[論文レビュー] Detecting contagious spreading of urban innovations on the global city network

Niklas H. Kitzmann, Paweł Romańczuk+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 10, 2021

Complex Network Analysis Techniques参考文献 64被引用数 7

ひとこと要約

本研究は、都市の持続可能性イノベーションの世界的な広がりにおける複雑な伝染の検出を目的として、ネットワークベースの手法を提案する。線形応答関数（dose-response function）と代替データ（surrogate data）を用い、ネットワーク構造や採用トレンドによる影響と真正の伝染を区別する。バス・レジリエンス・トランスポート（BRT）の採用とフライトルートネットワークに適用した結果、構造的要因や時間的トレンドを超えた伝染的拡散の証拠が得られ、都市のグローバルネットワーク的周辺性がイノベーション採用に顕著に影響していることが示唆された。

ABSTRACT

Only a fast and global transformation towards decarbonization and sustainability can keep the Earth in a civilization-friendly state. As hotspots for (green) innovation and experimentation, cities could play an important role in this transition. They are also known to profit from each other's ideas, with policy and technology innovations spreading to other cities. In this way, cities can be conceptualized as nodes in a globe-spanning learning network. The dynamics of this process are important for society's response to climate change and other challenges, but remain poorly understood on a macroscopic level. In this contribution, we develop an approach to identify whether network-based complex contagion effects are a feature of sustainability policy adoption by cities, based on dose-response contagion and surrogate data models. We apply this methodology to an example data set, comprising empirical data on the spreading of a public transport innovation (Bus Rapid Transit Systems) and a global inter-city connection network based on scheduled flight routes. We find evidence pointing towards a contagious spreading process which cannot be explained by either the network structure or the increase in global adoption rate alone. This suggests that the actions of a city's abstract "global neighborhood" within the network of cities may be an important factor in which policies and innovations are implemented, with potential connections to the emergence of social tipping processes. The methodology is generic, and can be used to compare the predictive power for innovation spreading of different kinds of inter-city network connections, e.g. via transport links, trade, or co-membership in political networks.

研究の動機と目的

• 都市の持続可能性イノベーションが、単純な拡散やネットワーク構造そのものではなく、グローバル都市ネットワーク上で複雑な伝染によって広がっているかどうかを調査すること。
• 大規模かつ密接に接続されたネットワークにおける低レートの拡散プロセスにおいて、伝染効果を特定する汎用的かつデータ駆動型の手法を開発すること。
• 特にスケジュールされたフライトルートを含む都市間接続が、BRTシステムのような都市イノベーションの世界的な採用をどのように促進しているかを評価すること。
• ネットワークを介したイノベーション移転メカニズムを同定することで、持続可能性移行における社会的トゥーリングプロセスの理解を深めること。
• 輸送、貿易、政治的結束などの異なる都市間ネットワークプロキシ（例：交通、貿易、政治的結束）がイノベーション拡散の予測力において果たす役割を比較分析可能にするために、それらを用いること。

提案手法

• 既に採用済みの都市への露出量を関数として、イノベーション採用確率をモデル化するため、線形応答関数（DRF）を用いる。
• 伝染が存在しないという仮定の下で、ネットワーク構造と採用タイミングを保持したまま、DRF値の帰無分布を生成する代替データモデルを適用する。
• 観測されたDRF値を代替分布と比較し、伝染効果の統計的有意性を検証する。
• 背理法に基づくアプローチを採用：観測されたDRF値が代替分布の外側に位置する場合、伝染が存在すると推論する。
• 100件以上のBRT採用実績と静的グローバルフライトルートネットワークを、都市間接続のプロキシとして用いる。
• 帰無仮説（H0）の仮説検定を通じて結果を検証し、ネットワーク構造および採用率トレンドの両方のH0を棄却する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 BRTシステムのような都市イノベーションの世界的な広がりは、複数の採用都市への露出に依存する複雑な伝染によって駆動されているのだろうか？
• RQ2 観測された拡散パターンの多くは、もともとのグローバル都市ネットワーク構造だけですでに説明可能だろうか？
• RQ3 時間経過に伴うBRT採用率の上昇が、観測された拡散パターンを説明できるのだろうか？
• RQ4 データのランダムな揺らぎや時間的トレンドとは明確に区別できるネットワークベースの伝染効果は、統計的に検出可能だろうか？
• RQ5 都市間接続、特にスケジュールされたフライトルートが、世界中で都市イノベーションの伝播をどのように媒介しているのだろうか？

主な発見

• 本研究では、ネットワーク構造や世界的な採用率の上昇とは独立して、BRTシステムの世界的な広がりに統計的に有意な複雑な伝染の証拠が得られた。
• BRT採用の観測された線形応答関数（DRF）値が代替分布の外側に位置し、ネットワーク構造および採用率トレンドの両方の帰無仮説（H0）が棄却された。
• 結果から、すでに導入済みの複数の都市に露出している都市は、BRTシステムを採用する可能性が高くなることが示され、非線形的かつネットワークを介した採用プロセスであることが明らかになった。
• 本手法は、限られたデータ（合計でO(100)件の採用）でも、低レートの拡散プロセスにおける伝染効果を効果的に検出でき、データ制限下でも実用可能であることを示した。
• 都市のグローバルネットワーク的「周辺性」が、イノベーション採用意思決定に重要な役割を果たしているという仮説を支持する結果が得られた。
• 提案された手法は汎用的であり、輸出や政治的結束などの他のイノベーション拡散プロセスや都市間ネットワークプロキシにも応用可能である。