• 异质性是图神经网络进行节点分类的真正噩梦吗？;
• 社会网络如何影响人类行为：一种集成的潜在空间方法;
• GDP和贸易的全球动态;
• 我们能否照亮我们的城市并（仍然）看到星星？;
• FBERT：用于识别攻击性内容的神经转换器;
• Homo Entropicus，神经网络的情感主体和社会;
• 让在线社区“更好”：Reddit 上的社区价值观分类;
• 追踪墨西哥 COVID-19 的空间动态和一些说明;
• 潜在仇恨：理解隐含仇恨言论的基准;
• 谁塑造了 Twitter 上的危机沟通？对 COVID-19 大流行期间有影响力的德语帐户的分析;
• SDG 目标互动：菲律宾对不可分割和取消目标的分析;
• 连带责任合作的演变;
• 两种人群 SIR 模型和降低大流行病死亡率的策略;

异质性是图神经网络进行节点分类的真正噩梦吗？

原文标题： Is Heterophily A Real Nightmare For Graph Neural Networks To Do Node Classification?

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05641

作者： Sitao Luan, Chenqing Hua, Qincheng Lu, Jiaqi Zhu, Mingde Zhao, Shuyuan Zhang, Xiao-Wen Chang, Doina Precup

摘要： 图神经网络 (GNN) 通过使用基于关系归纳偏差（同质性假设）的图结构扩展了基本神经网络 (NN)。尽管 GNN 被认为在现实世界的任务中优于 NN，但 GNN 相对于与图无关的 NN 的性能优势似乎总体上并不令人满意。异质性被认为是一个主要原因，并且已经提出了许多工作来解决它。在本文中，我们首先表明并非所有的异嗜性情况对具有聚合操作的 GNN 都是有害的。然后，我们提出了基于相似性矩阵的新度量，该矩阵考虑了图结构和输入特征对 GNN 的影响。通过对合成图的测试，这些指标证明了优于常用同质性指标的优势。从指标和观察中，我们发现一些有害异嗜性的情况可以通过多样化操作来解决。有了这个事实和滤波器组的知识，我们提出了自适应通道混合 (ACM) 框架来自适应地利用每个 GNN 层中的聚合、多样化和身份通道来解决有害的异质性。我们用 10 个真实世界的节点分类任务验证了 ACM 增强的基线。它们在大多数任务上始终实现显著的性能提升并超过最先进的 GNN，而不会产生显著的计算负担。

社会网络如何影响人类行为：一种集成的潜在空间方法

原文标题： How social network influences human behavior: An integrated latent space approach

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05200

作者： Ick Hoon Jin, Jina Park, Minjeong Jeon

摘要： 人类行为如何受到他们所属的社会网络的影响一直是应用研究中的一个感兴趣的话题。现有方法通常利用尺度级别的行为数据来估计社会网络对人类行为的影响。本研究提出了一种通过使用项目级行为测量来研究社会影响的新方法。在潜在空间建模框架下，我们整合了受访者社会网络数据和项目级行为度量的两个潜在空间。然后，我们将社会影响衡量为社会网络数据对行为数据贡献的潜在空间配置的影响。所提出的方法的性能和特性通过模拟研究进行评估。我们将所提出的模型应用于经验数据集，以解释学生的友谊网络如何影响他们参与学校活动。

GDP和贸易的全球动态

原文标题： Global dynamics of GDP and trade

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05262

作者： Abhin Kakkad, Arnab K. Ray

摘要： 我们使用逻辑方程对全球 GDP 最高的六个国家（即美国、中国、日本、德国、英国和印度）的 GDP 和贸易动态进行建模。根据世界银行提供的经济数据模型，我们预测了 GDP 和贸易增长的最大值，以及指数增长可以持续的持续时间。我们将 GDP 和贸易的相关增长设置为自治二阶动力系统的相解。 GDP 和贸易通过幂律相互关联，其指数将六国经济分为两种类型。在有利于经济增长的条件下，我们的结论具有普遍的有效性。

我们能否照亮我们的城市并（仍然）看到星星？

原文标题： Can we illuminate our cities and (still) see the stars?

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05310

作者： Salvador Bará, Fabio Falchi, Raul C. Lima, Martin Pawley

摘要： 我们可以再次享受我们城市的星空吗？可以说是的。除其他因素外，可见恒星的实际数量将取决于整个城市光发射的空间密度。本文表明，如果光发射保持在可接受的水平内并且避免光源的直接眩光，即使在大都市区的中心，也可以在城市环境中实现合理的黑暗天空。这些结果可能支持在我们的市政当局采用科学、民主的公共决策，以恢复在我们星球上随处可见的夜空的可能性。

FBERT：用于识别攻击性内容的神经转换器

原文标题： FBERT: A Neural Transformer for Identifying Offensive Content

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05074

作者： Diptanu Sarkar, Marcos Zampieri, Tharindu Ranasinghe, Alexander Ororbia

摘要： BERT、XLNET 和 XLM-R 等基于 Transformer 的模型在各种 NLP 任务中取得了最先进的性能，包括识别攻击性语言和仇恨言论，这是社交媒体中的一个重要问题。在本文中，我们展示了 fBERT，这是一种在 SOLID 上重新训练的 BERT 模型，SOLID 是最大的英语攻击性语言识别语料库，拥有超过 140 万美元的攻击性实例。我们评估了 fBERT 在识别多个英语数据集上的攻击性内容方面的性能，并测试了从 SOLID 中选择实例的几个阈值。 fBERT 模型将免费提供给社区。

Homo Entropicus，神经网络的情感主体和社会

原文标题： Homo Entropicus, the emotional agent and societies of Neural Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05137

作者： Felippe Alves, Nestor Caticha

摘要： 具有通过信息论熵动力学优化的学习算法的神经网络用于构建称为 Homo Entropicus 的主体。可以根据可解释为原始情绪的定量标记的聚合变量在宏观层面上描述该算法。我们使用这种相互作用的神经网络系统来构建一个框架，用于对表现出复杂紧急行为的社会进行建模。提出了一些应用程序来研究关于多维问题的意见相互作用和对信息源的信任对主体社会状态的影响。其中包括一类 N 主体向固定教师学习的情况；两个动力主体；由三名主体人组成的小组模拟美国上诉法院判决中发生的相互作用，在那里我们量化主体人的政治偏见程度，其他主体人对其他当事人的法官的信任程度，主体人遵循对法律的共同理解的程度.最后，我们讨论了在大社会中意识形态两极分化之后或先于情感两极分化的条件，以及学习算法的简单版本如何改变这些关系。

让在线社区“更好”：Reddit 上的社区价值观分类

原文标题： Making Online Communities ‘Better’: A Taxonomy of Community Values on Reddit

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05152

作者： Galen Weld, Amy X. Zhang, Tim Althoff

摘要： 许多研究在线社交社区的研究人员试图让这些社区变得更好。然而，由于社区成员的不同意见，以及经常相互冲突的众多可能的社区价值观，理解“更好”的含义是具有挑战性的。社区成员对他们社区的价值观没有得到很好的理解，这些价值观如何相互协调是一个悬而未决的问题。先前的研究主要集中在在线社区中特定且相对明确的危害上，例如骚扰、违反规则和错误信息。在这项工作中，我们要求 Reddit 上的 39 位社区成员描述他们对社区的价值观。我们用成员自己的话收集了 301 条回复，跨越 125 个独特的社区，并使用迭代分类来生成包含 9 个主要类别的 29 个不同社区价值的分类法。我们发现成员重视广泛的主题，从技术特征到社区的多样性，最常见的是优先考虑内容质量。我们确定重要的未研究主题，例如内容质量和社区规模，突出价值观相互冲突的地方，并呼吁研究保护弱势成员的社区治理方法。

追踪墨西哥 COVID-19 的空间动态和一些说明

原文标题： Following the spacial dynamics of COVID-19 in Mexico and some notes

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05183

作者： Genaro J. Martinez, Magali C. Tapia, Ricardo A.T. Nunez, Adriana de la Paz Sanchez Moreno

摘要： 实际上，一年后人们认识到，COVID-19 的演变在全球每个国家或地区都不同。在本文中，我们对墨西哥 COVID-19 演变的日期进行了修订，我们解释了主要震中的位置和影响最大的州。墨西哥在美洲大陆具有特殊的地理位置，因为它是美国和拉丁美洲之间的天然桥梁，代表了一个特殊的传播点，因为在其他事实之间，这种病毒是由移居美国的不同国籍的人传播的。本文中的研究有助于理解为什么墨西哥是受这种新病毒影响死亡率最高的国家之一，以及封锁如何在人群中发挥作用。最后，我们给出了一个实用的观点，因为这种演变是一个复杂的系统。

潜在仇恨：理解隐含仇恨言论的基准

原文标题： Latent Hatred: A Benchmark for Understanding Implicit Hate Speech

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05322

作者： Mai ElSherief, Caleb Ziems, David Muchlinski, Vaishnavi Anupindi, Jordyn Seybolt, Munmun De Choudhury, Diyi Yang

摘要： 社交媒体上的仇恨言论显著增加，对所有人口统计数据的受害者造成严重后果。尽管对歧视性言论的特征化和检测给予了很多关注，但大多数工作都集中在明确或公开的仇恨言论上，未能解决基于编码或间接语言的更普遍的形式。为了填补这一空白，这项工作引入了一种理论上合理的隐含仇恨言论分类法和一个基准语料库，其中每个消息及其含义都有细粒度的标签。我们使用当代基线对我们的数据集进行系统分析，以检测和解释隐含的仇恨言论，并讨论挑战现有模型的关键特征。该数据集将继续作为理解这一多方面问题的有用基准。

谁塑造了 Twitter 上的危机沟通？对 COVID-19 大流行期间有影响力的德语帐户的分析

原文标题： Who shapes crisis communication on Twitter? An analysis of influential German-language accounts during the COVID-19 pandemic

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05492

作者： Gautam Kishore Shahi, Sünje Clausen, Stefan Stieglitz

摘要： Twitter 正成为在危机情况下（例如 COVID-19 大流行）传播信息的越来越重要的平台。 Twitter 上的有效危机沟通可以塑造公众对危机的看法，影响对预防措施的遵守，从而影响公众健康。有影响力的帐户尤其重要，因为它们可以快速吸引大量受众。本研究通过构建转推网络并计算 PageRank 中心性值，从 2020 年 1 月至 5 月期间收集的近 300 万条德语推文中识别出有影响力的德语帐户。我们根据大流行期间的关键事件将分析分为七个阶段，并将有影响力的账户按角色进行描述，从而捕捉危机沟通的波动性。我们的分析表明，新闻和记者账户在所有阶段都具有影响力，而政府账户在实施封锁前后不久尤为重要。我们讨论了在健康危机期间对危机沟通的影响以及对长期危机数据的分析。

SDG 目标互动：菲律宾对不可分割和取消目标的分析

原文标题： SDG Target Interactions: The Philippine Analysis of Indivisible and Cancelling Targets

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05532

作者： Vena Pearl Bongolan, Arian Allenson M. Valdez, Roselle Leah K. Rivera

摘要： 联合国制定了 17 个可持续发展目标 (SDG)，其中包含 169 个具体目标，作为解决世界问题和实现更可持续未来的计划。这被建模为一个图，以目标为节点，目标之间的交互为图的边。进行了详尽的二元比较以分析目标内和目标间的目标相互作用，需要进行 14000 多次比较。任务是为边分配“颜色”：正（不可分割）、零（一致）或负（取消）。这是通过一个专家小组完成的，他们将通过一个为边着色而开发的网络应用程序来评估目标交互。这是一项正在进行的研究，到目前为止，在 1256 条着色边中，只有 36 条正在取消（负），或 2.86%；超过 97% 是积极的互动。到目前为止，“最消极”的互动涉及：“气候变化”； 《水下生命》； “和平、正义和强大的机构”；和“体面工作和经济增长”。对规划最有用的可能是“正目标的最长路径”功能，它通过有向丙烯酸图和拓扑排序搜索只有正或中性边的路径，避免具有红色边的目标，即，与其他目标没有冲突的目标路径。目前，这条路径有130多个节点。这项研究可以帮助研究人员分析哪些目标能够相互促进或相互制约，可以采取哪些缓解措施来避免冲突，并且可以针对次国家或区域研究进行配置。 Web 应用程序位于：此 http URL

连带责任合作的演变

原文标题： Evolution of cooperation with joint liability

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05634

作者： Guocheng Wang, Qi Su, Long Wang

摘要： “个人责任”是现代法律的基本原则之一，要求一个人为自己的所作所为负责。然而，个人责任远非支配人类互动的唯一规范，尤其是在社会和经济活动中。在企业同事、家庭成员等许多集体社区中，个人的利益往往与他人的利益捆绑在一起——一旦一个人违反规定，一群人就不得不承担惩罚或制裁。这种机制被称为“连带责任”。虽然许多现实世界的案例已经证明连带责任有助于维持集体合作，但缺乏对连带责任如何以及何时促进合作的深入和系统的理论分析。这里我们使用演化博弈理论来模拟具有连带责任的相互作用系统，其中一个人失去信用可能会降低整个集团的声誉。我们提供了分析条件来预测在存在连带责任的情况下何时合作演变，这通过模拟得到验证。我们还分析证明连带责任可以极大地促进合作。我们的工作强调，连带责任对促进当前的经济倾向具有重要意义。

两种人群 SIR 模型和降低大流行病死亡率的策略

原文标题： Two-population SIR model and strategies to reduce mortality in pandemics

地址： http://arxiv.org/abs/2109.05964

作者： Long Ma, Maksim Kitsak, Piet Van Mieghem

摘要： 尽管对严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 的传播机制进行了许多研究，但有效降低死亡率仍然具有挑战性。在这项工作中，我们应用了两个人群易感感染去除 (SIR) 模型来调查由于老年人的高死亡风险而减少老年人和非老年人之间的接触时 COVID-19 的传播。我们发现减少两个种群之间的联系可以延迟死亡曲线，但不能很好地降低最终死亡率。我们提出了一个合并的 SIR 模型，该模型建议老年人在初始阶段减少与其非老年人关系的互动，但稍后更多地与他们的非老年人关系互动，以降低最终死亡率。最后，对老年人进行免疫接种也可以显著降低死亡率。

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