- 追求可持续智能电网;
- 实体解决办法，以在线信息分离人口贩运活动;
- 网络中心性度量;
- 在任何连接的图上增加对等压力导致共识;
- 挖掘社会媒体，告知泥炭地火灾和阴霾灾害管理;
- 城市分析：多路和动态社区网络;
- 复杂网络社区之间的转移熵;
- 通过社会媒体社会物理学方法分析和预测社会现象;
- 优先安置社区结构;
- 多层网络流行扩散的多峰模式;
- 关于在随机环境中投票的最佳组主张;
- 多学科科学合作行为特征分析：PNAS案例研究;
- “我不同意的一切就是#FakeNews”：将政治极化与错误信息传播相关联;
- 连续与离散时间演化网络的流行阈值;
- 由于活动单调流动导致的网络爆炸性渗流;
追求可持续智能电网
地址： http://arxiv.org/abs/1308.3229
作者： Pedro H. J. Nardelli
摘要： 这封信是我对意见书的评论：跨学科电力科学（PNAS，2013 - 这个http URL）。 [的arXiv：1307.7305]。
实体解决办法，以在线信息分离人口贩运活动
地址： http://arxiv.org/abs/1509.06659
作者： Chirag Nagpal, Kyle Miller, Benedikt Boecking, Artur Dubrawski
摘要： 人口贩运是一个具有挑战性的执法问题，大量的这种活动表现在各种在线论坛上。鉴于这些数据的庞大，异质和嘈杂的结构，建立模型来预测贩运的情况是一个更加复杂的任务。在本文中，我们提出了使用代理标签概念的实体解决流程，以便从以前的人口贩运活动历史中提取数据集。我们将此管道应用于backpage.com的5M记录，并报告了此方法的性能，可扩展性方面的挑战以及我们解析实体的一些重要的特定领域特征。
网络中心性度量
地址： http://arxiv.org/abs/1608.05845
作者： Francis Bloch, Matthew O. Jackson, Pietro Tebaldi
摘要： 我们表明，虽然网络分析中突出的重点措施是利用关于节点位置的不同信息，但是它们都以非常严格和相同的方式处理信息。他们都来自一个以同样公理为特征的普通家庭。特别地，它们都基于捕获节点在网络中的位置的统计量的可加性地分离和线性处理。在节点的位置上使用这样的统计数据，我们还对网络的特征进行了描述，其中中心性度量都是一致的。
在任何连接的图上增加对等压力导致共识
地址： http://arxiv.org/abs/1702.07912
作者： Justin Semonsen, Christopher Griffin, Anna Squicciarini, Sarah Rajtmajer
摘要： 在本文中，我们研究一个社会网络中存在日益增加的人际影响的意见动态模型，即增加同伴压力。社会网络中的每个代理人都具有由内部和外部行为压力的加权和给出的明显的社会压力函数。我们假设加权平均更新规则，并证明相关代理人收敛于固定意见分配的条件，并在该条件下达成共识。我们显示更新规则是梯度下降，并解释其瞬态和渐近收敛性质。通过仿真，我们研究了无标度网络的收敛速度，然后在简单的经验模型中验证了提高同伴压力的假设。
挖掘社会媒体，告知泥炭地火灾和阴霾灾害管理
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05406
作者： Mark Kibanov, Gerd Stumme, Imaduddin Amin, Jong Gun Lee
摘要： 泥炭地火灾和阴霾事件是具有国家，区域和国际影响的灾难。这种现象导致对当地资产的直接破坏，以及更广泛的经济和环境损失。卫星图像仍然是灾害管理信息的主要和经常唯一的可用来源。在这篇文章中，我们测试了社交媒体协助灾害管理的潜力。为此，我们比较了两个数据集的见解：通过NASA卫星图像检测到的火灾热点以及2014年发布的印度尼西亚苏门答腊岛的几乎所有GPS标记的推文。苏门答腊岛被定为经历了大量的雾霾事件，影响印度尼西亚以及附近国家的公民，包括马来西亚和新加坡。我们分析数据集与其空间相互依赖关系的时间相关性。此外，我们将展示Twitter数据如何揭示严重霾事件中用户行为的变化。总的来说，我们表明，社交媒体是霾灾害管理的补充和补充信息的宝贵来源。根据我们的方法和发现，印度尼西亚当局正在开发改善泥炭地火灾和阴霾灾害管理的分析工具。
城市分析：多路和动态社区网络
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05535
作者： Weisi Guo, Guillem Mosquera Donate, Stephen Law, Samuel Johnson, Maria Liakata, Alan Wilson
摘要： 在过去十年中，城市经历了快速增长，扩张和社区结构的变化。关键城市基础设施的许多方面与他们服务的人类社区紧密相连。城市社区由重叠的因素组成，可以区分为文化，宗教，社会经济，政治和地理层次。在本文中，我们回顾了如何利用自然语言处理和机器学习技术来利用异构移动大数据集来增加可用性来检测社区交互结构。然后审查了一些社区层和交互检测算法，特别侧重于不断发展的社区的鲁棒性，稳定性和因果关系。更好地了解结构动力学和多元化关系可以提供有用的信息，以通知城市规划政策，并塑造社会耦合的城市基础设施系统的设计，如社会驱动的计算和通信网络。
复杂网络社区之间的转移熵
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05543
作者： Jan Korbel, Xiongfei Jiang, Bo Zheng
摘要： 在转移熵的帮助下，我们分析复杂网络社区之间的信息流。我们表明，转移熵提供了社区之间的相互作用的一致描述，包括非线性相互作用。将一些内容放在骨架上，我们分析五大金融市场社区之间的转移熵，代表互动股票网络。另外，我们讨论了罕见事件的信息传递，这是通过转移熵来分析的。
通过社会媒体社会物理学方法分析和预测社会现象
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05597
作者： Akira Ishii
摘要： 作为一种使用社交媒体作为数据分析预测社会现象的方法，我们提出了一种使用社会物理学理论的命中现象数学模型。我可以解释电影，电视剧，音乐会，口袋妖怪GO等社交媒体的转型，提出了一种可以用来分析和预测社会现象的方法。
优先安置社区结构
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05655
作者： Aleksandr Dorodnykh, Liudmila Ostroumova Prokhorenkova, Egor Samosvat
摘要： 最近提出了各种模型来反映和预测复杂网络的不同属性。然而，社区结构是最重要的属性之一，并没有得到很好的研究和建模。在本文中，我们提出了一个称为“优先放置”的原则，可以建立一个现实的社区结构。我们对获得的结构以及一些理论启发式进行了广泛的实证分析。
多层网络流行扩散的多峰模式
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05780
作者： Muhua Zheng, Wei Wang, Ming Tang, Jie Zhou, S. Boccaletti, Zonghua Liu
摘要： 近来网络个体人群流行病传播研究取得了重大进展。然而，所有过去研究的一个共同点是，在每个单一的流行病传播事件中，感染密度只有一个峰值。来自世界不同城市的实际数据显示，除了感染密度的主要单峰特征外，由两个（或多个）峰形成的图案也存在有限的概率。我们表明这样一个特征与多层互动网络是完全不同的，并且揭示了实际上两个峰值模式从不同的时间延迟出现，其中流行病扩散在两层之间。此外，我们表明，基本成分是两层不同的度分布，层本身之间的弱耦合条件。此外，开发了一个完全解释所有数值结果的基于边的理论。因此，我们的研究结果对于保护流行病的二次灾害具有重要意义，这在现实生活中是绝对不可取的。
关于在随机环境中投票的最佳组主张
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05839
作者： V.A. Malyshev, P.Yu. Chebotarev
摘要： 在随机环境中投票决定的社会动力模型中有一个悖论（ViSE模型），称为“亏损坑”。它包括一系列民主决定可能有系统地引导社会进入所有选民不能接受的国家。本文探讨了这一悖论如何被一个群体的存在所抵消，这个群体投票赞成，并且可以调节其索赔的门槛。我们获取和分析表征全社会，集团和其他参与者的福利的分析结果作为所述权利要求阈值的函数。
多学科科学合作行为特征分析：PNAS案例研究
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05858
作者： Zheng Xie, Zonglin Xie, Miao Li, Zhenzheng Ouyang, Xiaojun Duan, Jianping Li
摘要： 协作行为的特点通常被认为与纪律不同。同时，学科之间的合作是现代科学研究中出现的一个明显的特征，孵化了可持续发展科学等几个跨学科。在1999年至2013年期间，在多学科期刊PNAS中发表的52,803篇论文，分析了生物，物理和社会科学学科之间的协作特征。在相似性方面，数据出现了类似的协调行为的传递性和协调性，每个作者的合作者的相同分配类型和每个作者的论文的分配类型。在互动方面，数据显示相当比例的作者从事跨学科研究，作者拥有的合作者和论文越多，作者越有可能追求跨学科研究。论文内容的分析表明，每个科学类的发展与典型研究范式和跨学科学科的发展有长期的均衡关系。因此，这些统一的方法可以被看作是互动的理由。
“我不同意的一切就是#FakeNews”：将政治极化与错误信息传播相关联
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05924
作者： Manoel Horta Ribeiro, Pedro H. Calais, Virgílio A. F. Almeida, Wagner Meira Jr
摘要： 跟踪和侦测传播错误信息过程中的一个重大挑战，是了解与所谓的“假消息”进行接触的人之间的政治差距。造成这种差距的一个可能因素是意见分歧，这可能促使广大公众将其不同意或想要抹黑的内容分类为假。在这项工作中，我们研究了Twitter用户报道的政治极化与内容与“假消息”相关的关系。我们调查两极分化是如何在真实的错误信息上产生不同的叙述。我们根据从Twitter收集的两个数据集执行我们的研究。第一个数据集包含关于美国政治的推论，从中我们计算每个用户对共和党和民主党的两极分化程度。在第二个数据集中，我们收集与“假新闻”相关的关键字和主题标签共同出现的推文和URL，例如#FakeNews和#AlternativeFact，以及对此类推文和URL的反应。然后，我们分析极化与被认为是错误信息之间的关系，以及用户是否指定他们不同意的假信息。与没有标记为“假消息”的信息相比，我们的结果显示与假新闻关键字和主题标签相关联的用户和网址的极化增加。我们讨论了我们的研究结果对正在进行的针对错误信息的战斗中跟踪“假消息”的挑战的影响。
连续与离散时间演化网络的流行阈值
地址： http://arxiv.org/abs/1706.05968
作者： Eugenio Valdano, Michele Re Fiorentin, Chiara Poletto, Vittoria Colizza
摘要： 目前对时间网络上的临界爆发条件的理解依赖于可能偏离结果的近似（时间尺度分离，离散化）。介绍一种通过感染传播方法计算连续时间流行阈值的理论框架。我们根据分析和数值结果验证我们的发现，并提供退火网络和时间尺度分离的新颖数学解释。我们的工作提供了适用于现实场景的离散和连续时间表示之间的一致连接。
由于活动单调流动导致的网络爆炸性渗流
地址： http://arxiv.org/abs/1706.06077
作者： Alex Waagen, Raissa M. D'Souza, Tsai-Ching Lu
摘要： 一类重要的现实世界网络已经引导了边，另外还有一些节点上的排序，例如在线社交网络中用户的“受欢迎程度”。然而，几乎所有与爆炸性渗透有关的研究仅限于无向网络。此外，关于这种排序网络的信息通常从较高排名的个人流出，例如Twitter上的追随者关系，回复和转发。这里我们在有序的有向网络上介绍一个简单的渗透过程，其中边相对于排序顺序单调添加。我们用数值方法表明，主导的强相关分量的出现似乎是不连续的。与大多数渗滤过程相比，大规模连接发生在非常高的密度，这不仅适用于强连接的部件结构，而且也适用于弱连接部件结构。我们用分支过程来分析，这解释了这种不寻常的行为，并为底层机制提供了基本的直觉。我们还表明，在出现主导的强相关组件之前，可以同时存在多个巨大的强连接组件。通过添加具有较小偏见的竞争性渗透规则来链接类似排名的使用，我们显示这导致形成两个不同的组件，高排名用户之一和低排名用户之一，两个组件之间的流量很少。
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