• 在属性网络中测量邻近度用于社区检测;
• 巧合复杂网络;
• 科学、技术与非平衡统计力学;
• 通过生成神经网络进行流行病推断;
• ProSTformer：用于交通流预测的预训练渐进时空自注意力模型;
• 时空城市知识图谱支持移动性预测;
• SocialVec：社交实体嵌入;
• 街道网络的形态发生。自组织城市的反应扩散系统;
• 纳米科学和纳米技术及其应用分析;
• 量化 Google 地图的可持续性影响：盐湖城的案例研究;
• 邻居依赖免疫对 COVID-19 疫苗接种的影响;
• 从社会互动到私人环境行为：消费者食物浪费案例;
• 法国铁路百年景观的数字化：铁路衰落、领土后果和环境成本;
• 检测埃奇沃斯循环;
• 关于赛事设计在体育成功中的作用：对 2022 年国际足联世界杯的北美洲、中美洲和加勒比地区资格的研究;
• 公交车中SARS-Cov-2空气传播感染风险评估;
• 基于主体的运动骚乱建模;
• Wolfram 模型与第四次工业革命的技术架构;
• 在紧急服务中达到危急状态的时间;
• 自然时间序列分析和吠陀印度历系统;
• 使用随机游走模拟吉尼亚猫的行为;
• 通过社交媒体揭示公众对 Covid-19 爆发的全球语言和地理差异;
• 来自考虑局部拓扑的多样化集体行为的出现;
• 疫苗接种率调节了国家纬度与 2021 年秋季出现的 covid-19 激增日期之间的相关性;
• 体育和博弈排名的统计特性;
• 与 Covid-19 相关的时间序列数据中的波分解;
• 激进主义：激进派与传统派的不对称立场;

在属性网络中测量邻近度用于社区检测

原文标题： Measuring Proximity in Attributed Networks for Community Detection

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03089

作者： Rinat Aynulin, Pavel Chebotarev

摘要： 图上的邻近度量在网络分析中具有多种应用，包括社区检测。以前他们主要是在没有属性的网络的背景下研究的。但是，如果考虑节点属性，则可以更深入地理解网络结构。在本文中，我们将一些经过充分研究的邻近度量的定义扩展到属性网络。为了说明属性，使用了几个属性相似性度量。最后，将获得的邻近度量应用于使用谱聚类算法检测一些现实世界网络中的社区结构。

巧合复杂网络

原文标题： Coincidence Complex Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03337

作者： Luciano da F. Costa

摘要： 复杂网络是网络科学的主要对象，已被广泛用于从理论和应用的角度对大量结构和现象进行表示、表征和建模。目前的工作描述了最近引入的实值 Jaccard 和巧合相似度指数在构建复杂网络中的应用，其中两个节点在它们的相似度大于给定阈值时被链接。也可以通过将相似性指数作为权重来获得加权网络。结果表明，与 Pearson 相关和基于余弦距离的方法相比，所提出的方法可以显著提高性能。还针对虹膜数据集和线虫神经元网络连接数据说明了所提出的方法强调网络模块化结构的内在能力，并取得了显著的结果。报告的方法和结果为大量可能的理论和应用发展铺平了道路。

科学、技术与非平衡统计力学

原文标题： Science, Technology and Non Equilibrium Statistical Mechanics

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03429

作者： Clóves Gonçalves Rodrigues, Roberto Luzzi

摘要： 科学与技术（S&T）是分不开的。在这篇文章中，对科学、技术、政府和社会的方面和相互关系的问题，以及非平衡统计力学在当今高度复杂的技术和工业过程中的作用提出了一些一般性考虑，这些因素有助于世界社会的财富和福祉。简要描述了非平衡统计力学的演变。在当今，对全球社会的福利和进步至关重要的所有现代技术的显著发展，对基础物理学以及非平衡统计力学施加了巨大的压力，例如在以下情况下：具有复杂结构的流体，电子学和光子学，涉及非平衡系统、纳米技术、低维系统、半导体器件中的非线性和超快过程以及软物质。结果表明，非平衡统计力学在一定程度上可以解决以下几种情况，即： 1. 非常规热流体力学； 2. 半导体器件中的超快弛豫过程； 3. 非平衡态玻色-爱因斯坦凝聚态和相干态； 4. 低维半导体； 5. 复杂结构系统的热统计； 6. 非线性高阶热流体力学；和 7. 半导体器件中的非线性传输。这些领域对科学、技术和生产线特别感兴趣，因此与政府和社会相关，根据非均衡统计力学的形式主义成功地进行了分析。

通过生成神经网络进行流行病推断

原文标题： Epidemic inference through generative neural networks

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03383

作者： Indaco Biazzo, Alfredo Braunstein, Luca Dall’Asta, Fabio Mazza

摘要： 重建接触网络上流行病传播中缺失的信息对于预防和遏制策略至关重要。例如，识别和警告具有传染性但无症状的个体（例如，手动接触者追踪）有助于遏制 COVID-19 大流行的爆发。可能的流行病级联的数量通常随着所涉及的个人数量呈指数增长。流行病过程中的推理问题带来的挑战源于难以识别与证据（例如医学测试）相容的那些几乎可以忽略不计的子集。在这里，我们提出了一个新的生成神经网络框架，可以对与观察结果相容的最可能的感染级联进行采样。此外，该框架可以推断控制感染传播的参数。所提出的方法在患者零问题、风险评估以及在合成和真实案例场景（如在工作场所和医院传播感染）中推断感染参数方面，获得了与现有方法更好或可比的结果。

ProSTformer：用于交通流预测的预训练渐进时空自注意力模型

原文标题： ProSTformer: Pre-trained Progressive Space-Time Self-attention Model for Traffic Flow Forecasting

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03459

作者： Xiao Yan, Xianghua Gan, Jingjing Tang, Rui Wang

摘要： 交通流量预测对于智慧城市管理和公共安全至关重要且具有挑战性。最近的研究表明了无卷积 Transformer 方法在提取复杂影响因素之间的动态依赖关系方面的潜力。然而，有两个问题阻碍了该方法在交通流预测中的有效应用。首先，它忽略了交通流视频的时空结构。其次，对于长序列，由于二次乘积计算，很难集中注意力。为理解决这两个问题，我们首先分解依赖关系，然后设计一个名为 ProSTformer 的渐进时空自注意力机制。它有两个鲜明的特点：（1）对应于因式分解，self-attention 机制逐渐关注从局部到全局区域的空间依赖性，从内部到外部片段（即接近度、周期和趋势）的时间依赖性，以及最后是外部依赖，例如天气、温度和星期几； (2) 通过将时空结构纳入自注意力机制，ProSTformer 中的每个块通过聚合具有时空位置的区域以显著减少计算来突出独特的依赖性。我们在两个流量数据集上评估 ProSTformer，每个数据集包括三个独立的大、中、小规模数据集。尽管与用于交通流预测的卷积架构相比设计完全不同，但 ProSTformer 在大规模数据集上的表现优于或与 RMSE 的六种最先进的基线方法相同。当在大规模数据集上进行预训练并转移到中小规模数据集时，ProSTformer 实现了显著的增强并且表现最佳。

时空城市知识图谱支持移动性预测

原文标题： Spatio-Temporal Urban Knowledge Graph Enabled Mobility Prediction

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03465

作者： Huandong Wang, Qiaohong Yu, Yu Liu, Depeng Jin, Yong Li

摘要： 随着移动通信技术的快速发展，人类的移动轨迹被互联网服务提供商（ISP）和应用服务提供商（ASP）大量收集。另一方面，知识图谱（KG）的兴起为我们提供了一种从海量轨迹数据中提取结构化“知识”的有前途的解决方案。在本文中，我们专注于基于知识图谱技术对用户的时空移动模式进行建模，并基于以内聚方式从多个来源提取的“知识”预测用户未来的移动。具体来说，我们提出了一种新型的知识图谱，即时空城市知识图谱（STKG），其中移动轨迹、场地类别信息和时间信息由 STKG 中具有不同关系类型的事实联合建模。在 STKG 中将移动性预测问题转换为知识图完成问题。此外，提出了一种具有精心设计的评分函数的复杂嵌入模型来衡量 STKG 中事实的合理性，以解决知识图谱完成问题，该模型考虑了移动模式的时间动态，并利用 PoI 类别作为辅助信息和背景知识。广泛的评估证实了我们的模型在预测用户移动性方面的高准确度，即与最先进的算法相比，准确度提高了 5.04%。此外，作为背景知识和辅助信息的 PoI 类别通过在准确性方面将性能提高 3.85% 被证实是有帮助的。此外，实验表明，与现有方法相比，我们提出的方法将计算时间减少了 43.12% 以上，从而具有时间效率。

SocialVec：社交实体嵌入

原文标题： SocialVec: Social Entity Embeddings

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03514

作者： Nir Lotan, Einat Minkov

摘要： 本文介绍了 SocialVec，一个从社会网络中获取社会世界知识的通用框架，并将该框架应用于 Twitter。 SocialVec 学习流行账户的低维嵌入，代表普遍感兴趣的实体，基于它们在个人用户所关注的账户中的共现模式，从而对社会人口统计学术语中的实体相似性进行建模。与促进涉及文本处理的任务的词嵌入类似，我们希望社交实体嵌入有利于社会风味的任务。我们已经从 Twitter 网络的样本中学习了大约 200,000 个流行帐户的社交嵌入，该样本包括超过 130 万用户和他们关注的帐户，并在两个不同的任务上评估生成的嵌入。第一项任务涉及从用户的社交媒体资料中自动推断用户的个人特征。在另一项研究中，我们利用 SocialVec 嵌入来衡量 Twitter 中新闻来源的政治偏见。在这两种情况下，我们证明 SocialVec 嵌入与现有的实体嵌入方案相比具有优势。我们将公开 SocialVec 实体嵌入，以支持对 Twitter 中反映的社会世界知识的进一步探索。

街道网络的形态发生。自组织城市的反应扩散系统

原文标题： Morphogenesis of street networks. A reaction-diffusion system for self-organized cities

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03544

作者： Michele Tirico, Stefan Balev, Antoine Dutot, Damien Olivier

摘要： 城市形态发生是城市要素形成和郊区专业化的过程。街道网络是系统的结构部分。理解它们的形成揭示了有关城市转型及其运作背后的动态的重要信息。在这项工作中，我们专注于街道网络的形态发生，并通过空间网络生成器模型进行研究。后者由被环境包围的三层（反应扩散层、动态矢量场和空间网络）组成。新兴网络反馈到其形态发生元素，将模型推向意外行为。我们在真实的城市环境（法国诺曼底的 F’ecamp 镇）中应用了该模型，并测量了所获得网络的属性。

纳米科学和纳米技术及其应用分析

原文标题： Analysis of nanosciences and nanotechnology and their applications

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03425

作者： José António Filipe, Manuel Alberto M. Ferreira

摘要： 物质的小世界越来越小。近年来，纳米科学取得了巨大的发展，使纳米技术在材料和工艺的发展方面迈出了巨大的步伐。在广泛领域的众多应用对人类非常有益，许多正在开发的研究非常有前景。医学、工业、电子、能源或航空领域的应用只是其中存在巨大利益且潜力显而易见的领域的一些示例。一些纳米技术已经得到应用，而另一些则处于开发或测试阶段。

量化 Google 地图的可持续性影响：盐湖城的案例研究

原文标题： Quantifying the sustainability impact of Google Maps: A case study of Salt Lake City

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03426

作者： Neha Arora, Theophile Cabannes, Sanjay Ganapathy, Yechen Li, Preston McAfee, Marc Nunkesser, Carolina Osorio, Andrew Tomkins, Iveel Tsogsuren

摘要： Google 地图使用当前和历史交通趋势为司机提供路线。在本文中，我们使用微观交通模拟来量化谷歌地图实时导航对旅行时间和 CO_2 排放的改进。盐湖城的一项案例研究表明，谷歌地图用户平均可节省 1.7% 的 CO_2 排放量和 6.5% 的旅行时间。如果我们将用户限制在 Google 地图发现的路线与其原始路线不同，则平均可节省 3.4% 的 CO_2 排放量和 12.5% 的旅行时间。这些结果基于 Covid-19 大流行期间观察到的交通状况。随着拥堵逐渐恢复到大流行前的水平，预计将导致更多的排放节省。

邻居依赖免疫对 COVID-19 疫苗接种的影响

原文标题： The impact of neighbor-reliant immunity on vaccination for COVID-19

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03428

作者： Yingyue Ke, Jin Zhou, Jun-an Lu

摘要： 最近，人们接种covid-19疫苗已经有一段时间了，但疫苗是新的，人们在想通过接种获得免疫力的同时，也担心接种后的疗效和副作用。不是每个人都绝对愿意接种疫苗。一个典型的抵制疫苗接种的想法是，如果个人周围的人都接种了疫苗，那么个人本身没有接种疫苗就不会被感染，也不必承担接种疫苗的风险。我们称之为邻居依赖免疫（NRI）。在本文中，我们主要研究对 COVID-19 疫苗的信任和对邻居的依赖如何影响个人对疫苗接种的态度以及基于网络的疫苗接种过程。每次个体自身接种疫苗的意愿如何变化都会受到其邻居的疫苗接种性能的影响。我们可以发现的是，当人们对疫苗的信任度增加或对邻居的依赖增加时，会导致疫苗接种率增加，加快疫苗接种进程。

从社会互动到私人环境行为：消费者食物浪费案例

原文标题： From social interactions to private environmental behaviours: The case of consumer food waste

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03430

作者： Simone Piras, Simone Righi, Marco Setti, Nazli Koseoglu, Matthew J. Grainger, Gavin B. Stewart, Matteo Vittuari

摘要： 与许多环境行为一样，消费者食物浪费是私下发生的，不受社会监督的直接影响。然而，社交互动会影响个人意见和行为。本文建立了一个基于主体的消费者之间的互动模型，他们的社交能力、与食物浪费相关的初始意见和行为以及考虑不同意见的意愿各不相同，以评估社会互动如何影响私人行为。与现有的意见动态模型相比，我们通过在陈述的意见和消费者愿意接受的实际行为之间的一系列“认知失调”进行创新，然后再改变两者之一。我们使用意大利家庭食物浪费的问卷数据校准模型。我们发现，不同社会人口群体（即成人和年轻消费者）之间的有限混合足以引发变化，但更浪费的人需要一定程度的思想开放。同样，如果一小群有环保承诺的消费者表现出一定的意见可变性并愿意在意见方面与附近的人妥协，那么他们可以吸引相当一部分人口转向低浪费行为。这些发现可以帮助设计有效的干预措施来促进亲环境行为，利用有益的网络效应，同时预测负面的外部性。

法国铁路百年景观的数字化：铁路衰落、领土后果和环境成本

原文标题： Numerisation D’un Siecle de Paysage Ferroviaire Fran\c{c}ais : recul du rail, cons\‘equences territoriales et co\^ut environnemental

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03433

作者： Robert Jeansoulin (LIGM)

摘要： 一个世纪以来地理数据的重建，可以帮助弄清楚法国铁路景观的演变，以及它如何受到重大事件（例如：二战）或更长的时间跨度过程的影响：行业外包、大都市化、公共交通政策或没有它们。这项工作是由多个公共地理数据（SNCF、IGN）融合而成，并通过计算机辅助添加在 Internet 上收集的多个数据（维基百科、志愿者地理信息）进行了丰富。该数据集几乎复合了每个火车站（甚至是简单的停靠点）和铁路分支节点，它们与各自铁路线的链接允许构建网络的底层一致图。每条铁路线都有一个“有效期至”日期（或大约），以便可以显示时间演变。该重建的当前进展总计达到预期的大约 90%（确切总数未知）。这允许考虑时间人口分析（自 1925 年以来铁路服务的城镇数量）和环境模拟（给定目的地的二氧化碳成本）。

检测埃奇沃斯循环

原文标题： Detecting Edgeworth Cycles

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03434

作者： Timothy Holt, Mitsuru Igami, Simon Scheidegger

摘要： 我们提出算法来检测“埃奇沃斯周期”，这是在许多国家引起反垄断问题的不对称价格变动。我们形式化了四种现有方法，并提出了六种基于谱分析和机器学习的新方法。我们在来自西澳大利亚、新南威尔士和德国的站级汽油价格数据中评估了它们的准确性。大多数方法在前两个中实现了高精度，但只有少数方法可以在第三个中检测到细微的循环。结果表明，研究人员是否发现周期和加价之间存在正或负的统计关系，以及它们对竞争政策的影响，关键取决于方法的选择。

关于赛事设计在体育成功中的作用：对 2022 年国际足联世界杯的北美洲、中美洲和加勒比地区资格的研究

原文标题： On the role of tournament design in sporting success: A study of the North, Central American and Caribbean qualification for the 2022 FIFA World Cup

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03435

作者： László Csató

摘要： 参加国际足联世界杯决赛是几个国家的共同目标。由于除了运气和技巧之外，晋级的概率还取决于预选赛的设计，因此对这些比赛的研究构成了体育分析不可或缺的一部分。北美洲、中美洲和加勒比足球联合会 (CONCACAF) 于 2019 年 7 月宣布了 2022 年 FIFA 世界杯的全新资格赛形式。 然而，COVID-19 大流行迫使组织者回归更传统的结构。本章分析了这项改革如何影响国家队获得资格的机会。研究发现，在球队实力固定的假设下，参加FIFA世界杯决赛的概率可以变化5个百分点以上。最初设计背后的想法是将参赛者分成两个不同的组，由于强队和最弱球队的比赛竞争力增加，因此值得考虑。我们建议通过类似于 NBA 选秀抽签系统的概率规则来减轻种子政策引起的尖锐非线性。

公交车中SARS-Cov-2空气传播感染风险评估

原文标题： Assessment of Sars-Cov-2 airborne infection transmission risk in public buses

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03436

作者： Michele Bertone, Alex Mikszewski, Luca Stabile, Giuseppe Riccio, Gino Cortellessa, Francesca d Ambrosio, Veronica Papa, Lidia Morawska, Giorgio Buonanno

摘要： 在这项研究中，我们对共享公共交通环境的人们应用了近距离和房间规模风险评估方法的新组合，以预测他们由于 SARS-CoV-2 呼吸道感染而导致的传染风险。特别是针对暴露时间和拥挤指数不同的两类公交车分别评估了易感对象的个体感染风险和SARS-CoV-2的传播能力（通过繁殖数表示）：城市公交车和长途公交车.根据通风率（根据标准测量和估计）、拥挤指数和旅行时间，计算不同场景的感染风险和繁殖数。结果表明，对于城市公交车，近距离贡献显著影响最大占用率，以保持再生数 < 1。特别是，只有受感染的受试者呼吸才允许完全占用公交车，而受感染的受试者正在说话，需要屏蔽。对于长途公交车，只有同时采用特定的缓解措施，才能保持公交车的满载。例如，对于一个感染者讲话 1 小时，适当过滤再循环空气并同时使用 FFP2 口罩将允许公交车上几乎 8 小时的完全占用。否则，将需要高比例的免疫者（> 80%）。

基于主体的运动骚乱建模

原文标题： Agent-based modelling of sports riots

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03437

作者： Alastair J. Clements, Nabil T. Fadai

摘要： 源自体育赛事期间或之后的骚乱可能会导致巨大的损失以及大规模的恐慌和伤害。因此，寻求对体育骚乱的数学描述，以更好地理解其传播并限制这些物理和经济损失。在这项工作中，我们提出了一个基于主体的建模框架，该框架描述了从事暴乱行为的人群的定性特征。与“暴徒”或“旁观者”子群体有关的主体在底层格子上移动，可以从各自的子群体中招募或叛逃。特别是，我们允许这些个人层面的招募和叛逃过程随当地人口密度而变化。这种基于主体的建模框架提供了多群体随机模型和密度相关反应过程之间的统一联系。此外，该 ABM 框架的连续描述被证明是一个非线性反应扩散方程系统，并且忠实地与来自单个模拟的平均 ABM 行为一致。最后，我们确定了潜在的个人层面的招募和叛逃机制与其人口层面的对应机制之间的独特对应关系，提供了局部规模效应与宏观骚乱现象之间的联系。

Wolfram 模型与第四次工业革命的技术架构

原文标题： Wolfram Model and the Technological Architecture of the Fourth Industrial Revolution

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03439

作者： José Manuel Rodríguez Caballero

摘要： 在本文中，我们将捍卫多计算范式是思考第四次工业革命的一种自然方式的论点。这将考虑作为多路系统的连续极限出现的几何形状来完成。

在紧急服务中达到危急状态的时间

原文标题： Time to critical condition in emergency services

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03440

作者： Pedro A. Pury

摘要： 无论操作场景如何，提供不间断的响应服务对于紧急医疗服务都至关重要。因此，对临界状态的时间的可靠估计，在这种情况下将没有可用的服务器来响应下一个来电，成为系统性能的非常有用的衡量标准。在这个贡献中，我们通过提供一个明确的公式来计算短缺情况的平均时间，从而开发了一个关键绩效指标。我们对该平均时间的分析表达式是并行服务器数量以及到达间隔和服务时间的函数。我们在分析表达式中假设时间呈指数分布，但为了在更现实的情况下评估临界条件的平均首次通过时间，我们通过对数正态服务时间分布的详尽模拟来验证我们的结果。对于这个任务，我们在 R 中实现了一个模拟器。我们的结果表明，我们的分析公式在任何具有实际意义的情况下都是可接受的近似值。

自然时间序列分析和吠陀印度历系统

原文标题： Natural Time-Series Analysis and Vedic Hindu Calendar System

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03441

作者： Neeraj Dhanraj Bokde

摘要： 在世界范围内，根据太阳、月亮和两者的运动，日历被分为三类：太阳、月球和阴阳。作为阴阳历，吠陀印度教日历能够同时考虑太阳活动和月球活动。因此，这些日历可能比阳历和阴历更具优势。地球上的一些自然活动是由于太阳和月亮的影响，印度历法能够观察到这些模式。时间序列分析在日常应用中起着非常关键的作用，是数据科学领域的主要组成部分之一。现代计算（包括时间序列分析）是使用公历（太阳）进行的。在本文中，从时间序列分析的角度讨论了印度历的潜力。本文讨论了一些合乎逻辑的和实验性的评论，以激励在该领域挖掘更多的可能性。

使用随机游走模拟吉尼亚猫的行为

原文标题： Simulation of the behavior of the Leopardus guigna using random walkers

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03445

作者： A. Torres-Hernandez, Byron C. Guzmán, Melanie Kaiser, Julio C. Hernández

摘要： 考虑到关于吉尼亚猫的行为习性的资料很少，也有调查小种群被刻画，在它们身上戴上无线电项圈，然后在它们被刻画的地方放生，这样做的目的是为了收集他们在一个领土上的位置的数据，从而估计他们通常旅行的平均距离。在 guignas 在给定领土的特定区域保持久坐行为的假设下，本文展示了一种使用随机游走器模拟领土内点分布的方法，以模拟通过将无线电项圈放置在guignas 种群，通过它们可以估计离开某个固定位置的平均距离，以及它们与领土中代表高致死概率的点（例如农场、群）之间的相互作用狗、道路、城市地区等。 有必要提及的是，通过在卫星图像的帮助下估计 guignas 种群与领土内可能的捕食者之间可能发生的相互作用，可以评估一个点对 guignas 构成潜在致命风险的领土，从而制定有助于保护它们的迁移策略。

通过社交媒体揭示公众对 Covid-19 爆发的全球语言和地理差异

原文标题： Revealing the Global Linguistic and Geographical Disparities of Public Awareness to Covid-19 Outbreak through Social Media

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03446

作者： Binbin Lina, Lei Zoua, Nick Duffield, Ali Mostafavic, Heng Caia, Bing Zhoua, Jian Taod, Mingzheng Yanga, Debayan Mandala, Joynal Abedina

摘要： Covid-19 对全球公共卫生提出了前所未有的挑战。然而，不同国家的居民在疫情爆发期间表现出不同程度的 Covid-19 意识，并受到不均衡的健康影响。本研究分析了 2020 年 1 月 1 日至 6 月 30 日的全球 Twitter 数据，试图回答两个研究问题。在 Covid-19 爆发期间，社交媒体上反映的公众意识的语言和地理差异是什么？不断变化的大流行意识能否预测 Covid-19 的爆发？我们建立了一个 Twitter 数据挖掘框架，计算 Ratio 指数来量化和跟踪意识。在全球和国家层面研究了意识和健康影响之间的滞后相关性。结果表明，对 Covid-19 认知度最高的用户主要是那些使用印度和孟加拉国官方语言发推文的用户。亚洲国家的认知度差异比欧洲国家更显著，东欧国家的认知度高于中欧。最后，Ratio 指数可以准确预测全球死亡率、全球病死率和国家级死亡率，分别领先 21-30、35-42 和 17 天。这项研究对社交媒体在理解人类行为以进行公共卫生研究方面的使用提供了及时的见解。

来自考虑局部拓扑的多样化集体行为的出现

原文标题： Emergence of diverse collective behaviors from local topological perception

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03448

作者： Ivan Gonzalez, Jack Tisdell, Rustum Choksi, Jean-Christophe Nave

摘要： 我们为 2D 中的通用人群提供了一个动态模型，其中各个主体知道他们的本地环境——即相邻主体和域边界特征——并且可能会寻找静态目标位置。我们的模型结合了许多其他“活动物质”模型的共同特征，如避撞、主体之间的对齐以及朝向目标的归巢。然而，它在关键方面是新颖的：该模型基于主体的 Voronoi 图的局部环境以自然的方式结合了拓扑和度量特征。仅使用两个参数，它就可以刻画广泛的集体行为。

疫苗接种率调节了国家纬度与 2021 年秋季出现的 covid-19 激增日期之间的相关性

原文标题： Vaccination rates modulate the correlation between country latitude and covid-19 surge date arising this autumn 2021

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03462

作者： Stephan Walrand

摘要： 在 2020 年秋季观察到 covid-19 激增日期与国家纬度之间存在明显的线性相关性，但与温度和湿度无关，这表明季节性维生素 D 状态下降是一个促成因素。接种疫苗良好的欧洲国家将在 2021 年秋季再次爆发性激增。我们的目标是评估激增日期、国家纬度和人口疫苗接种率之间的潜在联系。今年秋天只观察到微弱的相关性。然而，在将国家纬度与疫苗接种率成比例地向南移动后，得到了明显的线性相关性。这一观察结果与其他观察结果相结合，支持维生素 D 缺乏会降低疫苗接种效率。保持维生素 D 缺乏没有客观的好处。因此，虽然欧洲人口正经历着秋冬季节维生素 D 状态下降的趋势，但筛查老年人维生素 D 状态并修复个体缺陷已经很有意义了。

体育和博弈排名的统计特性

原文标题： Statistical Properties of Rankings in Sports and Games

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03599

作者： José Antonio Morales, Jorge Flores, Carlos Gershenson, Carlos Pineda

摘要： 任何集合都可以排名。体育和博弈是排名系统的常见例子：球员和球队不断使用不同的方法进行排名。近一个世纪以来，各个领域都在研究排名的统计特性。最近，数据可用性使我们能够研究排名动态：排名的元素如何随时间变化。在这里，我们研究了来自不同运动和博弈的十二个数据集的排名分布和排名动态。为了研究秩动态，我们考虑我们之前定义的度量：秩多样性、变化概率、秩熵和秩复杂性。我们还引入了一种我们称之为“系统封闭”的新措施，它反映了有多少元素及时进入或离开了排名。我们使用随机游走模型来重现观察到的秩动态，表明一个简单的机制可以生成与数据集中观察到的相似的统计特性。我们的结果表明，虽然不同排名的排名分布差异很大，但排名动态具有相似的行为，与运动或博弈的性质和竞争力及其排名方法无关。我们的结果还表明，我们对秩动态的度量是通用的，适用于不同性质的复杂系统。

与 Covid-19 相关的时间序列数据中的波分解

原文标题： Decomposition of waves in time series of data related to Covid-19

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03636

作者： Amelia Carolina Sparavigna

摘要： 这里建议对出现在与 Covid-19 大流行相关的时间序列数据中的“波浪”的组成部分进行分解。分解基于 kappa-statistics 的函数；特别是使用 kappa-Weibull。拟合数据是英国 2020 年 8 月至 2021 年 4 月的数据。在每日感染的时间序列中观察到的两个主要峰值中的第二个是由 Sars-Cov-2 的 Alpha 变体驱动的。

激进主义：激进派与传统派的不对称立场

原文标题： Radicalism: The asymmetric stance of Radicals versus Conventionals

地址： http://arxiv.org/abs/2111.03185

作者： Serge Galam, Richard Brooks

摘要： 我们研究了在熟悉被认为是温和的实践（无论是政治、社会还是宗教）的人群中被认定为极端主义的初始新兴实践的传播条件。极端主义做法最初是由分散在社区中绝大多数的传统派 © 中的极少数激进派 ® 进行的。 R 和 C 都是追随者，也就是说，在有论据使他们当前的实践合法化的同时，如果在辩论中给出更多论点，他们可能会转向另一种实践。这个问题是有争议的，大多数 C 倾向于避免与 R 就此发生社会冲突。假设这不关他们的事，他们保持中立的漠不关心。相反，R 旨在通过扩展策略来说服 C，将他们的实践作为集体议程的一部分进行传播。然而，意识到自己是追随者，他们实施了适当的策略来最大化他们的扩张并决定何时强制与 C 进行辩论。 这种不对称在追随者之间发起或避免更新辩论之间的影响是使用 Galam 模型的加权版本计算的意见动态。一个潜在的复杂景观是根据 R 和 C 参与局部讨论的各自概率的函数而获得的。它揭示了 R 不可避免地扩张的区域和它们灭绝的区域。结果突出了上述不对称性的工具特性，为 R 提供了对 C 的决定性优势。它还指出了 R 初始支持到达扩展区的障碍。与此同时，景观揭示了 C 对抗 R 扩张将它们推回灭绝区的路径。它依赖于 C 的不对称性最初是大多数，这使得 C 的必要参与处于低水平。

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