Arxiv网络科学论文摘要8篇(2019-07-16)

改变观点：在线讨论中的说服建模和论证提取;
社会机器人的信息污染;
连续随机跟车模型的郎之万方法及其稳定性条件;
相关Erdos-Renyi图的度分布尾无核图匹配;
博弈动力学驱使自私的主体获得双赢的结果;
难以捉摸的技术、媒体、社会发展和财务可持续性模型;
微观、中观、宏观：三角对网络中社区的影响;
马尔可夫方法解决同时发生的疾病的相互作用;

改变观点：在线讨论中的说服建模和论证提取

原文标题： Changing Views: Persuasion Modeling and Argument Extraction from Online Discussions

地址： http://arxiv.org/abs/1907.06076

作者： Subhabrata Dutta, Dipankar Das, Tanmoy Chakraborty

摘要：说服和论证可能是多个人类主体之间相互作用的最复杂的例子之一。随着互联网的出现，在线论坛为人们提供了广泛的平台，可以围绕各种不同的主题分享他们的意见和推理。在这项工作中，我们尝试在流行的在线讨论论坛Reddit上模拟用户之间的说服性互动。我们提出了一个深度LSTM模型来分类会话是否导致成功的说服，并使用该模型来预测某个论点链是否可以导致说服。在学习说服动力学的同时，我们的模型倾向于使用注意机制隐式地识别参数方面。我们还提出了一种半监督方法，从讨论线程中提取议论性成分。这两个模型都提供了有关人们如何参与在线讨论论坛论证的有用见解。

社会机器人的信息污染

原文标题： Information Pollution by Social Bots

地址： http://arxiv.org/abs/1907.06130

作者： Xiaodan Lou, Alessandro Flammini, Filippo Menczer

摘要：社交媒体很容易受到欺骗性社交机器人的攻击，这些机器人可以冒充人类来放大错误信息并操纵意见。人们对这种污染行动的大规模后果知之甚少。在这里，我们介绍了一种基于主体的信息传播模型，其中包括质量偏好和有限的个人关注，以评估机器人可以利用的不同策略对污染网络和降低信息生态系统整体质量的影响。我们发现，渗透网络的关键部分比产生引人注目的内容更重要，而且针对随机用户比定位中心节点更具破坏性。该模型能够再现关于低质量信息的暴露扩增和病毒性的经验模式。我们讨论分析提供的见解，重点是制定对策，以提高社交媒体用户对操纵的适应能力。

连续随机跟车模型的郎之万方法及其稳定性条件

原文标题： Langevin method for a continuous stochastic car-following model and its stability conditions

地址： http://arxiv.org/abs/1907.06148

作者： D. Ngoduy, S. Lee, M. Treiber, M. Keyvan-Ekbatani, H. L. Vu

摘要：在跟车模型中，驾驶员会根据他的身体和心理能力做出反应，这可能会随着时间而改变。然而，大多数汽车跟随模型是确定性的，并没有捕捉到人类感知的随机性。由于驾驶员的随机驾驶行为，预期纯粹确定性的交通模型可能产生不切实际的结果。本文致力于开发一种独特的汽车跟随模型，其中采用随机过程来描述时变随机加速度，该随机加速度基本上反映了驾驶员行为相对于领先车辆随时间的随机个体感知。特别是，我们应用耦合Langevin方程来模拟复杂的人类驾驶员行为。在所提出的模型中，将使用扩展的Cox-Ingersoll-Ross（CIR）随机过程来描述跟随者响应于领导者的刺激的随机速度。扩展CIR过程的一个重要特性是增强任意模型参数的随机交通变量的非负特性（例如非负速度）。基于随机过程理论，我们推导出随机线性稳定性条件，这是第一次在理论上捕获随机参数对交通不稳定性的影响。我们的稳定性结果符合实证结果，即交通不稳定性与低速条件下交通流量的随机性质有关，即使从确定性模型中认为交通量是稳定的。

博弈动力学驱使自私的主体获得双赢的结果

原文标题： A dynamic over games drives selfish agents to win-win outcomes

地址： http://arxiv.org/abs/1907.06338

作者： Seth Frey, Curtis Atkisson

摘要：了解人类社会系统的演变需要灵活的制度出现形式。虽然博弈理论通常用于单独模拟交互，但较大的博弈空间可以帮助建模交互如何变化。我们引入了一个框架，用于建模“制度演化”，个人如何改变他们所处的博弈。我们将其与更熟悉的博弈内“行为演化”进行对比。从最初的博弈开始，主体通过反复导航到更优选的博弈来跟踪博弈空间中的轨迹，直到它们聚集在优先于所有其他博弈的吸引子博弈上。主体商根据其“制度偏好”在博弈之间进行选择，这些偏好根据博弈级别的特征（如稳定性，公平性和效率）来定义博弈之间的比较。通过计算双人空间的制度变迁轨迹，我们发现自利经济主体的吸引者相对于基线过度代表公平性100％，即使这些主体人对公平无动于衷。这似乎是因为作为博弈特征的公平性与这些主体人喜欢的自助服务特征共同发生。因此，我们将制度演变作为一种机制，鼓励天生自私的主体人之间自发地发展合作。然后，我们将这些发现扩展到两个参与者以及另外两种类型的演化因子：演化博弈论的相对适应最大化因子（最大化不平等），以及多级/群体选择理论的相对群体适应最大化因素（谁）最小化不平等）。这项工作为行为和制度演化过程的相互依赖性建模提供了灵活，可测试的形式。

难以捉摸的技术、媒体、社会发展和财务可持续性模型

原文标题： The Elusive Model of Technology, Media, Social Development, and Financial Sustainability

地址： http://arxiv.org/abs/1907.06360

作者： Aaditeshwar Seth

摘要：我们在本文中重述了Gram Vaani长达十年的故事，Gram Vaani是一家社会企业，旨在为农村和低收入环境中的参与性媒体建立适当的ICT（信息和通信技术），以实现社会发展和社区赋权。其他社会企业将与获得的学习和Gram Vaani为实现其使命而必须承担的战略支点相关，同时寻求稳健的财务可持续性模型。虽然我们认为理想的模型仍然难以捉摸，但我们在这篇文章中提出了一个开放的问题，即关于区分不同类型企业的原因 - 商业或社会，营利或非营利 - 并认为所有企业都应该拥有他们工作的道德基础。

微观、中观、宏观：三角对网络中社区的影响

原文标题： Micro, Meso, Macro: the effect of triangles on communities in networks

地址： http://arxiv.org/abs/1907.06361

作者： Sophie Wharrie, Lamiae Azizi, Eduardo G. Altmann

摘要：中尺度结构（社区）用于理解复杂网络的宏观尺度属性，例如它们的功能和形成机制。已知微尺度结构存在于大多数复杂网络中（例如，大量三角形或模体），但是在社区检测算法中考虑（例如，作为空模型）的简单随机图模型中不存在微尺度结构。在本文中，我们研究了微结构对网络中社区外观的影响。我们发现，只有三角形的存在才会导致社区的出现，即使在旨在避免在随机网络中检测社区的方法中也是如此。这表明社区可以从微观层面发生的简单的动机生成过程中自发地出现。我们的结果基于四种广泛使用的社区检测方法（随机块模型，谱方法，模块化最大化和Infomap算法）和三种不同的生成网络模型（三元闭包，广义配置模型和带三角形的随机图）。

马尔可夫方法解决同时发生的疾病的相互作用

原文标题： Markovian approach to tackle the interaction of simultaneous diseases

地址： http://arxiv.org/abs/1907.06389

作者： David Soriano-Paños, Fakhteh Ghanbarnejad, Sandro Meloni, Jesús Gómez-Gardeñes

摘要：几种突然疾病爆发的同时出现或一些多菌株疾病血清型的消失是在同一群体内传播的病原体之间相互作用的指纹。在这里，我们提出了一个通用的多功能基准，以解决合作和竞争相互作用疾病的展开。我们描述了由病原体之间的合作引起的无疾病和流行病制度之间的爆炸性转变，并显示了这种突然转变开始所需的合作程度。对于竞争性疾病，我们描述了相互排斥的病例，并在分析上得出了只有一种病原体繁殖的全优势阶段与共存体系之间的转换点。最后，我们使用这个框架来分析前一个过渡点的行为，因为病原体之间的竞争是放松的。

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