[論文レビュー] Beyond Homophily: Incorporating Actor Variables in Actor-oriented Network Models

Tom A. B. Snijders, Alessandro Lomi|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2018

Complex Network Analysis Techniques参考文献 43被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、数値的アクター属性を用いた有向ネットワークにおいて、同時にヒトフィリー、アンビション、アタッチメントコンフォーマンス、ソーシャビリティを捉えるための4パラメータの2次モデルを提案する。MBAの助言ネットワークに適用した結果、ヒトフィリーと中程度のアンビション効果が明らかになった。これは、正確なネットワークモデリングのためにはヒトフィリー以外の交絡要因を考慮する必要があることを示している。

ABSTRACT

We consider the specification of effects of numerical actor attributes in statistical models for directed social networks. A fundamental mechanism is homophily or assortativity, where actors have a higher likelihood to be tied with others having similar values of the variable under study. But there are other mechanisms that may also play a role in how the attribute values of two actors influence the likelihood of a tie. We discuss three additional mechanisms: aspiration to send ties to others having high values; conformity in the sense of sending more ties to others whose values are close to what may be considered the `social norm'; and sociability, where those having higher values will tend to send more ties generally. These mechanisms may operate jointly, and then their effects will be confounded. We present a specification representing these effects simultaneously by a four-parameter quadratic function of the values of sender and receiver. Greater flexibility can be obtained by a five-parameter extension. We argue that empirical researchers often overlook the possibility that homophily may be confounded with these other mechanisms, and that for actor attributes that have important effects on directed networks, these specifications may provide an improvement. An illustration is given of the dependence of advice ties on academic grades in a network of MBA students, analyzed by the Stochastic Actor-oriented Model.

研究の動機と目的

• 有向ネットワークにおける数値的アクター属性のモデリングにおいて、ヒトフィリーにのみ注目するという制限に対処すること。
• ティ形成に影響を与える4つの明確に区別できるメカニズム（ヒトフィリー、アンビション、アタッチメントコンフォーマンス、ソーシャビリティ）を同定し、形式化すること。
• これらのメカニズムを同時に捉える柔軟で統計的に根拠のあるモデルを開発し、交絡効果を回避すること。
• 学業成績を数値的属性として用いたMBAコースの学生間の助言関係の分析を通じて、このモデルの実証的妥当性を示すこと。

提案手法

• 送信者および受信者の属性値の4パラメータの2次関数を提案し、有向ネットワークにおける対間関係確率をモデリングする。
• より高い柔軟性を実現するため、5パラメータに拡張したモデルを提示し、ヒトフィリー、アンビション、コンフォーマンス、ソーシャビリティを別々に推定可能にする。
• 縦断的ネットワークデータに対してモデルを推定するために、確率的アクター指向モデル（SAOM）を用いる。
• ダイアドックの共変量として、egoX、diffSqX、altX、altSqX、egoXaltXを用いてRSienaソフトウェアでモデルを実装する。
• モデルのパラメータの非線形関数である社会的規範値の標準誤差を推定するために、デルタ法を適用する。
• パラメータ推定のためのモーメント法を用い、共分散行列の近似を伴う。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 数値的属性を有する有向ネットワークにおいて、ヒトフィリー、アンビション、アタッチメントコンフォーマンス、ソーシャビリティがどのように同時にティ形成に影響を与えるか。
• RQ2 数値的アクター属性のネットワークデータモデリングにおいて、ヒトフィリーが他のメカニズムとどの程度交絡しているか。
• RQ3 4つまたは5つのパラメータを持つ2次モデルは、単純なモデルよりも、ティ形成の真の依存関係をよりよく捉えられるか。
• RQ4 これらのメカニズムは、実世界のMBA学生間の助言ネットワークにおいてどの程度実証的関連性を持つのか。
• RQ5 モデルのパラメータから導かれる社会的規範値は、どのように推定され、その不確実性はどのように定量化できるか。

主な発見

• MBAの助言ネットワークにおいて、ヒトフィリーは強く支持され、成績が類似する仲間に対して助言をしやすい傾向があることが示された。
• 上位成績の仲間に助言をしやすい傾向（アンビション）は中程度の効果を示したが、統計的に有意ではなかった。
• 社会的規範に近い仲間を好む（アタッチメントコンフォーマンス）という証拠は得られなかった。
• 一般に高い属性値を持つ相手と多くの関係を築く傾向（ソーシャビリティ）は、このデータセットでは学業成績とは関連しなかった。
• 交絡要因を解きほぐすことで、4パラメータの2次モデルは単純なモデルよりもより良いフィットを示した。
• 5パラメータの拡張版は柔軟性を高めたが、実証データに対しては4パラメータ版で十分であった。