• 尺度律和公司成长的一般理论;
• 用户参与 WhatsApp 错误信息传播的分层网络导向分析;
• 调查和建模长程联系的动力学;
• 极端主义和Whataboutism：班加罗尔骚乱案例研究;
• 银行交易数据集及其与无标度网络的比较分析;
• COVID-19 大流行期间的总体尺度饮食兴趣;
• 自适应交通控制系统的交通数字孪生方法;

尺度律和公司成长的一般理论

原文标题： Scaling laws and a general theory for the growth of companies

地址： http://arxiv.org/abs/2109.10379

作者： Jiang Zhang, Christopher P. Kempes, Marcus J. Hamilton, Geoffrey B. West

摘要： 公司是当代经济和市场的基本单位，是人类与环境互动的重要机制。长期以来，人们一直对理解作为公司增长过程基础的一般属性感兴趣，但关于公司规模对增长的影响的基本辩论一直存在。在这里，我们开发了一个扩展框架，将公司规模作为决定各种权衡的关键特征，并使用它来揭示跨上市公司多样性的新系统行为。我们使用包含 31,553 家公司超过 70 年的大型数据库，展示了表示为规模关系的公司动态如何导致对其增长的定量预测理论。我们发现公司在其财务构成中表现出与规模相关的变化。最值得注意的是，净收入与公司资产（即规模）呈亚线性关系，而负债则呈线性关系。从这些比例关系中，我们推导出了一个公司规模依赖增长的方程，其中，资产的增长令人惊讶且不平凡，随着时间的推移呈幂律增长。这些结果表明，虽然公司属于更大类别的增长现象的一部分，这些增长现象由随规模扩大的收入和成本驱动，但它们的独特之处在于它们遵循时间幂律不受限制地增长。这种暂时的增长使公司与生物体的规模化以及其他机构（如城市、国家和市场）不同，随着时间的推移，这些机构的增长通常呈指数级增长。我们在这里提出的观点突出了人类经济规模化的新动态。

用户参与 WhatsApp 错误信息传播的分层网络导向分析

原文标题： A Hierarchical Network-Oriented Analysis of User Participation in Misinformation Spread on WhatsApp

地址： http://arxiv.org/abs/2109.10462

作者： Gabriel Peres Nobre, Carlos H. G. Ferreira, Jussara M. Almeida

摘要： 近年来，WhatsApp 在许多国家成为主要的交流平台。尽管仅提供一对一和小组对话，但 WhatsApp 已被证明能够形成丰富的底层网络，跨越现有群体的界限，并具有有利于信息传播的结构特性。事实上，据报道，WhatsApp 已被用作错误信息宣传活动的论坛，在多个国家/地区造成重大社会、政治和经济后果。在本文中，我们旨在通过研究连接共享同一内容的用户的网络来补充最近关于在 WhatsApp 上传播的错误信息的研究，这些研究主要侧重于内容属性和传播动态。具体而言，我们通过关注三个角度来呈现参与错误信息传播的用户的分层网络特征：个人、WhatsApp 群组和用户社区，即有意或无意经常不成比例地共享相同内容的用户分组。通过分析共享和网络拓扑属性，我们的研究提供了宝贵的见解，理解 WhatsApp 用户如何利用连接不同群体的底层网络在平台上传播错误信息中获得更大的影响力。

调查和建模长程联系的动力学

原文标题： Investigating and Modeling the Dynamics of Long Ties

地址： http://arxiv.org/abs/2109.10523

作者： Ding Lyu, Yuan Yuan, Lin Wang, Xiaofan Wang, Alex Pentland

摘要： 长程联系，即连接不同社区的社会联系，被广泛认为在社会网络中传播新信息方面发挥着至关重要的作用。然而，现有的一些网络理论和预测模型表明，长期联系可能会迅速消失或最终变得多余，从而对长期联系的长期价值提出质疑。我们对现实世界动态网络的实证分析表明，与这种推理相反，长期联系比其他社会联系更有可能持续下去，而且其中许多人不断地充当社会桥梁，而没有嵌入本地网络。使用结合机器学习的新型成本收益分析模型，我们表明长期关系是非常有益的，这本能地激励人们花费额外的努力来维持他们。这在一定程度上解释了为什么长关系比许多现有理论和模型所建议的更持久。总的来说，我们的研究表明需要社会干预来促进长期关系的形成，例如将具有不同背景的人混合在一起。

极端主义和Whataboutism：班加罗尔骚乱案例研究

原文标题： Extremism & Whataboutism: A Case Study on Bangalore Riots

地址： http://arxiv.org/abs/2109.10526

作者： Saloni Dash, Gazal Shekhawat, Syeda Zainab Akbar, Joyojeet Pal

摘要： 用来转移对有争议问题的注意力的一种常见转移策略是whataboutery，当多数派团体使用它来为他们针对边化社区的行为辩护时，可能会迅速演变为极端主义。我们通过对班加罗尔市的暴力抗议和治安的案例研究，探讨了极端言论在印度语境中的表现形式，这是由 Facebook 的贬义帖子引起的。对 Twitter 上围绕该事件的主流叙事的分析表明，它们中的大多数都采用关于事件的说法来转移对触发帖子的注意力，并成为基于宗教的极端言论的温床。最后，我们讨论了我们的研究如何提出另一种看待全球南方极端主义的视角。

银行交易数据集及其与无标度网络的比较分析

原文标题： The Banking Transactions Dataset and its Comparative Analysis with Scale-free Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2109.10703

作者： Akrati Saxena, Yulong Pei, Jan Veldsink, Werner van Ipenburg, George Fletcher, Mykola Pechenizkiy

摘要： 我们从荷兰合作银行用户的银行交易中构建了一个由 160 万个节点组成的网络。我们在每条边上分配两个权重，即从 2010 年到 2020 年用户之间的总转移金额和交易总数。我们通过检查它们的程度、强度和权重分布，以及拓扑相配性和加权相配性、聚类和加权聚类，以及这些量之间的相关性。我们进一步研究了网络的中尺度特性，并将它们与随机参考系统进行了比较。我们还使用中心性度量分析节点和边的特征，以理解它们在货币交易系统中的作用。这将是第一个公开共享的银行内部交易数据集，这项工作突出了银行交易网络与其他无标度网络的独特特征。

COVID-19 大流行期间的总体尺度饮食兴趣

原文标题： Population-scale dietary interests during the COVID-19 pandemic

地址： http://arxiv.org/abs/2109.10808

作者： Kristina Gligoric, Arnaud Chiolero, Emre Kıcıman, Ryen W. White, Robert West

摘要： SARS-CoV-2 病毒不仅通过它引起的冠状病毒病 (COVID-19) 改变了世界各地人们的生活，而且还通过前所未有的非药物干预措施（例如全面的国家封锁）改变了人们的生活。在这里，我们记录了 2020 年 12 个国家/地区人口范围内饮食兴趣的变化，正如谷歌搜索量的时间序列所揭示的那样。我们发现，在第一波 COVID-19 大流行期间，人们对食物的兴趣总体激增，比典型的年终假期期间的激增幅度更大、持续时间更长。这些变化与人口流动模式密切相关。使用准实验回归不连续性设计，我们估计流动性下降的冲击表现为对在家消费食物的兴趣急剧增加，各国对食谱和相关实体的兴趣平均增加 90%，相应减少在家外消费食物，对餐馆的兴趣平均下降了 54%。我们发现，除了搜索食物的数量，搜索食物的性质也发生了变化。以高热量碳水化合物为基础的食物（例如糕点、烘焙产品、面包、馅饼和甜点）的增幅最大（高达三倍）。就搜索兴趣的相对份额（而不是绝对数量）而言，以碳水化合物为基础的食物的增长最为显著，而其他食物类别的平均兴趣份额保持强劲。观察到的饮食兴趣变化有可能影响全世界人们的食品消费和健康结果。这些发现可以为政府和组织决策提供信息，以采取措施减轻 COVID-19 大流行对饮食和营养的影响，从而对人口健康产生影响。

自适应交通控制系统的交通数字孪生方法

原文标题： A Transportation Digital-Twin Approach for Adaptive Traffic Control Systems

地址： http://arxiv.org/abs/2109.10863

作者： Sagar Dasgupta, Mizanur Rahman, Abhay D. Lidbe, Weike Lu, Steven Jones

摘要： 交通数字孪生代表交通物理对象或过程的数字版本，例如交通信号控制器，从而实现物理孪生和数字孪生之间的双向实时数据交换。本文介绍了自适应交通信号控制 (ATSC) 的数字孪生方法，通过减少和重新分配交叉路口的等待时间来改善旅行者的驾驶体验。虽然 ATSC 与联网车辆概念相结合，可以减少在交叉路口的等待时间并改善在信号走廊中的旅行时间，但几乎不可能减少拥堵交通状况下的交通延误。为了弥补具有连接车辆数据的传统 ATCS 的这一缺陷，我们开发了一种基于数字孪生的 ATSC（基于 DT 的 ATSC），它考虑了接近目标交叉路口的车辆的等待时间以及这些车辆在该交叉路口的等待时间。直接上游交叉路口。我们使用微观交通模拟进行了一个案例研究，即城市交通模拟 (SUMO)，通过在城市环境中开发具有信号交叉口的道路网络的数字副本，在该环境中实时收集车辆和交通信号数据。我们的分析表明，基于 DT 的 ATSC 在平均累积等待时间、驾驶员等待时间分布以及针对不同交通需求的每种方法的服务水平方面优于基于联网车辆的基线 ATSC，因此证明了我们方法的优越功效.

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