Kolektywna dynamika palenia w dużej sieci społecznej ad

Na przykład 83% małżonków badanych było w sieci, a 87% badanych z rodzeństwem miało co najmniej jedno rodzeństwo w sieci. W sumie 45% z 5124 badanych zostało w pewnym momencie połączonych poprzez przyjaźń z inną osobą w sieci. Było 3542 wyjątkowych przyjaźni, dla średnio 0,7 przyjaźni krawat na temat. Ponieważ identyfikacja przyjaźni jest kierunkowa, badaliśmy trzy rodzaje przyjaźni: przyjaźń postrzeganą podmiotowo , w której podmiot identyfikuje kontakt; przyjaźń postrzegana przez kontakt , w której kontakt identyfikuje podmiot; i wzajemna przyjaźń , w której identyfikacja jest odwzajemniona. Postawiliśmy hipotezę, że najsilniejszy wpływ międzyludzki na tematy pojawiłby się we wzajemnych przyjaźniach, a następnie w postrzeganych przez nich przyjaźniach, a następnie w kontaktowych przyjaźniach.
W przypadku 39% badanych w pewnym momencie udało się uchwycić co najmniej jednego współpracownika. Dla 10% badanych był również obecny (nierelatywny) sąsiad (bardziej ekspansywne definicje, takie jak życie w odległości 100 m od badanego, spowodowały więcej sąsiednich więzów, ale dały podobne wyniki).
Do badania włączono wyłącznie osoby w wieku 21 lat lub starsze. W chwili rozpoczęcia badania 53% badanych stanowiły kobiety. Średni wiek badanych wynosił 38 lat (zakres od 21 do 70), a średni poziom wykształcenia wynosił 1,6 roku (wykształcenie, brak wykształcenia do .17 lat nauki). Dostępne były środki prestiżu zawodowego osób uczestniczących w każdym badaniu (zob. Dodatek uzupełniający) .16 Palenie wśród osób biorących udział w badaniu Framingham Heart było odzwierciedleniem tendencji krajowych; na przykład wśród osób w wieku od 40 do 49 lat na każdym badaniu częstość palenia tytoniu zmniejszyła się z 65,9% do 22,3% w okresie badania (patrz Dodatek dodatkowy).
Badanie zostało zatwierdzone przez instytutową komisję rekrutacyjną Harvard Medical School i zarząd Framingham Heart Study. Wszystkie podmioty wyraziły pisemną świadomą zgodę.
Analiza statystyczna
W niektórych analizach traktowaliśmy palenie jako zmienną ciągłą (np. Liczbę wypalanych papierosów dziennie), ale używaliśmy głównie dychotomicznego punktu odcięcia bez papierosów w porównaniu do . papierosa dziennie.
Układaliśmy sieć za pomocą algorytmu Kamada-Kawai17 i stworzyliśmy wideo sieci za pomocą Social Network Image Animator (znanego jako SoNIA) 18 (zobacz animację). Algorytm Kamada-Kawai pozycjonuje węzły tak, że węzły i połączenia łączące je nakładają się tak mało jak to możliwe, tworząc w ten sposób interpretowalne obrazy.
Mierzyliśmy centralność badanych, aby ocenić, czy znajdują się one w pobliżu centrum sieci. Jedną miarą centralności jest po prostu liczba powiązań podmiotu; ludzie, którzy mają więcej kontaktów, mają bardziej centralne miejsce. Współczynnik centrum własnego, który został użyty w tym badaniu, czyni ten pomiar o krok dalej, ważąc kontakty na podstawie liczby pozostałych kontaktów. Osoby, które mają popularne kontakty, mają wyższą centralność w porównaniu z osobami, które mają mniej popularne kontakty (patrz dodatek dodatkowy) .19
Aby zbadać grupowanie zachowań związanych z paleniem, porównaliśmy całą obserwowaną sieć przy każdym badaniu z symulowanymi sieciami o tej samej topologii sieci i tym samym ogólną częstością występowania palenia, ale z częstością palenia w losowo rozmieszczonych w węzłach ( losowe sieci do palenia ). ) .20 Jeśli występuje klastrowanie, wówczas prawdopodobieństwo, że kontakt jest palaczem, biorąc pod uwagę, że podmiot jest palaczem, powinno być wyższe w obserwowanej sieci niż w losowych sieciach.
[hasła pokrewne: zaburzenie integracji sensorycznej, zespół hutchinsona gilforda, realash allegro ]