ノード不均一性は関係事象モデルにおけるゴースト三進効果を誘導することができる【JST・京大機械翻訳】

Juozaitiene Ruta; Wit Ernst C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202677528563 整理番号：22P0322607

ノード不均一性は関係事象モデルにおけるゴースト三進効果を誘導することができる【JST・京大機械翻訳】

Nodal heterogeneity can induce ghost triadic effects in relational event models

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発行年： 2022年03月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年03月08日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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時間的ネットワークデータは,電子メールによる科学論文や通信を共用するような送信者と受信機の間の時間スタンプ相互作用事象としてしばしば符号化される。複雑な時間的依存性によって提起された特定の問題に対処するために,多くの関係事象フレームワークを提案した。これらのモデルは,個々の行動,内因性および外因性因子,ならびに他の個体との相互作用が,時間とともにネットワーク動態をどのように改変するかを定量化することを試みた。ネットワークにおける変化が,相反性またはトリアディック効果のような自然関係傾向を反映する内因性機構に起因するかどうかを決定することは,しばしば興味深い。特性または受信する傾向は,少なくとも一部はアクター属性に関連している。ネットワークにおけるノード不均一性は,アクター特異的またはダイアディック共変量を含むことによりしばしばモデル化される。しかし,すべての人格特性を包括的に捉えることは,不可能ではないならば,実際には難しい。不均一性を説明する失敗は,関心の鍵となる変数の実質的効果を混乱させる可能性がある。本研究は,ノードレベル送信機と受信者効果を説明する失敗がゴーストトリアド効果を誘発することを示した。これらの問題を扱うための関係事象モデルのランダム効果拡張を提案した。著者らは,それが,例えば,インテグリとアウト度統計のようなより伝統的なアプローチに対して,しばしば効果的であることを示す。これらの結果は,ノード不均一性に関する不十分な情報による階層原理の違反を,標準として関係事象モデルにおけるランダム効果を含めることによって解決することができた。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

異種生物間相互作用 , システムモデル , 人工知能

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