• 复杂网络的结构稀疏性：随机模型和真实世界图的有界展开;
• 经济复杂性的方法和概念;
• 记忆对非马尔可夫时间网络上传播过程的影响;
• 在教育领域使用博客：定性系统评价;
• 社会资本预测城镇的腐败风险;
• 基于成对约束的标签传播的半监督重叠社区发现;
• 社会物理学的巨大挑战：追求道德行为;
• 信息提取中的话语景观和无监督主题建模：通过联合国安理会新的阿富汗问题语料库验证文本数据方法;

复杂网络的结构稀疏性：随机模型和真实世界图的有界展开

原文标题： Structural Sparsity of Complex Networks: Bounded Expansion in Random Models and Real-World Graphs

地址： http://arxiv.org/abs/1406.2587

作者： Erik D. Demaine, Felix Reidl, Peter Rossmanith, Fernando Sanchez Villaamil, Somnath Sikdar, Blair D. Sullivan

摘要： 这项研究表明，许多现实世界的网络都表现出有限的扩展，强烈的结构稀疏性概念，并证明它可以用来设计有效的网络分析算法。我们分析了几种关于结构稀疏性的常见网络模型。我们以高概率表明（1）用规定的s解析度序列采样的图; （2）扰动有界度图; （3）概率小的随机块模型;得到有界扩张的图。相比之下，我们表明Kleinberg和Barabasi-Albert模型具有无限扩张。我们通过对现实世界网络语料库的经验测量来支持我们的研究结果。

经济复杂性的方法和概念

原文标题： Methods and Concepts in Economic Complexity

地址： http://arxiv.org/abs/1809.10781

作者： Andres Gomez-Lievano

摘要： 社会中的知识随着它从一个群体传递到另一个群体，以及代代相传而逐渐积累。然而，我们缺乏统一的形式化量化方式，来考虑这种积累如何发生的结构化过程，这阻碍了建立过去和现在对人类发展的统一观点。在这里，我们总结了一个范式来理解和建模这个过程。范式以经济复杂性理论（TEC）这一通用名称命名。在此基础上，我们提供了包括分析、数值和实证的结果，说明如何表征发展过程，提供可用于预测未来发展的可测量度量。研究重点是量化经济积累的群体技术，以及它可能扩展的方向。作为案例研究，我们考虑贸易数据，该数据提供了50多年来200个国家技术多样化的一致数据。 TEC所代表的范式与人类学家，社会学家和经济学家相关，这些群体对集体知识作为社会成功和福利的主要决定因素的作用感兴趣。

记忆对非马尔可夫时间网络上传播过程的影响

原文标题： Effects of memory on spreading processes in non-Markovian temporal networks

地址： http://arxiv.org/abs/1810.05240

作者： Oliver E. Williams, Fabrizio Lillo, Vito Latora

摘要： 许多生物，社会和人造系统在时间网络方面被更好地描述，即，其链接仅存在于某些时间点而不是静态网络的网络。特别地，已经发现非马尔可夫性是捕获现实世界网络的非平凡时间模式的必要成分。然而，我们对内存如何影响在时间网络上发生的动态过程的属性的理解仍然非常有限，尤其受限于短期记忆的情况。在这里，通过引入时间网络模型，我们可以精确控制链路密度以及每个链路的记忆强度和长度，我们揭示了记忆对流行病传播过程动态的作用。令人惊讶的是，我们发现时间网络中的平均传播时间通常非单调依赖于存储器的长度，并且最大化传播时间的存储器长度的最佳值取决于存储器的强度和网络中的链路密度。通过分析论证，我们将探讨改变连接任意两个节点的网络路径的数量和长度对最佳内存值的影响。

在教育领域使用博客：定性系统评价

原文标题： The use of blogs in the education field: A qualitative systematic review

地址： http://arxiv.org/abs/1810.05421

作者： Carlos R. del Blanco, Ivan García-Magariño

摘要： 博客已经成为Web 2.0最成功的工具之一，因为它们易于使用，并且可以使用开放平台。由于合作，沟通，提高专业写作和提高信息收集技能等许多有吸引力的品质，他们在教育领域迅速传播。然而，许多解决这个问题的研究都不是基于实证研究，因此它们是不可靠的。另一方面，进行过实证研究的研究通常依赖于参与者自我报告的数据（调查，访谈和博客内容），这可能会显著偏向通常报告的博客使用的积极结果。报告结果的另一个偏见和不准确的来源是大多数研究缺乏对照组，即它们不遵循实验设计。本次审查的目的是审查与教育领域博客效果评估相关的研究现状。选择研究和进行相应分析的方法遵循定性系统方法。选择仅限于2011年1月至2013年6月期间发表的经验和同行评审研究。调查结果已经使用扎根理论进行整合和比较，从而产生了一系列结构审查结果的类别。

社会资本预测城镇的腐败风险

原文标题： Social capital predicts corruption risk in towns

地址： http://arxiv.org/abs/1810.05485

作者： Johannes Wachs, Taha Yasseri, Balázs Lengyel, János Kertész

摘要： 腐败是一种社会瘟疫：小群体的收益增加，而其成本则由每个人承担。各国之间和国家内部水平的显著变化表明社会结构与腐败盛行之间存在关联，但由于缺乏数据，大规模的实证研究已经失踪。在本文中，我们将城镇社会资本的结构特征与地方政府的腐败联系起来。使用来自匈牙利的数据集，我们通过压制竞争和城镇获得的公共合同缺乏透明度来量化腐败风险。我们使用来自流行在线平台的社会网络数据来表征社会资本。控制社会，经济和政治因素，我们发现社会网络分散的定居点，表明过多的\ textit {bond social capital}具有较高的腐败风险，城镇的外部连接更加多样化，这表明过剩的\ textit {桥接社会资本}较少受到腐败的影响。我们将支离破碎解释为促进群体偏袒和一致性，这增加了腐败，而多样性促进了公共生活的公正性并扼杀了腐败。

基于成对约束的标签传播的半监督重叠社区发现

原文标题： Semi-Supervised Overlapping Community Finding based on Label Propagation with Pairwise Constraints

地址： http://arxiv.org/abs/1810.05511

作者： Elham Alghamdi, Derek Greene

摘要： 用于检测复杂网络中的社区的算法通常是无人监督的，仅依赖于网络的结构。但是，这些方法通常无法发现反映数据中基础社区的有意义的分组，尤其是当这些结构高度重叠时。提高这些算法有用性的一种方法是合并附加的背景信息，这些信息可以用作指导社区检测过程的约束源。在这项工作中，我们探索了半监督策略的潜力，以改进在网络中寻找重叠社区的算法。具体而言，我们提出了一种基于标签传播的新方法，用于使用有限数量的成对约束来查找社区。对合成数据集和真实数据集的评估证明了这种方法在每个节点可能属于多个社区的情况下发现有意义的社区结构的潜力。

社会物理学的巨大挑战：追求道德行为

原文标题： Grand challenges in social physics: In pursuit of moral behavior

地址： http://arxiv.org/abs/1810.05516

作者： Valerio Capraro, Matjaz Perc

摘要： 统计物理方法已被证明对于研究社会困境博弈中合作的演变是有价值的。然而，最近的实证研究表明，社会困境中的合作行为只是一种更普遍的行为，即道德行为，包括互惠，尊重他人的财产，诚实，公平，效率以及许多其他行为。受这些实验作品的启发，我们在这里开辟了通过统计物理学方法研究其他形式的道德行为的道路。我们认为，这是未来研究的一个深远方向，可以帮助我们回答有关人类社会性的基本问题。为什么我们的社会会像他们一样发展？什么道德原则更有可能出现？当不同的道德原则冲突时会发生什么？我们能预先预测道德冲突的爆发并为解决方案做出贡献吗？这些是我们这个时代最重要的问题之一，统计物理学的方法可以带来新的见解并有助于寻找答案。

信息提取中的话语景观和无监督主题建模：通过联合国安理会新的阿富汗问题语料库验证文本数据方法

原文标题： Discursive Landscapes and Unsupervised Topic Modeling in IR: A Validation of Text-As-Data Approaches through a New Corpus of UN Security Council Speeches on Afghanistan

地址： http://arxiv.org/abs/1810.05572

作者： Mirco Schoenfeld, Steffen Eckhard, Ronny Patz, Hilde van Meegdenburg

摘要： 最近在IR中采用定量文本数据方法为研究世界政治的话语景观带来了新的方法。这里被视为对定性方法的补充，定量评估具有能够订购和制作可理解的大量文本的优点。然而，在可以与依赖于文本和话语作为数据的其他研究对话之前，需要建立应用于大量可用文本类型的无监督方法的有效性。在本文中，我们介绍了2001年至2017年期间联合国安理会（UNSC）关于阿富汗问题的新文本集;我们通过无监督主题建模（LDA）研究这个语料库，其核心目标是验证LDA识别的主题类别;我们讨论了定量文本数据方法的附加值和互补性。我们使用混合方法方法设置了两个测试。首先，我们通过评估它们是否符合以前关于阿富汗局势发展的定性工作来评估所确定的主题。其次，我们使用网络分析来研究我们称之为“说话者 - 主题关系”的潜在社会结构，看看他们是否知道联合国安理会中的分歧和联盟。在这两种情况下，我们发现无监督的LDA确实提供了有效和有价值的输出。此外，混合方法本身揭示了值得进一步定性研究的有趣模式。其中包括围绕“妇女与人权”主题的联盟和动态，作为联合国安理会关于阿富汗的辩论的一部分。

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