소규모 네트워크를 위한 지수 랜덤 그래프 모델

사회 네트워크에 대한 통계 모델은 연구자들이 사회 행위자 간의 관계에서 관찰되는 패턴을 생성하는 복잡한 사회 현상을 연구하고 사회 관계 및 행위자의 상호 의존적인 본질에 대한 풍부한 이해를 얻을 수 있게 해주었습니다. 이 연구의 대부분은 중간에서 대규모 사회 집단 내의 사회 네트워크에 초점을 맞추었습니다. 현재까지, 사회 네트워크를 위한 통계 모델의 발전, 특히 지수 계열 랜덤 그래프 모델(ERGMs)은 소규모 네트워크의 연구에 거의 적용되지 않았습니다. 이는 팀, 가족, 개인 네트워크 내에서 소규모 네트워크 데이터가 많은 분야에서 일반적임에도 불구하고 그렇습니다. 본 논문에서는 소규모 네트워크에 대한 ERGM 추정을 재검토하고 가능한 경우 완전 열거를 사용할 것을 제안합니다. 우리는 최대 우도 추정(MLE)을 사용한 소규모 네트워크를 위한 집합 ERGM 추정을 구현하는 R 패키지인 “ergmito”를 개발했습니다. MLE 추정기의 속성을 평가하기 위한 광범위한 시뮬레이션 연구 결과를 바탕으로, 우리는 근사 방법에 비해 직접 MLE 추정의 여러 이점이 있으며, 이것이 ERGM으로 사회 네트워크 모델링에 적용할 수 있는 귀중한 방법론적 혁신의 기회를 생성한다고 결론지었습니다.