le 11 octobre 2016 à 15:00
Les choix de différents individus au fil du temps présentent des associations par paires dans un large éventail de contextes économiques. Les modèles de réseau pour les processus par lesquels les idées et les décisions se propagent à travers l’interaction sociale ont été étudiés dans différents courants de la littérature. Toutefois, lorsque la structure du réseau est inconnue, seules quelques contributions se sont concentrées sur la détection du modèle sous-jacent d’interaction par paire à partir de séquences de décisions multidimensionnelles. En fait, s’il est généralement possible d’observer directement les choix individuels, déduire les influences individuelles (qui influence qui) peut s’avérer difficile dans le cas général, car cela nécessite de fortes hypothèses de modélisation sur les dépendances transversales des panels multidimensionnels associés. Nous donnons un aperçu des approches existantes et étudions une classe de modèles aléatoires exponentiels pour traiter conjointement les choix dynamiques des individus sur des éléments ainsi que la structure des influences par paire entre eux. Nous soutenons que des problèmes de calcul, liés à l’impossibilité de déterminer la constante de normalisation, apparaissent lors de l’estimation de la valeur inconnue de la constante de normalisation. de normalisation, apparaissent lors de l’estimation des paramètres inconnus de cette classe de modèles. Cet inconvénient peut être surmonté en intégrant le modèle défini dans un cadre d’estimation bayésien et en appliquant une procédure MCMC spécialisée, basée sur la simulation conjointe de l’espace des paramètres et de l’espace des échantillons. Après une analyse détaillée de la méthodologie statistique proposée, nous présentons une application pratique à un ensemble de données de chansons diffusées par des stations de radio et de télévision ; nous déduisons les influences de station à station. Cela permet de résoudre le problème classique de la propagation de l’influence et de prendre une décision sur les meilleures stations dans lesquelles il faut d’abord lancer une chanson pour garantir une propagation maximale.
En savoir plus...Inria, Salle B21
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