Estimation of social-influence-dependent peer pressure in a large network game
大型网络博弈中依赖社会影响力的同伴压力估计AI 解读 ↓
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大型网络博弈中依赖社会影响力的同伴压力估计
- 研究问题
- 当朋友的社会影响力不同时，个人面临的从众收益或违背同伴的成本如何变化？作者以高中生危险行为研究这一问题。
- 方法与思路
- 作者以 Katz–Bonacich 中心性衡量社会影响力，扩展大型网络博弈，并采用嵌套伪似然方法估计均衡行为。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称同伴效应显著为正，且朋友影响力越高，学生从众收益越大；方法上将社会影响力差异纳入同伴压力模型。
- 阅读关注点
- 应核对网络与行为形成过程的设定、均衡及参数识别条件，以及中心性如何进入收益函数和嵌套伪似然计算。
- 阅读边界
- 摘要未说明网络形成内生性、共同环境因素及均衡选择如何处理；显著结果不足以单独确立同伴影响的因果解释。
原文摘要
Research on peer effects in sociology has long been focused on social interactions and the associated social influence process. In this paper, we extend a large‐network‐based game model to a model that allows for the dependence of social interactions on social‐influence status. In particular, we use the Katz–Bonacich centrality to measure individuals' social influences, which are obtained directly from the observation of a social network. To solve the computational burden when the data come from the equilibrium of a large network, we extend a nested pseudo‐likelihood estimation approach to our large‐network‐based game model. Using the National Longitudinal Study of Adolescent Health (Add Health) dataset, we investigate the peer effects of dangerous behaviour among high‐school students. Our results show that the peer effects are statistically significant and positive. Moreover, students benefit more (statistically significant at the 5% level) from conformity or, equivalently, pay more for disobedience, in terms of peer pressure, if their friends have a higher status of social influence.