• 使用道德和社会信念的认知网络模型来解释信念变化;
• 多层随机块模型的结构放大;
• 探索 Kaggle 虚拟社区对 M5 比赛的社会影响;
• i-Pulse：一种基于自然语言处理的物流组织员工参与新方法;
• GermEval 2021 上的 WLV-RIT：使用 Transformers 进行多任务学习以检测有毒、引人入胜和声明事实的评论;
• 引用还是美元？公司研究成功的早期信号;
• 演化的科学引文网络中的老化效应;
• (H,\rho)–引发的政治动态：对公众舆论的不忠态度的各个方面;
• 绘制闭环集体文化决策图：从畅销书和音乐下载到 Twitter 标签和 Reddit 评论;
• 逃离空气污染：城市人群国内迁移意愿的心理过程;
• 你也是布鲁图斯！在社交媒体中诱捕可恶的用户：挑战、解决方案和见解;
• 动态停靠池实现灵活和可持续的乘车共享;
• 现场投注对新闻的反应;
• 图上的伊辛博弈;
• 用于整体城市模拟的生理学启发框架;
• 大型跨文化音阶数据库中的汇聚演化;
• 考虑到社会包容性，测试 COVID-19 大流行对航空旅行需求的差异化影响;
• 大流行风险和异质经济相互依存下的合作动态;
• 流网络中的双层优化——一种消息传递方法;
• 博弈中意见动态的理性与互惠;
• 流行病模型中的极端爆发动态;

使用道德和社会信念的认知网络模型来解释信念变化

原文标题： Using a Cognitive Network Model of Moral and Social Beliefs to Explain Belief Change

地址： http://arxiv.org/abs/2102.10751

作者： Jonas Dalege, Tamara van der Does

摘要： 尽管有科学证据表明它们是安全的，但对儿童疫苗和转基因食品的怀疑仍在增加。关于科学问题的信念很难改变，因为它们根植于许多相关的道德问题和对他人想法的信念中。我们提出了一个认知网络模型，该模型估计所有相关信念之间的关系、不协调和随机性，以得出对信念变化情况的预测。使用具有全国代表性的概率纵向研究，我们发现对我们模型预测的支持：信念网络的随机性随着时间的推移而下降，对于许多参与者来说，他们估计的不协调与他们自我报告的不协调呈正相关，而个人对他们的信念的估计不协调网络更有可能改变他们的信念以减少这种不和谐。这项研究是第一个将统一预测模型与实验干预相结合的研究，并揭示了导致信念改变的不和谐减少的动态。

多层随机块模型的结构放大

原文标题： Structure Amplification on Multi-layer Stochastic Block Models

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00127

作者： Xiaodong Xin, Kun He, Jialu Bao, Bart Selman, John E. Hopcroft

摘要： 社会、生物和工程系统的大部分复杂性源于连接许多基本组件的复杂交互网络。网络分析工具已成功地揭示了此类网络中称为社区的潜在结构。然而，一些最有趣的结构可能很难被发现，因为它被更占主导地位的结构所掩盖。我们之前的工作提出了一种称为 HICODE 的通用结构放大技术，它揭示了复杂网络中的许多功能隐藏结构层。 HICODE 通过随机化逐渐削弱主导结构，允许隐藏的功能出现，并在现实世界的网络中发现这些隐藏的结构，以前的方法很少发现。在这项工作中，我们对隐藏的社区结构进行了全面系统的理论分析。在下文中，我们定义了多层随机块模型，并利用该模型提供了理论支持，为什么与等效随机噪声相比，隐藏结构的存在会使优势结构的检测更加困难。然后我们提供了理论证明，迭代减少方法有助于促进隐藏结构的发现以及提高显性结构的检测质量。

探索 Kaggle 虚拟社区对 M5 比赛的社会影响

原文标题： Exploring the social influence of Kaggle virtual community on the M5 competition

地址： http://arxiv.org/abs/2103.00501

作者： Xixi Li, Yun Bai, Yanfei Kang

摘要： M5 与之前的预测比赛最显著的区别之一是它是在 Kaggle 上举行的，这是一个数据科学家和机器学习从业者的在线平台。 Kaggle 为对 M5 比赛感兴趣的网络用户提供了一个聚会场所或虚拟社区。用户可以通过在线笔记本和论坛分享代码、模型、特性、损失函数等。本文旨在研究虚拟社区对M5比赛中用户行为的社会影响。我们首先通过话题建模和趋势分析来研究M5虚拟社区的内容。此外，我们执行社交媒体分析以识别虚拟社区的潜在关系网络。我们研究了一些促进 M5 虚拟社区内信息传播的关键参与者的角色和特征。总体而言，这项研究对虚拟社区对参与者的影响机制提供了深入的见解，并对未来的在线比赛具有潜在的影响。

i-Pulse：一种基于自然语言处理的物流组织员工参与新方法

原文标题： i-Pulse: A NLP based novel approach for employee engagement in logistics organization

地址： http://arxiv.org/abs/2106.07341

作者： Rachit Garg, Arvind W Kiwelekar, Laxman D Netak, Akshay Ghodake

摘要： 尽管大多数物流和货运主体组织以某种方式声称拥有核心价值。员工敬业度是一个庞大的结构，几乎影响到公司核心环境价值观的每一个部分。关于公司与员工敬业度之间关系的理论知识很少。基于研究文献，本文旨在通过实施深度自然语言处理概念，提供一种新颖的方法来洞察物流组织中的员工参与度。名为 Intelligent Pulse (I-Pulse) 的人工智能解决方案可以评估成百上千条脉搏调查评论，并提供可操作的见解和员工反馈的要点。 I-Pulse 允许利益相关者在他们的组织中以新的方式思考，帮助他们对员工敬业度、保留率和效率产生强大的影响。这项研究对研究人员和从业人员具有相应的兴趣。

GermEval 2021 上的 WLV-RIT：使用 Transformers 进行多任务学习以检测有毒、引人入胜和声明事实的评论

原文标题： WLV-RIT at GermEval 2021: Multitask Learning with Transformers to Detect Toxic, Engaging, and Fact-Claiming Comments

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00057

作者： Skye Morgan, Tharindu Ranasinghe, Marcos Zampieri

摘要： 本文讨论了如何识别社交媒体上的有毒、引人入胜和声称事实的评论。我们使用了 GermEval-2021 共享任务的组织者提供的数据集，其中包含超过 3,000 条手动注释的德语 Facebook 评论。考虑到这三个任务的相关性，我们使用大型预训练的 Transformer 模型和多任务学习来解决这个问题。我们的结果表明，在所有三个任务中，多任务学习的性能都优于更常见的单任务学习方法。我们以团队名称 WLV-RIT 将我们最好的系统提交给 GermEval-2021。

引用还是美元？公司研究成功的早期信号

原文标题： Citations or dollars? Early signals of a firm’s research success

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00200

作者： Shuqi Xu, Manuel S. Mariani, Linyuan Lü, Lorenzo Napolitano, Emanuele Pugliese, Andrea Zaccaria

摘要： 科技进步在很大程度上是由许多领域的公司推动的，包括人工智能和疫苗开发。然而，我们还不知道公司研究活动的成功是否表现出动态规律和某种程度的可预测性。通过检查 7,440 家公司的研究生命周期，我们发现公司早期专利的经济价值可以准确预测公司未来研究成功的各个方面。同时，一小部分未来表现最好的人不会产生具有高经济价值的早期专利，但可以通过其早期专利的技术价值来检测它们。重要的是，观察到的可预测性不能用累积优势机制来解释，观察到的公司时间成功模式的异质性与之前观察到的个人研究生涯模式明显不同。我们的研究结果揭示了公司研究成功的动态规律，它们可以为管理战略和政策提供信息，以促进创业和加速人类进步。

演化的科学引文网络中的老化效应

原文标题： The Aging Effect in Evolving Scientific Citation Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00376

作者： Feng Hu, Lin Ma, Xiu-Xiu Zhan, Yinzuo Zhou, Chuang Liu, Haixing Zhao, Zi-Ke Zhang

摘要： 科学界对引文网络的研究很感兴趣。然而，尽管最近定量研究方法激增，但驱动个人引用行为的潜在机制仍然不完全清楚。传统的网络模型通常使用图论将文章视为节点，将引用视为它们之间的成对关系。在本文中，我们提出了一种基于超图论的替代演化模型，其中一个超边可以具有任意数量的节点，并结合老化效应来反映科学引文行为的时间动态。该模型的理论近似解和模拟分析都是使用来自不同学科的两个基准数据集开发和验证的，即美国物理学会 (APS) 和数字书目与图书馆项目 (DBLP) 的出版物。进一步的分析表明，早期出版物的吸引力将呈指数衰减。此外，实验结果表明，老化效应确实对集体引用模式的描述有显著影响。阐明驱动这些机制的复杂动力学有助于理解科学演化的规律和科学产出的定量评估。

(H,\rho)–引发的政治动态：对公众舆论的不忠态度的各个方面

原文标题： (H,\rho)–induced political dynamics: facets of the disloyal attitudes into the public opinion

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00403

作者： Rosa Di Salvo, Matteo Gorgone, Francesco Oliveri

摘要： 提出了一个简单的模型，适用于描述由三个宏观群体组成的政治体系的动态，这些宏观群体受叛徒行为的影响以及政治家的机会主义态度对选民意见的影响。该模型基于提升和降低费米子算子，其动力学由合适的二次哈密顿算子控制，并添加了特定规则（取决于可观察值的平均值的变化），能够根据政治环境定期调整模型， emphie，我们在所谓的 (H,rho)-诱导动力学方法的框架内移动。

绘制闭环集体文化决策图：从畅销书和音乐下载到 Twitter 标签和 Reddit 评论

原文标题： Charting closed-loop collective cultural decisions: From book best sellers and music downloads to Twitter hashtags and Reddit comments

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00447

作者： Lukas Schneider, Johannes Scholten, Bulcsuu Saandor, Claudius Gros

摘要： 图表用于衡量各种文化项目的相对成功。传统音乐图表已被证明在项目生命周期的分布、图表上的停留时间方面遵循自组织原则。在这里，我们检查这种观察是否也适用于 (a) 音乐流媒体图表 (b) 图书畅销书排行榜和 © 社会网络活动图表，例如 Twitter 标签和 Reddit 帖子收到的评论数量。我们发现基于项目活跃生产的图表，比如评论，更容易受到外部因素的影响，尤其是 24 小时昼夜循环。对于基于消费的图表（销售、下载），外部因素不太重要，这可以用决策的一般理论来解释。在这种观点下，人类的目标是优化外部世界内部表征的信息内容，对数压缩。对信息最大化的进一步支持被认为来自每小时、每日和每周图表的比较，这允许衡量决策时间相对于图表编制周期的重要性。

逃离空气污染：城市人群国内迁移意愿的心理过程

原文标题： Escaping from air pollution: The psychological process of domestic migration intention among urban people

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00497

作者： Quan-Hoang Vuong, Tam-Tri Le, Quang-Loc Nguyen, Quang-Trung Nguyen, Minh-Hoang Nguyen

摘要： 快速城市化和糟糕的城市规划导致了中低收入国家城市地区的严重空气污染。鉴于空气污染的不利影响，已经采取了许多应对措施，包括迁移到另一个城市。目前的研究探讨了越南河内（世界上污染最严重的首都城市之一）城市人迁移意愿的心理过程和人口统计学预测因素。使用贝叶斯 Mindsponge 框架 (BMF) 构建模型并对 475 名城市人的分层随机抽样数据集进行贝叶斯分析。我们发现迁移意愿与个人对空气质量的满意度呈负相关。这种关联受到更好替代品（或附近空气质量更好的城市）的感知可用性的影响。然而，由于地理距离导致的高迁移成本使得感知到的更好替代方案的可用性的调节作用可以忽略不计。此外，还发现男性和年轻人更有可能迁移，但人才流失假说并未得到验证。结果表明，如果没有空气污染缓解措施，可能会出现经济力量错位并阻碍城市可持续发展。因此，建议以半导体原理为核心的各级政府合作行动，以减少空气污染。

你也是布鲁图斯！在社交媒体中诱捕可恶的用户：挑战、解决方案和见解

原文标题： You too Brutus! Trapping Hateful Users in Social Media: Challenges, Solutions & Insights

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00524

作者： Mithun Das, Punyajoy Saha, Ritam Dutt, Pawan Goyal, Animesh Mukherjee, Binny Mathew

摘要： 仇恨言论被视为困扰在线社交媒体的关键问题之一。当前关于仇恨言论检测的文献主要利用文本内容来查找仇恨帖子并随后识别仇恨用户。然而，这种方法忽略了用户之间的社会联系。在本文中，我们对问题空间进行了详细探索，并研究了一系列模型，从纯文本到基于图，再到最终使用图神经网络 (GNN) 的半监督技术，这些技术利用了基于文本和基于图的特征。我们对两个数据集进行了详尽的实验——Gab 是松散审核的，而 Twitter 是严格审核的。总体而言，AGNN 模型在 Gab 数据集上获得了 0.791 的宏观 F1 分数，在 Twitter 数据集上获得了 0.780 的宏观 F1 分数，仅使用了 5% 的标记实例，大大优于所有其他模型，包括完全监督的模型。我们对性能最佳的基于文本和图的模型进行详细的错误分析，并观察到可恶的用户具有独特的网络邻域签名，而 AGNN 模型通过关注这些签名而受益。正如我们所观察到的，这个属性还允许模型在零样本设置中跨平台很好地泛化。最后，我们利用性能最佳的 GNN 模型来分析可憎用户及其目标在 Gab 中随时间的演变。

动态停靠池实现灵活和可持续的乘车共享

原文标题： Dynamic stop pooling for flexible and sustainable ride sharing

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00788

作者： Charlotte Lotze, Philip Marszal, Malte Schröder, Marc Timme

摘要： 拼车——将多人同时乘坐一辆车——可能有助于减少人类出行的碳足迹。然而，标准的门到门拼车服务会减少路线长度以增加用户旅行时间，并伴随着许多站点和弯路来接载个人用户的负担。要求一些用户步行到附近的共享站点可以减少绕路，但如果时空需求模式不能很好地适应站点位置，则可能会变得效率低下。在这里，我们提出了一个具有灵活停靠位置的动态停靠池的简单计算模型，并分析了其对拼车服务性能的影响。我们发现动态停止池化不会先验地节省路线长度，而是节省占用率。有趣的是，尽管用户步行了部分行程，但它也减少了旅行时间。总之，动态停靠站共享可能会打破门到门拼车中路线长度和旅行时间之间的权衡，从而实现更高的可持续性和服务质量。

现场投注对新闻的反应

原文标题： The reaction to news in live betting

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00821

作者： Marius Ötting, Rouven Michels, Roland Langrock, Christian Deutscher

摘要： 体育博彩市场最近增长非常迅速，2019 年欧洲博彩市场总额为 986 亿欧元。考虑到欧洲一家大型博彩公司提供的高分辨率 (1 Hz) 数据集，我们调查了新闻对动态的影响现场投注。特别是，我们考虑在足球比赛期间在现场投注市场中放置的赌注。考虑到状态空间建模框架内的一般市场活动水平，我们关注市场对目标（即重大新闻）等事件的反应，但也关注比赛中的一般情况，例如结果的不确定性。我们的结果表明，市场往往对近期新闻反应过度，证实了心理学和行为经济学中已知的认知偏差。

图上的伊辛博弈

原文标题： Ising Game on Graphs

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00824

作者： Andrey Leonidov, Alexey Savvateev, Andrew G. Semenov

摘要： 考虑了图上嘈杂二元选择 (Ising) 博弈中的静态均衡和动态演化。编写了在具有任意拓扑和噪声分布的图上定义 Ising 博弈的静态量子响应平衡 (QRE) 的方程。结果表明，在完全图和任意噪声分布、圆形和星形拓扑以及逻辑噪声分布的特殊情况下，所得方程可以转换为与早期文献中导出的形式一致的形式。导出了退火近似中无向随机图的显式方程。结果表明，对相变产生的影响与在图上 Ising 模型的平均场版本中相变的文献中发现的相同。使用完整、星形、圆形和随机退火图的主方程形式主义和随机退火图的总体博弈形式主义，构建了具有前面描述的 QRE 作为其平均场近似中的平稳均衡的演化伊辛博弈。

用于整体城市模拟的生理学启发框架

原文标题： A physiology-inspired framework for holistic city simulations

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00825

作者： Irene Meta, Fernando M. Cucchietti, Diego Navarro, Eduardo Graells-Garrido, Vicente Guallart

摘要： 城市内的生活、服务和活动通常由不同的学科进行研究，每个学科都相互独立。其中一种方法是计算机模拟，它可以对城市现象进行深入的建模和经济高效的评估。然而，尽管综合城市模拟具有支持城市规划和政策制定的潜力，但采用综合城市模拟仍面临若干障碍，例如管理、社会和技术方面的障碍。本文介绍了城市生理学：一种新的概念框架，用于在设计整体模拟器时促进城市层的整合。通过三个步骤的过程引入和应用生理学。首先，提供文献综述以研究术语和在不同城市系统的集成建模方面已经取得的进展。其次，城市系统之间的相互作用是从之前研究的方法中提取出来的。最后，描述了执行集成策略的管道。除了为整体模拟提供概念工具外，该框架还可以发现由以前看不见的城市层之间的联系产生的新研究线。作为一个开放的框架，可供所有研究人员使用和扩展，本文作者设想它将成为建立精确城市科学的宝贵资源。

大型跨文化音阶数据库中的汇聚演化

原文标题： Convergent evolution in a large cross-cultural database of musical scales

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00842

作者： John M McBride, Tsvi Tlusty

摘要： 音阶是用于产生旋律的一组离散音高，被认为是音乐最普遍的特征之一。尽管如此，我们对跨文化多样性如何或规模如何演变知之甚少。我们解决了这个问题，部分地，我们组装了一个跨文化的经验规模数据数据库，这些数据由不同的民族音乐学家在过去的一个世纪里收集。我们提供统计分析以强调某些间隔（例如，八度音程）在不同文化中经常使用。尽管尺度之间存在一些差异，但最引人注目的是社会之间的相似性。大多数音阶都接近等距的 5 和 7 音符音阶；对于 7 音符音阶，这占所有可能音阶的不到 1%。除了提供这些数据和统计分析之外，我们还回顾了如何使用它们来探索尺度趋同演化的原因。

考虑到社会包容性，测试 COVID-19 大流行对航空旅行需求的差异化影响

原文标题： Testing the differentiated impact of the COVID-19 pandemic on air travel demand considering social inclusion

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00850

作者： Luca J. Santos, Alessandro V. M. Oliveira, Dante Mendes Aldrighi

摘要： 最近的冠状病毒大流行引发的经济衰退和航空旅行危机对许多新兴经济体的新消费阶层构成了重大威胁。在巴西，过去几十年里，社会包容的显著改善促进了数十万首次飞行的人的出现。我们应用两步回归方法，其中第一步包括确定具有更大社会包容性的航空运输市场，使用当地经济收入分配、信贷可用性和互联网接入的指标。第二步，我们检查自大流行开始以来航空旅行需求暴跌的驱动因素，根据预测的社会包容强度区分市场。在控制了 COVID-19 通过航空旅行传播的潜在内生性后，我们的结果表明，短途和低密度航线是受影响最大的航空市场之一，而以商务为导向的航线比休闲航线受到的影响更大。最后，我们估计，在大流行期间，社会包容性高 1% 的市场与需求下降 0.153% 至 0.166% 的幅度更显著相关。因此，受益于该国更大社会包容性的市场可能最容易受到当前危机的影响。

大流行风险和异质经济相互依存下的合作动态

原文标题： Cooperation dynamics under pandemic risks and heterogeneous economic interdependence

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00886

作者： Manuel Chica, Juan M. Hernandez, Francisco C. Santos

摘要： COVID-19 的传播和随之而来的遏制措施加剧了国家或地区之间的深刻相互依赖。这在旅游业中尤为明显，旅游业是受不协调的流动性限制影响最大的部门之一。这种相互依赖对采取较少或较多限制措施的趋势的影响很难评估，如果考虑到公民流动性的经济风险的多样性，则更是如此。在这里，我们通过开发一个分析和计算博弈论模型来解决这个问题，该模型包含因控制全球风险（例如 COVID-19 大流行）的经济影响而产生的冲突。该模型包括由政府施加的严格限制所产生的个人成本，包括参与博弈的所有各方之间由此产生的经济相互依赖。通过使用基于旅游的数据，该模型丰富了实际的异质收入损失，使得每个参与者在应用限制时都有不同的经济成本。我们表明，由于搭便车方（即那些忽视流动性限制的应用）的预期收益下降，经济上的相互依赖增强了合作。此外，我们（通过分析和数值模拟）表明，这些交叉暴露可以改变每个地区或国家面临的合作困境的性质，修改固定点的位置和吸引盆地的大小，这些都是这类合作的特征。博弈。最后，我们的结果表明，通过确保最相关的初始合作者之间达成一致，可以利用区域之间的异质性来利用干预政策的影响。

流网络中的双层优化——一种消息传递方法

原文标题： Bilevel Optimization in Flow Networks – A Message-passing Approach

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00960

作者： Bo Li, David Saad

摘要： 优化嵌入式系统，其中一个的优化取决于另一个的状态，是一项艰巨的计算和算法挑战，这在现实世界的系统中无处不在。我们研究流网络，其中双层优化与流量规划、网络控制和设计相关，并且流由受网络参数约束的优化要求控制。我们在具有稀疏耦合结构的流网络中采用消息传递算法来调整控制网络流的网络参数，以优化全局目标。我们证明了该方法在随机生成的图上的有效性和效率。

博弈中意见动态的理性与互惠

原文标题： Rationality and Reciprocity of Opinion Dynamics in Games

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00966

作者： Shinkyu Park, Anastasia Bizyaeva, Mari Kawakatsu, Alessio Franci, Naomi Ehrich Leonard

摘要： 我们研究了多主体博弈中的意见动态。每个主体形成一个意见，描述其在多种可用策略中的偏好，并与其他主体交换意见。我们解释了该模型如何允许主体对策略选择做出理性和互惠的决策，这两者都是人类决策中观察到的关键特征。使用分叉分析，我们确定了主体如何在理性决策和互惠决策之间切换，并使用结果来解释合作如何在囚徒困境中出现。我们使用数值例子说明了分岔分析的结果，并确定了理性和互惠决策的重要方面。

流行病模型中的极端爆发动态

原文标题： Extreme outbreak dynamics in epidemic models

地址： http://arxiv.org/abs/2108.00994

作者： Jason Hindes, Michael Assaf, Ira B. Schwartz

摘要： COVID-19 大流行已经证明了突发性疾病爆发的破坏性以及流行模型对于量化局部爆发风险的有用性。在这里，我们开发了一种分析方法来计算具有固定人口规模的典型易感暴露感染感染和更一般模型（包括 COVID-19 模型）中爆发的动态和可能性。我们计算了包括极端事件在内的爆发规模的分布，并表明与平均场动态相比，每次爆发都会导致易感人群的独特、消耗或增加，以及有效恢复率的增加或减少——由于有限-大小噪音。与发生在长期亚稳态随机系统中的极端事件不同，潜在的爆发分布取决于最佳路径的完整连续统，每个路径连接两个独特的非平凡不动点，因此代表了一类新的极端动力学。

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