以下はアビジット・バナジー、エスター・デュフロらのNBER論文*1「Gossip: Identifying Central Individuals in a Social Network」の要旨。著者はAbhijit Banerjee（MIT）、Arun G. Chandrasekhar（スタンフォード）、Esther Duflo（MIT）、Matthew O. Jackson（スタンフォード）。
Can we identify the members of a community who are best- placed to diffuse information simply by asking a random sample of individuals? We show that boundedly-rational individuals can, simply by tracking sources of gossip, identify those who are most central in a network according to “diffusion centrality,” which nests other standard centrality measures. Testing this prediction with data from 35 Indian villages, we find that respondents accurately nominate those who are diffusion central (not just those with many friends). Moreover, these nominees are more central in the network than traditional village leaders and geographically central individuals.
（拙訳）
無作為に選ばれた人たちに尋ねることだけによって、情報を拡散するのに最も適した共同体のメンバーを特定することができるだろうか？ 我々は、限定合理的な個人はゴシップのソースを追跡することだけにより「拡散中心性」に照らしてネットワークの最も中心に位置する人々を特定できる、ということを示した。ここで、「拡散中心性」は他の標準的な中心性の尺度を包含している。35のインドの村から得たデータによりこの予測を検証したところ、回答者は拡散の中心にいる人々（単に友達が多い人ではない）を正確に指名できることが分かった。また、指名された人々は、伝統的な村の指導者や地理的に中心に位置する人よりも、ネットワークにおいてより中心に位置していた。
