A fundamental assumption in the study of groups is that they are constituted by various interaction processes that are critical to survival, success, and failure. However, there are few methods available sophisticated enough to empirically analyze group interaction. To address this issue, we present an illustration of relational event modeling (REM). A relational event is a “discrete event generated by a social actor and directed toward 1 or more targets” (Butts, 2008, p. 159). Because REM provides a procedure to model relational event histories, it has the ability to figure out which patterns of group interaction are more or less common than others. For instance, do past patterns of interaction influence future interactions, (e.g., reciprocity), do individual attributes make it more likely that individuals will create interactions (e.g., homophily), and do specific contextual factors influence interaction patterns (e.g., complexity of a task)? The current paper provides an REM tutorial from a multiteam system experiment in which 2 teams navigated a terrain to coordinate their movement to arrive at a common destination point. We use REM to model the dominant patterns of interactions, which included the principle of inertia (i.e., past contacts tended to be future contacts) and trust (i.e., group members interacted with members they trusted more) in the current example. An online appendix that includes the example data set and source code is available as supplemental material in order to demonstrate the utility REM, which mainly lies in its ability to model rich, time-stamped trace data without severely simplifying it (e.g., aggregating interactions into a panel).

中文翻译：

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用于分析组交互过程的关系事件模型的说明。

群体研究的一个基本假设是，它们由对生存、成功和失败至关重要的各种相互作用过程构成。然而，很少有足够复杂的方法可以根据经验分析群体互动。为了解决这个问题，我们展示了关系事件建模 (REM) 的说明。关系事件是“由社会行动者生成并针对 1 个或多个目标的离散事件”（Butts，2008，第 159 页）。由于 REM 提供了对关系事件历史进行建模的过程，因此它能够确定哪些组交互模式比其他模式更常见或更不常见。例如，过去的互动模式是否会影响未来的互动（例如互惠），个人属性是否使个人更有可能创造互动（例如，同质性），以及特定的上下文因素是否会影响交互模式（例如，任务的复杂性）？当前论文提供了一个来自多团队系统实验的 REM 教程，其中 2 个团队在地形上导航以协调他们的移动以到达一个共同的目的地点。在当前示例中，我们使用 REM 来模拟交互的主要模式，其中包括惯性原则（即，过去的联系往往是未来的联系）和信任（即，组成员与他们信任的成员进行交互）。包含示例数据集和源代码的在线附录可用作补充材料，以演示实用程序 REM，其主要在于它能够对丰富的带时间戳的跟踪数据进行建模，而无需对其进行严格的简化（例如，将交互聚合到面板）。特定的上下文因素是否会影响交互模式（例如，任务的复杂性）？当前论文提供了一个来自多团队系统实验的 REM 教程，其中 2 个团队在地形上导航以协调他们的移动以到达一个共同的目的地点。在当前示例中，我们使用 REM 来模拟交互的主要模式，其中包括惯性原则（即，过去的联系往往是未来的联系）和信任（即，组成员与他们信任的成员进行交互）。包含示例数据集和源代码的在线附录可用作补充材料，以演示实用程序 REM，其主要在于它能够对丰富的带时间戳的跟踪数据进行建模，而无需对其进行严格的简化（例如，将交互聚合到面板）。特定的上下文因素是否会影响交互模式（例如，任务的复杂性）？当前论文提供了一个来自多团队系统实验的 REM 教程，其中 2 个团队在地形上导航以协调他们的移动以到达一个共同的目的地点。在当前示例中，我们使用 REM 来模拟交互的主要模式，其中包括惯性原则（即，过去的联系往往是未来的联系）和信任（即，组成员与他们信任的成员进行交互）。包含示例数据集和源代码的在线附录可用作补充材料，以演示实用程序 REM，其主要在于它能够对丰富的带时间戳的跟踪数据进行建模，而无需对其进行严格的简化（例如，将交互聚合到面板）。