Bayesian Social Network Analysis (Probabilistic Network Modeling)

L'analisi classica delle reti sociali produce stime puntuali di centralità o appartenenza a comunità, ma non fornisce alcuna indicazione sull'incertezza di tali stime. La SNA Bayesiana tratta ogni parametro di rete — chi è probabilmente centrale, quanto sono coese le comunità, quali dimensioni sociali latenti guidano la formazione dei legami — come una variabile casuale con una distribuzione di probabilità. Prima di osservare i dati, un a priori codifica la conoscenza pregressa; dopo aver osservato i dati, il posteriore mostra quali valori dei parametri sono plausibili date le osservazioni. Questo approccio gestisce naturalmente legami mancanti, cambiamenti longitudinali e reti piccole o rumorose dove le stime frequentiste sono inaffidabili.