Från sociala nätverk till P2P-system uppstår nätverksprovtagning i många miljöer. Vi presenterar en detaljerad studie om vilken typ av partiskhet som finns i nätverksprovtagningsstrategier för att belysa hur man bäst kan ta prover från nätverk. Vi undersöker kopplingar mellan specifika förutfattade meningar och olika mått på strukturell representativitet. Vi visar att vissa förutfattade meningar i själva verket är till nytta för många tillämpningar, eftersom de "push" provtagningsprocessen mot att inkludera önskade egenskaper. Slutligen beskriver vi hur dessa provtagningsfördomar kan utnyttjas i flera, verkliga tillämpningar, inklusive upptäckt av sjukdomsutbrott och marknadsundersökningar.
I arbetet inom Ref diskuteras också sambanden mellan särskilda förutfattade meningar och olika åtgärder för strukturell representativitet.
Benefits of Bias: Towards Better Characterization of Network Sampling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}