논문 리뷰2 [논문 리뷰] Mapping Unobserved Item–Respondent Interactions: A Latent Space Item Response Model with Interaction Map 여러 명의 학생들이 시험문제를 푼다고 가정하자. 시험 문제는 다양한 분야에서 출제될 수 있고, 오로지 객관식 문제만 출제된다고 한다면 시험의 결과는 학생이 정답을 맞혔는지 그렇지 못했는지로 나눌 수 있을 것이다. 시험이 모두 종료된 후 출제자는 학생들이 어떤 분야를 가장 어려워하는지를 찾고자 한다. 이 경우 출제자는 각 분야의 평균 점수를 비교하여 학생들이 어떤 분야의 문항을 가장 어려워하였는지 측정할 수 있을 것이다. 위의 사례와 같이 특정 분야의 점수를 비교하여 난이도를 측정할 수도 있겠지만 각 문항이 개별적인 속성을 가지고 있다고 생각하고 이를 측정할 수도 있다. 문항반응이론(Item Response Theory, 이하 IRT)은 시험문제, 혹은 설문 문항에 대한 응답자의 능력과 개별 문항에 대한 .. 2023. 1. 3. [논문 리뷰] Latent Space Approaches to Social Network Analysis N명의 사람들이 서로 상호작용하는 SNS가 있다고 가정하자. 서로 친한 관계의 사람들은 친구 관계로 연결되어 있을 것이고, 이를 Node와 Edge로 이루어진 Network data의 형태로 표현할 수 있을 것이다. 이렇게 만들어진 네트워크는 N이 커질수록 매우 복잡해질 것이다. 즉, SNS에 참여하는 사람들이 많아질수록 어떤 사람들이 서로 친구이고 어떤 공통점이 있는지 등의 네트워크에서 나올 수 있는 정보를 시각적으로 발견하기가 불가능에 가까워진다. 이런 경우, 네트워크에 어떤 통계 모형을 가정하여 복잡한 관계로부터 의미 있는 정보를 추출할 수 있다. 그렇다면 복잡한 네트워크로부터 어떻게 정보를 가져올 수 있을까? 논문에서는 서로 다른 사람들 사이의 "사회적 거리"를 가지고 친구가 될 확률을 모델링한다.. 2022. 12. 22. 이전 1 다음
