Modelamiento de redes sociales múltiples

En este trabajo se propone un modelo estadístico para caracterizar simultáneamente dos o más redes sociales, donde interactúan el mismo conjunto de actores. Además de investigar las relaciones dentro de las redes, el modelo propuesto permite extrapolar la información entre redes, con el fin de obtener mejores resultados en términos de bondad de ajuste y predicción. Esta propuesta se basa en una extensión jerárquica del modelo de espacio latente de distancias, que asume una posición social "global'' para cada actor, lo que permite estudiar de forma parsimoniosa los roles sociales desde varios puntos de vista. Las capacidades del modelo se ilustran utilizando varios conjuntos de datos reales, teniendo en cuenta diferentes tipos de relaciones.

• Autores: Álvarez Monroy, Victor Nicolás
• Tipo de recurso: Masters Thesis
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Universidad Santo Tomás
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/31872
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/31872
• Palabra clave: Markov Chain Monte Carlo; Networks; Bayesian statistics; Latent space model; Online social networks -- Users -- Statistics; Latent variables; Statistical models; Redes sociales en línea; Variables latentes; Modelos estadísticos; Cadena de Markov de Monte Carlo; Estadística bayesiana; Redes sociales; Modelo de espacio latente
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