Hierarchical longitudinal models of relationships in social networks.
Hierarchical longitudinal models of relationships in social networks.
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DOI：
10.1111/rssc.12013
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发表时间：
2013-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
O'Malley AJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Paul S;O'Malley AJ
出于了解现实世界社交网络中关系随着时间的推移形成和消失的动态的需要，我们开发了一种新的纵向模型，用于个体对（“二元组”）关系状态的转变。我们首先为单个二元的关系状态指定一个模型，然后将其扩展以考虑重要的二元间依赖关系（例如，传递性——“朋友的朋友是朋友”）和异质性。使用通过马尔可夫链蒙特卡罗实现的贝叶斯分析来估计模型参数。我们使用该模型对两个不同的纵向友谊网络进行新颖的分析：青少年朋友和生活方式研究（中等规模的网络）和弗雷明汉心脏研究（FHS）（大型网络）的摘录。
Motivated by the need to understand the dynamics of relationship formation and dissolution over time in real-world social networks we develop a new longitudinal model for transitions in the relationship status of pairs of individuals (“dyads”). We first specify a model for the relationship status of a single dyad and then extend it to account for important inter-dyad dependencies (e.g., transitivity – “a friend of a friend is a friend”) and heterogeneity. Model parameters are estimated using Bayesian analysis implemented via Markov chain Monte Carlo. We use the model to perform novel analyses of two diverse longitudinal friendship networks: an excerpt of the Teenage Friends and Lifestyle Study (a moderately sized network) and the Framingham Heart Study (FHS) (a large network).
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