- 欧洲电力市场的主要跨境流动模式;
- 精英主导社会中的人口崩溃：一个没有微分方程的微分方程模型;
- 选举干扰的非合作动态;
- 研究领导流决定因素和研究合作网络中的邻近关系;
- 单纯复形的中心性度量：拓扑数据分析在网络科学中的应用;
- 用户在双面互联网平台上的流量定性研究;
- 强化学习演化博弈中集体行为的振荡演化;
- 优化记忆揭示了多智能体竞争的生存策略;
- 效率的偏好而不是道德偏好，推动了一次性Stag-Hunt博弈中的合作;
- 你的立场暴露了！社交媒体立场检测的可能因素分析;
- 评估社交媒体表达立场的情绪;
- 严格图对齐;
欧洲电力市场的主要跨境流动模式
原文标题： Principal Cross-Border Flow Patterns in the European Electricity Markets
地址： http://arxiv.org/abs/1908.02848
作者： Mirko Schäfer, Fabian Hofmann, Hazem Abdel-Khalek, Anke Weidlich
摘要： 互联的欧洲电力市场看到了不同国家之间相当大的跨境贸易。结合电网的结构和技术特性及其运行规则，相应的商业流程转化为互连线路上的实际物理流量。因此，从不同的物理，技术和经济因素的相互作用中出现了复杂的时空潮流模式。使用主成分分析，分析了2017年和2018年欧洲国家之间每小时跨境物流的时间序列。确定了进出口时间序列和跨境物质流中最重要的模式。描述了它们的空间和时间结构，以及它们对整体方差的贡献。此外，我们将跟踪技术应用于整体流模式，这允许通过公共网格基础设施识别欧洲国家之间的物理功率传输。
精英主导社会中的人口崩溃：一个没有微分方程的微分方程模型
原文标题： Population collapse in Elite-dominated societies: A differential equations model without differential equations
地址： http://arxiv.org/abs/1908.02870
作者： Naghmeh Akhavan, James A. Yorke
摘要： Motesharrei，Rivas和Kalnay的HANDY模型研究了人类与贫困和富人之间的环境互动，即“Commoners”和“Elites”。精英控制着社会的财富，并以比工作产生财富的Commoners更高的速度消费它。当Elites的人均人口变化率始终至少与Commoners一样大时，我们说模型是“精英主导的”。我们可以证明HANDY模型总是表现出所有参数值选择的人口崩溃，而这些参数值是由Elite主导的。但是任何具有显式方程的模型都会产生问题，即结果行为如何依赖于模型的细节。特殊设计特征在微分方程中的编码有多重要？在本文中，我们首先用仅在概念上或定性上描述的微分方程代替HANDY的显式方程 - 仅使用可以为显式系统验证的条件。接下来，我们完全抛弃方程式，用定性条件代替它们，并且我们证明这些条件意味着必须发生人口崩溃。特别是，一个条件是该模型是由Elite主导的。我们证明了具有Elite主导参数的HANDY模型满足了我们的假设，因此必须经历人口崩溃。我们引入定性数学假设的方法可以更好地显示导致崩溃的模型的基本特征。我们还问社会如何避免崩溃。
选举干扰的非合作动态
原文标题： Noncooperative dynamics in election interference
地址： http://arxiv.org/abs/1908.02793
作者： David Rushing Dewhurst, Christopher M. Danforth, Peter Sheridan Dodds
摘要： 外国势力干涉国内选举是对社会的一种古老的，存在的威胁。通过从战争到文字的无数方法表达，这种干涉是经济和政治主体人之间战略互动的及时例子。我们将理性博弈玩家之间的这种相互作用建模为连续时间差分博弈，利用各种支付结构构建该竞争的分析模型。对应于仅有一个参与者对干扰操作的影响的全有或全无态度的结构导致军备竞赛，其中两国都在干扰和反干扰操作上花费越来越多的资金。然后，我们用2016年美国总统选举竞赛中有关俄罗斯干预的数据来对抗我们的模型，引入和估计俄罗斯互联网巨魔的选举民意调查和社交媒体帖子的贝叶斯结构时间序列模型。我们表明，我们的分析模型虽然有目的地抽象和简单，但充分地捕捉了选举和社交媒体活动的许多时间特征。
研究领导流决定因素和研究合作网络中的邻近关系
原文标题： Research Leadership Flow Determinants and the Role of Proximity in Research Collaborations Networks
地址： http://arxiv.org/abs/1908.02951
作者： He Chaocheng, Wu Jiang, Zhang Qingpeng
摘要： 表征研究领导力对于通过研究合作揭示交互模式和组织结构非常重要。该研究基于相应作者的归属来定义领导角色，并提出了关于研究领导的五个邻近维度（地理，认知，制度，社会和经济）的因素和演变的第一个定量研究。捕获研究领导力的数据包括2013 - 2017年生命科学和生物医学领域的一系列多机构文章，来自Web of Science核心引文数据库。我们的样本包括来自244个中国机构的484,903篇文章，这些文章是每年至少一篇论文（有多个机构）的相应作者的主要隶属关系。基于Tobit回归的引力模型表明，领导和参与机构的研究领导群众以及地理，认知，制度，社会和经济接近度是中国机构研究领导力流动的重要因素。总的来说，这些接近对研究领导力流动的影响最近一直在下降。这项研究的成果揭示了中国机构的领导力演变和流动，从而可以为资助分配政策提供证据和支持，以促进科学研究和合作。
单纯复形的中心性度量：拓扑数据分析在网络科学中的应用
原文标题： Centrality measures in simplicial complexes: applications of TDA to Network Science
地址： http://arxiv.org/abs/1908.02967
作者： Daniel Hernández Serrano, Darío Sánchez Gómez
摘要： 社会科学，生物和生物医学科学或计算机科学中的许多真实网络具有反映多体相互作用的单纯复合体的固有结构。使用最近引入的关于单纯复形中单纯形的邻接度和度数的高阶概念，我们在单纯复形中定义新的中心性度量，其包含关于主体的相关性的有意义信息，以及主体的单纯社区的其他协作。单纯的社区或子社区。这些措施不仅可以研究单一社区在网络中的相关性，还可以阐明单纯网络的拓扑和动态特性。我们首先定义与对任何维度比较有效的广义高阶度概念相关的中心度量，它们需要理解不同协作单纯群落之间的关系以及研究单纯复杂网络中的高阶次分布。然后，我们定义单纯复形中的行走和距离的概念，以研究单纯网络的连通性，并将单纯的情况概括为众所周知的亲密度和中介性中心性（例如，研究单纯社区在其能力方面的相关性所需要的）传输信息）。最后，我们在单纯复形中定义单纯形的聚类系数，它推广了顶点的标准图聚类，并且不仅要知道节点周围的聚类，还要知道单纯网络中单纯社区周围的聚类，它可能是有助于了解派系和单纯社区如何在一个单纯的网络中发展。
用户在双面互联网平台上的流量定性研究
原文标题： Users' traffic on two-sided Internet platforms. Qualitative study
地址： http://arxiv.org/abs/1908.03059
作者： Victoria Rayskin
摘要： 互联网平台的流量定义了平台的重要特征，例如服务定价，广告，运营速度。可以使用ARIMA，Holt-Winters，功能和内核回归等传统时间序列模型来估计流量。当使用这些方法时，我们通常会消除数据中的噪声和各种外部影响，并获得过程的短期预测。但是，这些模型并不一定能帮助我们理解流程的潜在机制和趋势。在本文中，我们讨论了建模的动态系统方法，该方法旨在发现系统相位图的基本机制和定性属性。我们展示了如何从数据中重建控制微分方程。外部效果被建模为系统参数（初始条件）。利用这种新方法，我们为用户量构建模型，通过Internet平台进行交互，例如Amazon.com，Homes.mil或Wikipedia.org。然后，我们对系统的相位图进行定性分析，并讨论平台的主要特征。
强化学习演化博弈中集体行为的振荡演化
原文标题： Oscillatory evolution of collective behavior in evolutionary games played with reinforcement learning
地址： http://arxiv.org/abs/1908.03060
作者： Si-Ping Zhang, Ji-Qiang Zhang, Li Chen, Xu-Dong Liu
摘要： 大规模合作是生态系统和人类社会发展的基础，多智能体系统自组织的集体行为是理解的关键。由于人工智能（AI）在几乎所有科学分支中占主导地位，因此可以从多智能体AI系统中获得对集体行为的新见解。在这里，我们介绍一种典型的强化学习（RL）算法 - Q学习演化博弈动力学，其中主体人在内省性的基础上追求最佳行动，而不是传统演化博弈（EG）中的生死或模仿过程。我们通过数字方式调查合作普遍性，以获得一般的 2 次2 博弈设置。我们发现，在大多数情况下，多智能体AI中的合作普遍性与传统EG中的相同水平相当惊人。然而，在与RL的雪堆博弈中，我们也发现爆炸性合作以周期性振荡的形式出现，我们研究了支付结构对其出现的影响。最后，我们证明了在RL算法的某些其他EG中也可以观察到周期性振荡，例如石头剪刀博弈。我们的研究结果为从AI的角度理解自然和社会中合作和振荡行为的出现提供了参考点。
优化记忆揭示了多智能体竞争的生存策略
原文标题： Optimized Memory Reveals the Survival Strategy for a Multi-agent Competition
地址： http://arxiv.org/abs/1908.03076
作者： Moein Khalighi, Jamshid Ardalankia, Abbas Karimi Rizi, Haleh Ebadi, Gholamreza Jafari
摘要： 我们提出了一个分数模型来阐明在多智能经济领域如何以及在什么情况下 - 新成立的企业在整个市场中延续其存在的动态演变。由于市场上新成立公司数量的增加通常会导致竞争中参与者的市场份额减少，过了一段时间后，一些市场可能会逐渐消失。在这方面，考虑到长期演变，所有公司都会被淘汰并放弃其市场份额。这就是为什么管理者需要吸引更多的客户来满足至少最低的市场份额，并且理想地延长他们公司的生命周期。另一方面，由于在某个行业建立了更多新成立的企业，因此灵活应对新战略至关重要。触发的策略不仅必须准时，而且必须导致延长额外的生存时间。在本研究中，可以看出，在演化过程中存在记忆或缺乏记忆可能并非如此，而且具有策略在生存中起着重要作用。因此，尽管存在市场份额缺失的风险，但回顾过去提供的较弱公司的服务和产品 - 与整个市场相比 - 可能会延长市场中存活的时间长度。在这方面，与弱势公司相对应的管理人员将能够定量地对两个主要概念做出决策，首先是对公司声誉的战略性使用，其次是推出新的功能和服务。优化背后的目标是延迟达到最低市场份额的时间。
效率的偏好而不是道德偏好，推动了一次性Stag-Hunt博弈中的合作
原文标题： Preferences for efficiency, rather than preferences for morality, drive cooperation in the one-shot Stag-Hunt Game
地址： http://arxiv.org/abs/1908.03091
作者： Valerio Capraro, Ismael Rodriguez-Lara, Maria J. Ruiz-Martos
摘要： 最近的工作强调，一次性囚徒困境（PD）中的合作主要是由于做正确事情的道德偏好，而不是社会对公平或效率的偏好。相比之下，对Stag-Hunt Game（SHG）合作的动机知之甚少。 SHG的合作从根本上不同于PD的合作，因为它不昂贵，但风险很大：玩家不会偏离合作结果，但只有在其他玩家合作的情况下，合作才能得到回报。在这里，我们提供来自大型（N = 436）预先注册的实验的数据。与PD观察到的相反，我们发现SHG合作主要是由效率偏好驱动，而不是偏好做正确的事情。
你的立场暴露了！社交媒体立场检测的可能因素分析
原文标题： Your Stance is Exposed! Analysing Possible Factors for Stance Detection on Social Media
地址： http://arxiv.org/abs/1908.03146
作者： Abeer Aldayel, Walid Magdy
摘要： 可以推断用户对特定主题的立场程度如何？大多数关于姿态检测的研究都集中在分析用户关于给定主题的帖子以预测姿势。然而，社交媒体中的立场可以从可能反映用户信念（包括帖子和在线互动）的信号混合中推断出来。本文探讨了用户的各种在线功能，以检测他们对不同主题的立场。我们比较了多组功能，包括主题内容，网络交互，用户首选项和在线网络连接。我们的目标是了解可以揭示用户立场的在线信号。实验应用于来自SemEval站姿检测任务的推文数据集，该任务涵盖五个主题。结果表明，可以通过用户在线活动的多个信号来检测用户的姿势，包括他们关于主题的帖子，他们与之交互或跟随的网络，他们访问的网站以及他们喜欢的内容。使用不同网络特征的姿态建模的性能与仅使用文本内容的最新报告模型相当。此外，结合网络和内容功能可以在SemEval数据集上实现迄今为止报告的最高性能，F-measure为72.49％。我们进一步展示了一个广泛的分析，以显示这些不同的特征如何能够揭示立场。我们的研究结果具有明显的隐私含义，他们强调这种立场强烈嵌入用户的在线社会网络中，原则上，个人可以通过他们的交互和联系进行分析，即使他们没有发布有关该主题的内容。
评估社交媒体表达立场的情绪
原文标题： Assessing Sentiment of the Expressed Stance on Social Media
地址： http://arxiv.org/abs/1908.03181
作者： Abeer Aldayel, Walid Magdy
摘要： 立场检测是推断对支持或反对的给定主题或实体的观点的任务。可以通过使用正面或负面语言来表达对主题的观点。本文探讨了如何根据情感极性在社交媒体中表达立场。在观点发现方面，人们对立场和情绪之间的相似性存在明显的误解，其中负面情绪被认为意味着反对立场，积极的情绪意味着支持立场。为了分析立场和情感之间的关系，我们构建了一个包含四个主题的新数据集，并研究人们如何表达他们对这些主题的观点。我们通过对流行的姿态基准SemEval姿态数据集进行进一步分析来验证我们的结果。我们的分析表明情绪和立场不是高度一致的，因此简单的情感极性不能仅用于表示对特定主题的立场。
严格图对齐
原文标题： Rigid Graph Alignment
地址： http://arxiv.org/abs/1908.03201
作者： Vikram Ravindra, Huda Nassar, David F. Gleich, Ananth Grama
摘要： 图数据库已成为重要研究和开发的主题。模块化，中心性，对齐和聚类等问题已在各种应用环境中形式化并得到解决。在本文中，我们关注的是应用程序的数据库，其中图具有空间基础，我们称之为刚性图。这些图中的节点相对于其图邻居具有优选的位置。这种图的示例包括大生物分子的抽象，人脑的功能连接体和移动设备/传感器通信日志。在分析这样的网络时，考虑边长是很重要的;例如，当通过图对齐识别保守模式时，除了拓扑相似性之外，保守边具有相关长度是重要的。与拓扑图对齐的大量工作相反，刚性图对齐同时对齐网络，以及由边长度表征的底层结构。我们制定问题并提出一种基于期望最大化的元算法，该算法交替地对齐网络和结构。我们证明，与单独的拓扑或结构对齐器相比，我们的元算法显著提高了目标应用中的对齐质量。我们将刚性图对齐应用于源自人类连接项目（HCP）数据库的20个主题的功能性脑网络，并显示出对比现有技术拓扑对齐器的对齐质量提高了两倍。我们通过对合成图的研究来评估与输入数据集相关的各种参数的影响，其中我们充分表征了我们方法的性能。我们的结果广泛适用于可嵌入度量空间的其他应用和抽象网络 - 例如，通过谱嵌入。
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