文化的伝達のプロセスの推測：中立性を斬新なバイアスと区別する上でのまれなバリアントの重要な役割

ニュートラル進化は、集団の異なるバリアントを区別する選択的な力がないことを前提としています。この顕著な仮定にもかかわらず、多くの最近の研究は、中立性が文化的変化のさまざまなエピソードの良い説明を提供できるかどうかを評価しようとしています。1つのアプローチは、中立予測が観察された子孫分布と一致しているかどうかをテストすることでした。指定された時間間隔内で特定の数の新しいインスタンスを生成したバリアントの数を記録します。古典的な例は、赤ちゃん名の分布で​​す。重複した世代モデルを使用して、これらの分布は、[式：テキストを参照]の一定の指数を持つパワーローフェーズ、続いて非常に多数の子孫を持つバリアントの指数カットオフが続く2つのフェーズで構成されていることを示します。モデルパラメーターの最大尤度推定は、観察された経験的パターンが中性進化と一致しているかどうかを確立するための直接的な方法を提供します。オーストラリアの赤ちゃん名の完全なデータセットにアプローチを適用します。重要なことに、文化的進化の研究でよくあるように、最も人気のあるバリアントのみに基づいた分析は、根本的な伝達仮説の誤解を招く証拠を提供できることを示しています。中立性は、豊富なバリアントの子孫分布のもっともらしい説明を提供しますが、まれな変異体は中立性から逸脱しています。さらに、代替の文化的伝達プロセスの検出を可能にするシミュレーションフレームワークを開発します。アンチノベルティバイアスは、オーストラリアのデータセットの完全な子孫分布を再現できることを示しています。この記事は、テーマの問題「セルから社会へのイノベーションのプロセスとパターン」の一部です。

Neutral evolution assumes that there are no selective forces distinguishing different variants in a population. Despite this striking assumption, many recent studies have sought to assess whether neutrality can provide a good description of different episodes of cultural change. One approach has been to test whether neutral predictions are consistent with observed progeny distributions, recording the number of variants that have produced a given number of new instances within a specified time interval: a classic example is the distribution of baby names. Using an overlapping generations model, we show that these distributions consist of two phases: a power-law phase with a constant exponent of [Formula: see text], followed by an exponential cut-off for variants with very large numbers of progeny. Maximum-likelihood estimations of the model parameters provide a direct way to establish whether observed empirical patterns are consistent with neutral evolution. We apply our approach to a complete dataset of baby names from Australia. Crucially, we show that analyses based on only the most popular variants, as is often the case in studies of cultural evolution, can provide misleading evidence for underlying transmission hypotheses. While neutrality provides a plausible description of progeny distributions of abundant variants, rare variants deviate from neutrality. Further, we develop a simulation framework that allows the detection of alternative cultural transmission processes. We show that anti-novelty bias is able to replicate the complete progeny distribution of the Australian dataset.This article is part of the themed issue 'Process and pattern in innovations from cells to societies'.