ScholarGate
Ассистент
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.

Открыть в MethodMindСкороПрименить, сравнить, получить рекомендации
Инструменты и ресурсы
Скачать слайды
Изучать и исследовать
ВидеоСкоро

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Карта метода

Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.

Источники

  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

Как цитировать эту страницу

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

Какой метод?

Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.

Сравнить рядом

Упоминается в

ScholarGateNetwork Autocorrelation Model (Network Autocorrelation Model of Social Influence). Получено 2026-06-24 из https://scholargate.app/ru/sociology/network-autocorrelation-model · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026