Vi utför känslighetsanalyser för att bedöma effekten av saknade data på de strukturella egenskaperna hos sociala nätverk. Det sociala nätverket uppfattas som genererat av ett bipartit diagram, där aktörer länkas samman via flera interaktionskontexter eller tillhörigheter. Vi diskuterar tre huvudsakliga saknade datamekanismer: nätverksgränsspecifikation (icke-inbegripande av aktörer eller tillhörighet), undersökningsbortfall, och censurering av vertex grad (fast val design), undersöka deras inverkan på det vetenskapliga samarbetsnätverket från Los Alamos E-print Archive samt slumpmässiga bipartit grafer. Simuleringsresultaten visar att nätgränsspecifikation och utformning av fasta val på ett dramatiskt sätt kan förändra skattningarna av statistik på nätverksnivå. De observerade klustrings- och variationskoefficienterna överskattas genom utelämnande av anknytningar eller fast val av dessa, och underskattas via aktörsbortfall, vilket resulterar i uppblåst mätfel. Vi finner också att sociala nätverk med flera interaktionssammanhang kan ha vissa intressanta egenskaper på grund av förekomsten av överlappande klichéer. I synnerhet, diverseitet per grad förbättrar inte nödvändigtvis nätverk robusthet till slumpmässig utelämnande av noder som förutsägs av nuvarande teori.
I nätverksanalyser inriktades tidiga studier på de strukturella egenskaperna hos saknade data, t.ex. Ref.
Effects of missing data in social networks
{'venue': 'Social Networks', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Physics']}