-Reported Surveys using Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: グラフ注意ネットワークを用いた自己報告型調査におけるピア不明瞭度
• Authors: Ajitesh Srivastava, Aryan Shetty, Eric Rice,
• Abstract要約: 本研究は,グラフニューラルネットワーク(GNN)による実世界のネットワークデータ解析の進歩の可能性を示すものである。 あいまいさを解消することにより,ネットワークの精度を向上し,自殺リスク予測を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8302115161559565
• License:
• Abstract: Studying peer relationships is crucial in solving complex challenges underserved communities face and designing interventions. The effectiveness of such peer-based interventions relies on accurate network data regarding individual attributes and social influences. However, these datasets are often collected through self-reported surveys, introducing ambiguities in network construction. These ambiguities make it challenging to fully utilize the network data to understand the issues and to design the best interventions. We propose and solve two variations of link ambiguities in such network data -- (i) which among the two candidate links exists, and (ii) if a candidate link exists. We design a Graph Attention Network (GAT) that accounts for personal attributes and network relationships on real-world data with real and simulated ambiguities. We also demonstrate that by resolving these ambiguities, we improve network accuracy, and in turn, improve suicide risk prediction. We also uncover patterns using GNNExplainer to provide additional insights into vital features and relationships. This research demonstrates the potential of Graph Neural Networks (GNN) to advance real-world network data analysis facilitating more effective peer interventions across various fields.
• Abstract（参考訳）: 相互関係の研究は、コミュニティが直面している複雑な課題を解決し、介入を設計する上で重要である。 このようなピアベースの介入の有効性は、個々の属性や社会的影響に関する正確なネットワークデータに依存する。 しかしながら、これらのデータセットは、しばしば自己報告による調査を通じて収集され、ネットワーク構築における曖昧さが導入される。 これらの曖昧さは、ネットワークデータを十分に活用して問題を理解し、最良の介入を設計することを困難にしている。 このようなネットワークデータにおけるリンクあいまいさの2つのバリエーションを提案し,解決する。 i) 2つの候補リンクのうちの1つが存在し、 (ii) 候補リンクが存在する場合。 実世界とシミュレーションされたあいまいさを持つ実世界のデータに対して,個人属性とネットワーク関係を考慮に入れたグラフ注意ネットワーク(GAT)を設計する。 また,これらの曖昧さを解消することで,ネットワークの精度を向上し,自殺リスク予測を改善することも実証した。 また、GNNExplainerを使って、重要な機能や関係性に関する洞察を提供するパターンも見つけました。 本研究は、グラフニューラルネットワーク(GNN)が、様々な分野におけるより効果的なピア介入を促進するために、現実世界のネットワークデータ分析を前進させる可能性を実証する。

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