Pamukkale Univ Muh Bilim Derg. 2022; 28(4): 625-631 | DOI: 10.5505/pajes.2021.16446

Assessing the heterogeneity of social connectedness index via quantile regression mixture model

Tolga Kurtuluþ, Serpil Kýlýç Depren
Yýldýz Technical University, Faculty of Arts & Science, Department of Statistics, Istanbul, Turkey

This study aims to visualize a network of Social Connectedness Index (SCI) in Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) countries and then explores the importance of socio-demographic, economic, religion, and distance metrics between countries on SCI using a non-parametric test. The final dataset is aggregated from 3 different data sources: Worldbank, OECD, and Facebook. Drawing upon a data set from Facebook Inc. is used to visualize and understand the network structure among OECD countries. Furthermore, the aggregated dataset used in this study is the first usage of Quantile Regression Mixture Models (QRMIX) to determine factors affecting SCI. As a result of the QRMIX model, 4 clusters are identified in different quantiles where the impact of independent factors are differentiated. Based on the variable importance analysis, almost the least important variable at the lower level of SCI value is religion while it is the second most important factor at the highest level of SCI value. SCI mostly shows up as strong relationships between countries with residents of similar ages and education levels where using common language and having same religions, as well. Also, based on the literature review, it is shown that countries with a higher proportion of similar connections to other countries have more positive economic connections among OECD countries. Thus, given the variable importance of SCI for different subgroups of based on SCI quantiles, this study suggests that different action plans about improving import-export and other financial transactions for the country pairs might be created. To sum up, according to different social connection power of OECD countries, this study can help policymakers.

Keywords: Quantile Regression Mixture Models, Social Connectedness Index, Non-Parametric Method, Social Network Analysis

---

Kantil regresyon karma model ile sosyal baðlýlýk endeksinin heterojenliðinin incelenmesi

Tolga Kurtuluþ, Serpil Kýlýç Depren
Yýldýz Teknik Üniversitesi, Fen-edebiyat Fakültesi, Ýstatistik Ana Bilim Dalý, Ýstanbul, Türkiye

Çalýþmanýn amacý, Ekonomik Kalkýnma ve Ýþbirliði Örgütü (OECD)’ne üye ülkelerin arasýndaki sosyal baðlýlýk yapýsýnýn görselleþtirilmesi ve ülkelerdeki sosyo-demografik, ekonomik, din ve resmi dil faktörlerinin Sosyal Baðlýlýk Endeksine (SCI) etkisinin parametrik olmayan bir yöntemle incelenmesidir. Çalýþmadaki veriseti 3 farklý veri kaynaðýndan alýnmýþtýr: Dünya Bankasý, OECD ve Facebook. Facebook firmasýndan alýnan veriler OECD üye ülkeleri arasýndaki sosyal að yapýsýnýn görselleþtirilmesi ve özelliklerinin anlaþýlmasý için kullanýlmýþtýr. Ek olarak veri kaynaklarýndan alýnan tüm verilerin birleþtirilmesiyle elde edilen kümüle veri seti, Sosyal Baðlýlýk Endeksine (SCI) etki eden faktörlerin Kantil Regresyon Karma Modeller (QRMIX) ile belirlenmesi amacýyla kullanýlmýþtýr. QRMIX sonucunda, SCI’ya etkisi farklýlaþan 4 küme belirlenmiþtir. Önem derecesi analizine göre, SCI’nýn düþük seviyelerinde ülkenin resmi dini önemi en düþük faktör iken SCI’nýn yüksek seviyelerinde en önemli ikinci faktördür. Benzer yaþ, eðitim seviyesi, dil ve dine mensup ülkeler arasýnda güçlü bir sosyal að yapýsý olduðu gösterilmiþtir. Ayrýca, literatürdeki çalýþmalarda benzer sosyal að gücüne sahip ülkelerarasýnda ekonomik olarak da güçlü bir bað olduðu gösterilmiþtir. Bu çalýþmada da, SCI deðerinin farklý kantillerine göre baðýmsýz faktörlerin öneminin deðiþtiði, bu sebeple farklý sosyal baðlantýlara sahip ülkelerin ithalat-ihracat ve finansal iþlemler gibi göstergeleri için farklý aksiyon planlarý oluþturulabileceði önerilmiþtir. Sonuç olarak, bu çalýþma farklý baðlantý gücüne sahip OECD ülkeleri için politika yapýcýlarýna yardýmcý olabilir.

Anahtar Kelimeler: Kantil Regresyon Karma Modeller, Sosyal Baðlilik Endeksi, Parametrik Olmayan Yöntemler, Sosyal Að Analizi

---