考虑社团的中心性度量的比较评估;
PrEF：大型网络中扩散源定位问题的基于渗流的演化框架;
由加权社会网络介导的群集动力学;
非马尔可夫和非线性点过程之间的相似性;
社交事件对维基百科数据集的检测和影响，用于研究人类偏好;
模拟民用枪支所有权对暴力犯罪演变的影响;
人类社区中的意见两极分化可能是信仰相互关联的自然结果;
流行病学建模格言;
Covid相关Reddit的情绪分析;
Stack Exchange Q&A 社区的可持续性：信任的作用;
考虑社团的中心性度量的比较评估
原文标题： Comparative evaluation of community-aware centrality measures
地址： http://arxiv.org/abs/2205.06995
作者： Stephany Rajeh, Marinette Savonnet, Eric Leclercq, Hocine Cherifi
摘要： 有影响力的节点在促进或抑制复杂网络中的传播现象方面发挥着关键作用。已经提出了许多中心性措施来根据节点的重要性来识别和排序节点。经典的中心性度量依赖于节点的各种局部或全局属性。他们没有考虑网络社区结构。最近，越来越多的研究转向了社区意识的中心性措施。事实上，它是绝大多数现实世界网络中普遍存在的特征。在文献中，重点是设计具有社区意识的中心性措施。然而，到目前为止，还没有对其有效性进行系统评价。本研究填补了这一空白。它允许回答在实际情况下应该使用哪种社区意识的中心性度量。我们在一组十五个真实世界网络上使用易感感染恢复 (SIR) 模型研究了流行病传播过程场景中的七种有影响力的社区感知中心性度量。结果表明，一般而言，社区意识中心性度量之间的相关性较低。此外，在多传播者问题中，当资源可用时，使用 Modularity Vitality 瞄准遥远的枢纽更有效。然而，在资源有限的情况下，传播通过桥梁更好地扩展，特别是在具有中等或强社区结构的网络中。
PrEF：大型网络中扩散源定位问题的基于渗流的演化框架
原文标题： PrEF: Percolation-based Evolutionary Framework for the diffusion-source-localization problem in large networks
地址： http://arxiv.org/abs/2205.07422
作者： Yang Liu, Xiaoqi Chen, Xi Wang, Zhen Wang, Jürgen Kurths
摘要： 我们假设必要时可以调查网络中多个节点的状态，并研究这些节点的哪些配置可以促进更好地解决扩散源定位（DSL）问题。特别是，我们制定了一个包含扩散源的候选集，并提出了一种方法，即基于渗透的演化框架（PrEF），以最小化此类集。因此，可以进一步对少数几个节点进行更深入的调查以定位源。为了实现这一点，我们首先证明 DSL 问题和网络免疫问题之间存在一些相似之处。如果我们将观察者集视为移除节点集，我们发现候选集的最小化等效于顺序参数的最小化。因此，PrEF是基于网络渗透和演化算法开发的。针对不同情况，在模型和经验网络上验证了所提出方法的有效性。我们的结果表明，在几乎所有情况下，与现有技术相比，所开发的方法可以实现更小的候选集。同时，我们的方法也更稳定，即无论感染概率、扩散模型和爆发范围如何，它都具有相似的性能。更重要的是，我们的方法可能会提供一个新的框架来解决超大型网络中的 DSL 问题。
由加权社会网络介导的群集动力学
原文标题： Flocking dynamics mediated by weighted social networks
地址： http://arxiv.org/abs/2205.07533
作者： Jaume Ojer, Romualdo Pastor-Satorras
摘要： 我们研究了具有加权交互模式的动物社会网络对自组织集体运动模型所展示的群集过渡的影响。考虑到表示一维衬底上的动力学的模型，异质平均场理论的应用提供了作为网络连接的异质性以及权重和程度之间的相关性的函数的相图。在此图中，我们观察到两个阶段，一个对应于过渡的存在，另一个对应于在始终有序的系统中抑制的过渡，在非加权情况下已经观察到。有趣的是，还获得了在始终无序状态下没有过渡的第三阶段。这些预测在计算机模拟中以数值方式恢复，也适用于更现实的 Vicsek 模型，在二维空间中移动。此外，我们观察到在有限网络大小下，特定权重配置存在最大阈值，这表明可以调整权重以实现对噪声影响的最大弹性。真实加权动物社会网络中的模拟表明，一般而言，权重的存在会降低集群阈值的值，从而增加集群状态的脆弱性。观察到阈值的变化取决于权重模式的异质性。
非马尔可夫和非线性点过程之间的相似性
原文标题： Resemblence between non-Markovian and nonlinear point processes
地址： http://arxiv.org/abs/2205.07563
作者： Aleksejus Kononovicius, Rytis Kazakevičius, Bronislovas Kaulakys
摘要： 我们分析了由受限分数布朗运动驱动的时间点过程的统计特性。这种非马尔可夫点过程的事件计数分布和功率谱密度表现出幂律尺度。我们表明非线性马尔可夫点过程可以重现相同的尺度行为。该结果表明非线性和明显的非马尔可夫行为之间可能存在联系。
社交事件对维基百科数据集的检测和影响，用于研究人类偏好
原文标题： The Detection and effect of social events on Wikipedia data-set for studying human preferences
地址： http://arxiv.org/abs/2205.06998
作者： Julien Assuied, Yérali Gandica
摘要： 几项研究使用维基百科 (WP) 数据集按语言分析全球人类偏好。然而，这些研究可能会受到与特殊社会环境相关的偏见的影响。任何宣传 WP 特殊版本的大型活动都可以被定义为偏见的来源。在本文中，我们遵循检测异常值的过程。我们的研究基于 12 美元的语言和 13 美元的不同类别。我们的方法定义了一个参数，该参数取决于语言而不是外部固定的。我们还研究了人类循环行为的存在，以评估明显的异常值。经过我们的分析，我们发现我们数据集中的异常值不会显著影响使用整个维基百科数据集作为数字足迹来分析全球人类偏好。
模拟民用枪支所有权对暴力犯罪演变的影响
原文标题： Modeling the impact of civilian firearm ownership in the evolution of violent crimes
地址： http://arxiv.org/abs/2205.07597
作者： Nuno Crokidakis
摘要： 我们提出了一个简单的数学模型来描述暴力犯罪的演变。为此，我们建立了一个基于常微分方程的模型，该模型考虑了暴力犯罪的数量以及合法和非法枪支的数量。动态由概率控制，例如建模警察行动、导致合法枪支所有权增加的犯罪风险感知等。我们的分析和数值结果表明，除了非法枪支的存在导致犯罪率上升之外，合法枪支的增加导致暴力犯罪的快速增加，这表明平民获取枪支并不是一个好的选择关于控制犯罪。
人类社区中的意见两极分化可能是信仰相互关联的自然结果
原文标题： Opinion polarization in human communities can emerge as a natural consequence of beliefs being interrelated
地址： http://arxiv.org/abs/2205.07624
作者： Anna Zafeiris
摘要： 几十年来，无论是从理论的角度还是从建模的角度来看，人类社区内意见两极分化的出现——社会中的个人倾向于发展与最大多样性主题相关的相互矛盾的态度的现象——一直是人们关注的焦点。关于建模尝试，已经出现了一个完整的科学领域——意见动态——以研究这一现象和相关现象。在此框架内，主体的意见通常由一个标量值表示，该标量值由于与其他主体的交互而发生修改。在某些条件下，这些模型能够重现极化——一种我们日常经验越来越熟悉的状态。在本文中，提出了另一种解释及其相应的模型。更具体地说，我们证明了通过将两个众所周知的人类特征融入主体的表示中，即：（1）在人脑中，信念是相互关联的，（2）人们努力维持一个连贯的信念系统；在接触新闻和信息的情况下，两极分化立即开始。此外，该模型解释了假新闻的泛滥，并显示了意见两极分化与各种认知偏见的关系。
流行病学建模格言
原文标题： Aphorisms on Epidemiological Modelling
地址： http://arxiv.org/abs/2205.07632
作者： Juan Afanador
摘要： 在苏格兰动物疾病暴发专家中心 (EPIC) 的背景下，流行病学模型被批评为消极的科学实践。对忧郁科学的并列方法被用来对大流行内的建模文化 One Health 提出问题，并描绘 EPIC 工作中负面的暗示。
Covid相关Reddit的情绪分析
原文标题： Sentiment Analysis of Covid-related Reddits
地址： http://arxiv.org/abs/2205.06863
作者： Yilin Yang, Tomas Fieg, Marina Sokolova
摘要： 本文重点关注来自 Reddit 的 r/Canada 和 r/Unitedkingdom 子版块的 Covid-19 相关消息的情绪分析。我们应用手动注释和三种机器学习算法来分析这些消息中传达的情绪。我们使用 VADER 和 TextBlob 为机器学习实验标记消息。我们的结果表明，去除最短和最长的消息可以提高 VADER 和 TextBlob 在正面情绪和情绪分类的 F 分数上的一致性，这三个算法都是
Stack Exchange Q&A 社区的可持续性：信任的作用
原文标题： Sustainability of Stack Exchange Q&A communities: the role of trust
地址： http://arxiv.org/abs/2205.07745
作者： Ana Vranić, Aleksandar Tomašević, Aleksandra Alorić, Marija Mitrović Dankulov
摘要： 知识共享社区是任何以知识为基础的社会的基本要素。因此，理解它们如何出现、发挥作用和消失至关重要。许多社会和经济因素影响可持续的知识共享社区。在这里，我们探讨了社会互动结构和社会信任在这些社区的出现中的作用。使用复杂网络理论的工具，我们分析了四对 StackExchange 社区中社会结构的早期演变，每一对对应于同一主题的一个活跃社区和一个封闭社区。我们采用动态声誉模型来量化这些社区中社会信任的演变。我们的分析表明，活跃社区具有更高的本地凝聚力，并发展出稳定且连接更紧密的核心。可持续社区的平均声誉更高。在这些社区中，核心成员之间的信任很早就发展起来，并且随着时间的推移保持很高。我们的结果表明，努力创建一个稳定和值得信赖的核心可能对于建立一个可持续的知识共享社区至关重要。
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