[論文レビュー] Analysis of link formation, persistence and dissolution in netsense data

Ashwin Bahulkar, Bolesław K. Szymański+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 18, 2016

Complex Network Analysis Techniques参考文献 15被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、ノートルダム大学の1年生を対象に3年間にわたり収集されたスマートフォンのログデータとアンケート回答を組み合わせて、ソーシャルネットワークの進化を分析している。通信および友人関係ネットワークをモデル化することで、リンクの形成・維持・解消と強く相関する学生の特徴や活動を同定し、統計的および機械学習的手法を用いてソーシャルネットワークダイナミクスの予測的知見を提供している。

ABSTRACT

We study a unique behavioral network data set (based on periodic surveys and on electronic logs of dyadic contact via smartphones) collected at the University of Notre Dame. The participants are a sample of members of the entering class of freshmen in the fall of 2011 whose opinions on a wide variety of political and social issues and activities on campus were regularly recorded — at the beginning and end of each semester — for the first three years of their residence on campus. We create a communication activity network implied by call and text data, and a friendship network based on surveys. Both networks are limited to students participating in the NetSense surveys. We aim at finding student traits and activities on which agreements correlate well with formation and persistence of links while disagreements is highly correlated with non-existence or dissolution of links in the two social networks that we created. Using statistical analysis and machine learning, we observe several traits and activities displaying such correlations, thus being of potential use to predict social network evolution.

研究の動機と目的

• 学生の行動および意見が現実の大学環境における社会的結束の形成と維持にどのように影響するかを理解すること。
• 通信ネットワークおよび友人関係ネットワークの両方において、リンクの安定性または解消に関連する特定の特徴および活動を同定すること。
• 定期的なアンケートおよび電子的連絡ログからの行動データを用いて、ソーシャルネットワーク進化の予測モデルを構築すること。
• 政治的・社会的問題に関する賛否の一致・不一致がネットワークリンクダイナミクスに与える予測力の比較。
• 自己申告された態度と実際の通信パターンとの相互作用が、ソーシャルネットワーク形成にどのように寄与するかを検討すること。

提案手法

• 参加学生が提供した匿名化された通話およびメッセージログを用いて、通信行動ネットワークを構築した。
• 各学期の初めと終わりに実施された同級生関係に関するアンケート回答に基づき、友人関係ネットワークを構築した。
• データの一貫性と整合性を確保するため、両ネットワークをNetSenseアンケートに参加した学生に限定した。
• 統計的分析および機械学習手法を用いて、学生の特徴・活動とネットワークリンク進化との相関を同定した。
• 3年間の縦断的データを用いて、時間経過に伴うリンクの形成・維持・解消をモデル化した。
• 政治的・社会的問題に関する賛否の一致・不一致を、ネットワーク結束ダイナミクスの予測変数として測定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの学生の特徴や活動が、ネットワーク内での新しい社会的結束の形成と顕著に相関しているか？
• RQ2 政治的・社会的問題に関する賛否の一致は、既存の社会的結束の維持とどの程度相関しているか？
• RQ3 不一致が、通信ネットワークおよび友人関係ネットワークの両方において、社会的結束の解消をどの程度予測できるか？
• RQ4 電子的通信ログは、自己申告アンケートデータに比べて、ネットワーク進化の予測にどの程度優れているか？
• RQ5 どの特定の行動や態度が、時間経過に伴う安定的または不安定な社会的つながりを最もよく予測するか？

主な発見

• 政治的・社会的問題に関する賛否の一致は、通信ネットワークおよび友人関係ネットワークの両方において、リンクの形成および維持と顕著に相関していた。
• 重要な問題についての不一致は、両ネットワークタイプにおいて、社会的結束の存在しない状態または解消と強く相関していた。
• 特定のキャンパスイベントへの参加といった学生の活動は、リンクの形成および安定性の予測において強いパワーを示した。
• 通話およびメッセージログに基づく通信ネットワークのリンクは、友人関係ネットワークのリンクよりも賛否パターンの変化により迅速に反応していた。
• 政治的傾向やキャンパス団体への参加といった学生の特徴が、ネットワーク進化の強力な予測要因として浮き彫りになった。
• 賛否データを用いて訓練した機械学習モデルは、3年間の期間にわたりリンクダイナミクスの予測において顕著な正確性を示した。