A pledged community? Using community detection to analyze autocratic cooperation in UN co-sponsorship networks


Meyer, Cosima ; Hammerschmidt, Dennis



DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-65347-7_15
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-03...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2021
Buchtitel: Complex Networks & Their Applications IX : Volume 1, Proceedings of the Ninth International Conference on Complex Networks and Their Applications COMPLEX NETWORKS 2020
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Studies in Computational Intelligence
Band/Volume: 943
Seitenbereich: 177-188
Veranstaltungstitel: COMPLEX NETWORKS 2020
Veranstaltungsort: Online
Veranstaltungsdatum: 01.-03.12.2020
Herausgeber: Benito, Rosa M. ; Cherifi, Chatal ; Cherifi, Hocine ; Moro, Esteban ; Rocha, Luis Mateus ; Sales-Pardo, Marta
Ort der Veröffentlichung: Cham
Verlag: Springer International Publishing
ISBN: 978-3-030-65346-0 , 978-3-030-65348-4 , 978-3-030-65349-1 , 978-3-030-65347-7
ISSN: 1860-949X , 1860-9503
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Außerfakultäre Einrichtungen > GESS - CDSS (SOWI)
Außerfakultäre Einrichtungen > MZES - Arbeitsbereich A
Fachgebiet: 300 Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Abstract: Autocratic cooperation is difficult to study. Democratic states usually disfavor autocratic cooperation partners because they are perceived as less reliable and do not sign agreements with them. While it is challenging to capture autocratic cooperation with traditional approaches such as signed alliance treaties, co-sponsorship at the United Nations General Assembly (UNGA) offers a valuable alternative. UNGA co-sponsorship is less binding than alliances, allowing states to cooperate more freely with one another. What is more, states are required to choose cooperation partners actively. This allows us to study how autocracies cooperate in the international system at a venue that overcomes common restrictions to autocratic cooperation. We construct co-sponsorship networks at the UNGA and use the Leiden algorithm to identify community clusters. Our multiclass random forest classification model supports our assumption and shows that regime type is associated with cooperation clusters in UNGA co-sponsorship networks.




Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie.




Metadaten-Export


Zitation


+ Suche Autoren in

+ Aufruf-Statistik

Aufrufe im letzten Jahr

Detaillierte Angaben



Sie haben einen Fehler gefunden? Teilen Sie uns Ihren Korrekturwunsch bitte hier mit: E-Mail


Actions (login required)

Eintrag anzeigen Eintrag anzeigen