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最近、この論文は多くの注目を集めました（例えばWSJから）。基本的に、著者はFacebookが2017年までにメンバーの80％を失うと結論付けています。 彼らは、疫学でよく使用されるコンパートメントモデルであるSIRモデルの外挿に基づいて主張しています。彼らのデータは「Facebook」のGoogle検索から得られ、著者はMyspaceの終miseを利用して結論を​​検証します。 質問： 著者は「相関は因果関係を暗示するものではない」という間違いを犯していますか？このモデルとロジックはMyspaceで機能していたかもしれませんが、どのソーシャルネットワークでも有効ですか？ 更新：Facebookが反撃 「相関は因果関係に等しい」という科学的原則に沿って、私たちの研究は、プリンストンが完全に消滅する危険があることを明確に示しました。 私たちは、プリンストンや世界の空気供給がすぐにどこかへ行くとは考えていません。私たちはプリンストン（と空気）が大好きです」と、「すべての研究が平等に作成されているわけではありません。また、いくつかの分析方法はかなりおかしな結論に導く」という最後のリマインダーを追加します。

138 hypothesis-testing  correlation  epidemiology  social-network 

私はオバマ氏の再選キャンペーンのデータマイニングチームに関するこの記事に出くわしました。残念ながら、この記事は統計アルゴリズムの実際の仕組みについて非常にあいまいです。しかし、一般的な手法は社会科学や政治学で知られているように思えました。これは私の専門分野ではないので、誰かがこの種の技法についての文献（概要）を指摘してもらえますか？

10 data-mining  social-network  social-science 

Facebookから友達のリストをダウンロードできるとすれば、どの友達がお互いの友達なのかを知ることができます。この情報から、どの友達が「中央」であるかを推定できますか？（私はこの文脈で「中心」が何であるかを定義する方法を正確に確信していません） どのような情報/仮定が必要ですか？ ありがとう。

8 descriptive-statistics  networks  social-network