[論文レビュー] Exponential Random Graph Models for Dynamic Signed Networks: An Application to International Relations

Cornelius Fritz, Marius Mehrl+2 more|arXiv (Cornell University)|May 24, 2022

Complex Network Analysis Techniques被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、国際関係におけるポジティブ・ネガティブな結束を捉えるために、動的符号付きネットワークをモデル化するための符号付き指数型ネットワークモデル（SERGM）を導入する。構造的バランス（「敵の敵は味方」）が国家間の相互作用に顕著に影響することを示し、内生的バランス指標が2000年代の協力・対立パターンを説明する上で外生的指標を上回ることを明らかにする。

ABSTRACT

Substantive research in the Social Sciences regularly investigates signed networks, where edges between actors are either positive or negative. For instance, schoolchildren can be friends or rivals, just as countries can cooperate or fight each other. This research often builds on structural balance theory, one of the earliest and most prominent network theories, making signed networks one of the most frequently studied matters in social network analysis. While the theorization and description of signed networks have thus made significant progress, the inferential study of tie formation within them remains limited in the absence of appropriate statistical models. In this paper we fill this gap by proposing the Signed Exponential Random Graph Model (SERGM), extending the well-known Exponential Random Graph Model (ERGM) to networks where ties are not binary but negative or positive if a tie exists. Since most networks are dynamically evolving systems, we specify the model for both cross-sectional and dynamic networks. Based on structural hypotheses derived from structural balance theory, we formulate interpretable signed network statistics, capturing dynamics such as "the enemy of my enemy is my friend". In our empirical application, we use the SERGM to analyze cooperation and conflict between countries within the international state system.

研究の動機と目的

• 動的状況下における符号付きネットワークの tie 形成を推論的統計モデルで扱う不足を補うこと。
• エッジが二値ではなく、正または負の符号を持つ符号付きネットワークに、指数型ネットワークモデル（ERGM）を拡張すること。
• 構造的バランス理論を統計的に厳密な枠組みに組み込み、実証的検証を可能にすること。
• 外生的バランス指標と内生的バランス指標の区別を行い、モデルの適合度と実質的解釈への影響を評価すること。
• 2000年代の国家間相互作用の実世界データにモデルを適用し、国際関係における構造的バランスを検証すること。

提案手法

• 動的符号付きネットワークのための標準的指数型分布族モデルとして、符号付き指数型ネットワークモデル（SERGM）を提案する。
• 三角閉包や相互的敵対といった構造的バランスのパターンを符号化する十分統計量を用いて、符号付きネットワークの確率分布を定義する。
• 時間的依存性をモデル化するため、過去のネットワーク構造に基づく条件付き確率分布を用いて、ネットワーク状態間の遷移を記述する。
• 現在のネットワーク構造から計算される内生的バランス指標を用い、共通の友人や敵が tie 形成に与える影響を捉える。
• 任意の相互作用（ポジティブまたはネガティブ）が存在する条件下でモデルを条件づける条件付き推定フレームワークを採用し、Lerner（2016）の条件付き依存に関する主張に整合する。
• 2000–2010年の国家間相互作用の縦断的データセットにモデルを適用し、観察されたネットワーク構造を用いてパラメータを推定し、仮説を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 構造的バランス理論が予測するように、国家は共通の敵を共有する場合に、より頻繁にポジティブな tie を形成するか？
• RQ2 内生的バランス指標は、観察された協力・対立パターンを説明する上で、外生的指標と比べてどのように異なるか？
• RQ3 構造的バランスは、特に2000年代において、国際関係における tie 形成の主要因であると見なせるか？
• RQ4 ネットワークダイナミクス（同盟や敵対の変化など）が、背後に潜むバランス機構をどの程度反映しているか？
• RQ5 符号付きネットワークモデルにおけるグローバル依存仮定の妥当性に影響を与えるネットワーク到達可能性の構造的制限はあるか？

主な発見

• 内生的バランス指標は、外生的指標と比較して、モデルの適合度を著しく向上させ、国家間相互作用における構造的バランスの強固な証拠を示す。
• モデルは、共通の敵や同盟国を共有する国同士が、より協力的になりやすいことを確認しており、「敵の敵は味方」という原則を支持する。
• 外生的バランス指標は、tie 形成の真のメカニズムを捉えておらず、実際には構造的バランス理論と整合しないことが示された。
• 結果から、構造的バランスは特に2000年代において、国家間協力と対立の主要因であると示唆される。
• モデルは、すべての二項対が等しく到達可能であるとは限らないことを明らかにした。距離、発展段階、力の制限によって、一部の国は構造的に孤立している。これは、グローバルネットワーク依存仮定の妥当性に疑問を呈する。
• アクティブな二項対（任意の相互作用があるもの）に条件づけたモデリングにより、解釈可能性が向上し、構造的バランスが既存の相互作用の文脈内で作用するという理論的主張と整合する。