Performance of a Genetic Algorithm for Estimating DeGroot Opinion Diffusion Model Parameters for Health Behavior Interventions.
Performance of a Genetic Algorithm for Estimating DeGroot Opinion Diffusion Model Parameters for Health Behavior Interventions.
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DOI：
10.3390/ijerph182413394
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发表时间：
2021-12-20
影响因子：
--
通讯作者：
Carnegie NB
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Johnson KL;Walsh JL;Amirkhanian YA;Carnegie NB
利用社会影响是改变人口行为或接受公共卫生政策和干预措施的一种日益普遍的战略；然而，评估这些社会网络干预的有效性并在规模上预测其表现需要对意见扩散过程进行建模。我们之前开发了一种遗传算法来拟合DeGroot意见扩散模型在小型社交网络和意见变化后续有限的环境下。在这里，我们提出了在实际应用中可能出现的不太理想条件下算法性能的评估。我们进行了一项模拟研究，以评估该算法在有序（而不是连续）意见测量、网络采样和模型错误规范存在下的性能。我们发现该方法可以很好地处理交替模型，性能取决于有序尺度的精度，并且不需要对整个网络进行采样。我们还应用模拟研究的见解来研究社会网络干预的意见扩散模型的显著特征，以增加黑人男男性行为者（BMSM）对暴露前预防（PrEP）的吸收。
Leveraging social influence is an increasingly common strategy to change population behavior or acceptance of public health policies and interventions; however, assessing the effectiveness of these social network interventions and projecting their performance at scale requires modeling of the opinion diffusion process. We previously developed a genetic algorithm to fit the DeGroot opinion diffusion model in settings with small social networks and limited follow-up of opinion change. Here, we present an assessment of the algorithm performance under the less-than-ideal conditions likely to arise in practical applications. We perform a simulation study to assess the performance of the algorithm in the presence of ordinal (rather than continuous) opinion measurements, network sampling, and model misspecification. We found that the method handles alternate models well, performance depends on the precision of the ordinal scale, and sampling the full network is not necessary to use this method. We also apply insights from the simulation study to investigate notable features of opinion diffusion models for a social network intervention to increase uptake of pre-exposure prophylaxis (PrEP) among Black men who have sex with men (BMSM).
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DOI：
10.1016/0749-5978(91)90020-t
发表时间：
1991-12-01
影响因子：
4.6
作者：
AJZEN, I
通讯作者：
AJZEN, I
影响因子：
4.2
作者：
Sheeran, Paschal;Maki, Alexander;Rothman, Alexander J.
通讯作者：
Rothman, Alexander J.
影响因子：
4.9
作者：
Holloway, Ian W.;Tan, Diane;Leibowitz, Arleen
通讯作者：
Leibowitz, Arleen
影响因子：
6.1
作者：
Chandrasekhar, Arun G.;Larreguy, Horacio;Xandri, Juan Pablo
通讯作者：
Xandri, Juan Pablo
DOI：
10.1097/qai.0000000000001414
发表时间：
2017-07-01
期刊：
Journal of acquired immune deficiency syndromes (1999)
影响因子：
--
作者：
Patrick R;Forrest D;Cardenas G;Opoku J;Magnus M;Phillips G 2nd;Greenberg A;Metsch L;Kharfen M;LaLota M;Kuo I
通讯作者：
Kuo I