Distinguishing influence-based contagion from homophily-driven diffusion in dynamic networks
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.
Résumé
Node characteristics and behaviors are often correlated with the structure of social networks over time. While evidence of this type of assortative mixing and temporal clustering of behaviors among linked nodes is used to support claims of peer influence and social contagion in networks, homophily may also explain such evidence. Here we develop a dynamic matched sample estimation framework to distinguish influence and homophily effects in dynamic networks, and we apply this framework to a global instant messaging network of 27.4 million users, using data on the day-by-day adoption of a mobile service application and users' longitudinal behavioral, demographic, and geographic data. We find that previous methods overestimate peer influence in product adoption decisions in this network by 300-700%, and that homophily explains >50% of the perceived behavioral contagion. These findings and methods are essential to both our understanding of the mechanisms that drive contagions in networks and our knowledge of how to propagate or combat them in domains as diverse as epidemiology, marketing, development economics, and public health.
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La notice
- Revue
- Proceedings of the National Academy of Sciences
- Thématique
- Complex Network Analysis Techniques
- Domaine
- Physics and Astronomy
- Établissements canadiens
- —
- Organismes subventionnaires
- York UniversityNational Science Foundation
- Mots-clés
- HomophilyEmotional contagionSocial network (sociolinguistics)Social influenceCluster analysisComputer scienceNode (physics)EconometricsData scienceSocial mediaPsychologySocial psychologyEconomicsWorld Wide WebMachine learning
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui