ScholarGate
دستیار
Regression modelSocial influence / peer effects modeling

Network Autocorrelation Model

The network autocorrelation model adapts spatial-econometric regression to social networks to estimate peer influence: it explains an actor's outcome — an attitude, behavior, or performance — as a function of their own covariates plus a weighted average of their network partners' outcomes. The autocorrelation parameter ρ captures the strength of social influence, and the network weight matrix W encodes who influences whom and how strongly.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیاعمال، مقایسه، دریافت راهنمایی
ابزارها و منابع
دریافت اسلایدها
یادگیری و کاوش
ویدیوبه‌زودی

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

نقشهٔ روش

همسایگی روش‌های مرتبط — برای کاوش، یک گره را برگزینید.

منابع

  1. Leenders, R. Th. A. J. (2002). Modeling social influence through network autocorrelation: Constructing the weight matrix. Social Networks, 24(1), 21–47. DOI: 10.1016/S0378-8733(01)00049-1
  2. Doreian, P. (1980). Linear models with spatially distributed data: Spatial disturbances or spatial effects? Sociological Methods & Research, 9(1), 29–60. DOI: 10.1177/004912418000900102

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 22). Network Autocorrelation Model of Social Influence. ScholarGate. https://scholargate.app/fa/sociology/network-autocorrelation-model

کدام روش؟

این روش را در کنار نزدیک‌ترین روش‌های خویشاوندش بگذارید و آن‌ها را کنار هم بخوانید — کتابخانه کتاب‌ها را روی میز می‌گشاید؛ انتخاب با شماست.

مقایسهٔ کنار هم

ارجاع‌شده در

ScholarGateNetwork Autocorrelation Model (Network Autocorrelation Model of Social Influence). بازیابی‌شده در 2026-06-24 از https://scholargate.app/fa/sociology/network-autocorrelation-model · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026