• 具有惯性的局部多数规则可以解释网络协调博弈中的全局共识动态;
• 图谱中方向性的贡献;
• 含时游走中心性：演化网络中的节点排名;
• 在线社会网络中基于病毒营销的意见动态模型;
• 道德情绪塑造了社交媒体上 COVID-19 错误信息的传播性;
• 理解社交物联网中的可信度管理：综述;
• 建立有效的网络安全运营中心的挑战;
• 量化科学文章的主题差异;
• 有限网络信息下的影响最大化：播种高度邻居;
• 疫情爆发后网络中心性和收入对减缓感染传播的影响;
• 在社区、回声室和多方参与的情况下预测投票结果;
• 在动态社会网络中实现基于模仿的合作;
• 发现 NFT 市场的异常交易：以 NBA Topshot 为例;
• 战略远见的多维网络安全框架;
• 在美国使用互联网搜索信息进行 COVID-19 和流感联合预测;
• 一年时间：CORD-19 数据中国际水平的 COVID-19 研究;
• 理解自然以复合增长开始所有新生命的目的——个体系统的新科学;

具有惯性的局部多数规则可以解释网络协调博弈中的全局共识动态

原文标题： Local majority-with-inertia rule can explain global consensus dynamics in a network coordination game

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03517

作者： Felix Gaisbauer, Ariana Strandburg-Peshkin, Helge Giese

摘要： 我们研究了群体如何通过不同的通信网络结构和个人激励来达成共识。在 7 个人的 342 个网络中，单一自以为是的“领导者”可以推动决策结果，但不会加速共识的形成，而相互冲突的意见会减缓共识。虽然具有更多链接的网络更快地达成共识，但这种优势在冲突中消失了。不固执己见的人做出的选择符合当地的多数规则，加上“惯性”倾向于他们以前的选择，而固执己见的人倾向于他们的首选选择，但在高同行或时间压力下会屈服。模拟表明，这些单独的规则可以解释组模式，并允许快速达成共识，同时防止死锁。

图谱中方向性的贡献

原文标题： Contribution of directedness in graph spectra

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03653

作者： Masaki Ochi, Tatsuro Kawamoto

摘要： 在图分析中，有向边通常近似于无向边，因此邻接矩阵可能是对称的。然而，这种简化并没有得到彻底的验证。在这项研究中，我们通过引入随机方向来研究方向性如何影响图谱，这是与忽略边方向相反的操作。我们分析表明，均匀随机有向通常在微扰状态下保留邻接矩阵的相对谱结构。随机有向的结果意味着在忽略有向性后邻接矩阵的谱可以守恒。

含时游走中心性：演化网络中的节点排名

原文标题： Temporal Walk Centrality: Ranking Nodes in Evolving Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03706

作者： Lutz Oettershagen, Petra Mutzel, Nils M. Kriege

摘要： 我们提出了时间步行中心性，它通过测量节点在时间网络中获取和分发信息的能力来量化节点的重要性。与广泛使用的中介中心性相反，我们假设信息不一定在最短路径上传播，而是在满足网络时间约束的时间随机游走上传播。我们表明，时间步行中心性可以识别在传播过程中扮演中心角色的节点，这些节点可能无法被相关的中介概念和其他常见的静态和时间中心性度量检测到。我们提出了具有不同运行时间的精确和近似算法，具体取决于时间网络的属性和我们新的中心性度量的参数。一项技术贡献是将现有的用于计算静态网络中步行的代数方法提升到时间网络的一般方法。我们在真实世界时间网络上的实验显示了我们算法的效率和准确性。最后，我们证明了时间步行中心性的排名通常与其他最先进的时间中心性的排名有很大不同。

在线社会网络中基于病毒营销的意见动态模型

原文标题： A Viral Marketing-Based Model For Opinion Dynamics in Online Social Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03573

作者： Sijing Tu, Stefan Neumann

摘要： 在线社会网络为公民就不同的社会问题形成意见提供了一个媒介，也为公众讨论提供了一个论坛。它们还让用户接触病毒式内容，例如突发新闻文章。在本文中，我们研究了这两个方面之间的相互作用：在线社会网络中的意见形成和信息级联。我们提出了一个新模型，使我们能够量化用户在接触病毒内容时如何改变他们的意见。我们的模型是流行的用于意见动态的 Friedkin-Johnsen 模型和用于信息传播的独立级联模型的组合。我们提出了模拟我们的模型的算法，我们提供了优化某些网络指标的近似算法，例如用户意见的总和或分歧-争议指标；我们的方法可用于深入理解有多少病毒内容可以增加在线社会网络中的这些指数。最后，我们在真实世界的数据集上评估我们的模型。我们通过实验表明营销活动和极化内容对网络的影响截然不同：虽然前者对网络极化的影响有限，但即使只有 0.5% 的用户开始使用，后者也可以将极化增加到 59%分享两极分化的内容。我们相信，这一发现为当今在线媒体日益严重的隔离提供了一些启示。

道德情绪塑造了社交媒体上 COVID-19 错误信息的传播性

原文标题： Moral Emotions Shape the Virality of COVID-19 Misinformation on Social Media

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03590

作者： Kirill Solovev, Nicolas Pröllochs

摘要： 虽然虚假谣言对成功克服 COVID-19 大流行构成威胁，但对谣言如何在在线社会网络中传播的理解——即使是在非危机情况下——仍处于起步阶段。在这里，我们分析了一个大样本，其中包含来自 Twitter 的 COVID-19 谣言级联，这些谣言已经过第三方组织的事实核查。该数据包含 N=10,610 个已被转发超过 2400 万次的谣言级联。我们调查 COVID-19 错误信息是否比真相传播得更多，以及传播真假谣言的差异是否可以用它们所携带的道德情感来解释。我们观察到，平均而言，COVID-19 错误信息比真实信息更容易传播。然而，真实性效应受到道德情绪的影响：如果源推文中嵌入了大量谴责他人的情绪词，则虚假谣言比真相更容易传播，而自我意识情绪词的数量较多则与病毒传播较少有关传播。对健康错误信息和虚假政治谣言的影响都很明显。这些发现提供了有关真假谣言如何传播的见解，并强调了在社交媒体内容中考虑来自道德情感家族的情感的重要性。

理解社交物联网中的可信度管理：综述

原文标题： Understanding the Trustworthiness Management in the Social Internet of Things: A Survey

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03624

作者： Subhash Sagar, Adnan Mahmood, Quan Z. Sheng, Jitander Kumar Pabani, Wei Emma Zhang

摘要： 下一代物联网 (IoT) 有助于将社会网络的概念集成到智能对象（即事物）中，以建立互连对象的社会网络。这种整合导致了一种有前途的新兴社会物联网 (SIoT) 范式的发展，其中智能对象充当社会对象并智能地模仿类似于人类的社会行为。这些社交对象能够与网络中的其他对象建立社交关系，并且可以利用这些关系进行服务发现。信任对于实现对象之间可信赖的协作和合作的共同目标，并提供系统的可信度和可靠性起着重要作用。在 SIoT 中，不可信对象可以通过传递恶意消息来破坏服务的基本功能，并对服务的质量和可靠性产生不利影响。在本次调查中，我们提出了 SIoT 可信度管理的整体视图。已经讨论了各个学科中信任的本质以及 SIoT 中的信任，然后详细研究了 SIoT 中的信任管理组件。此外，我们分析和比较了信任管理方案，主要根据它们的优势、局限性、每个提到的信任管理方案中使用的信任管理组件以及这些研究相对于众多研究的表现将它们分为四组。信任评估维度。最后，我们讨论了 SIoT 新兴范式的未来研究方向，特别是 SIoT 中的可信度管理。

建立有效的网络安全运营中心的挑战

原文标题： Challenges towards Building an effective Cyber Security Operations Centre

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03691

作者： Cyril Onwubiko, Karim Ouazzane

摘要： 现代社会对基本服务（如网上银行、车载网络、健康-IT 等）的 IT 系统和基础设施日益依赖，加上网络事件和安全漏洞的数量不断增加，无疑使网络安全运营中心 (CSOC)重要。因此，安全运营监控现在已成为大多数业务运营不可或缺的一部分。 SOC（可互换地用作 CSOC）负责持续和保护性地监控业务服务、IT 系统和基础设施，以识别漏洞、检测网络攻击、安全漏洞、违反政策，并迅速响应网络事件。他们还必须确保对安全事件和警报进行分类和分析，同时协调和管理网络事件以解决问题。由于 SOC 至关重要，因此 SOC 也必须有效。但不幸的是，SOC 的有效性是一个广泛关注的问题，也是无限争论的焦点。在本文中，我们确定并讨论了构建有效 SOC 的一些相关挑战。我们调查了导致 SOC 效率低下的一些因素，并解释了他们面临的一些挑战。此外，我们提供解决已识别问题的建议并确定优先级。

量化科学文章的主题差异

原文标题： Quantifying the topic disparity of scientific articles

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03805

作者： Munjung Kim, Jisung Yoon, Woo-Sung Jung, Hyunuk Kim

摘要： 引用计数是评估科学论文的流行指标。然而，这不仅取决于论文的质量，还取决于各种因素，例如常规性、团队规模和性别。在这里，我们通过使用我们的度量，主题差异来检查论文的常规性与其在学科中的引用百分位数的相关程度。主题差异是论文与其学科在神经嵌入空间上的余弦距离。使用这一衡量标准，我们表明主题差异与许多学科的引文百分位数呈负相关，即使在控制了团队规模以及第一作者和最后作者的性别之后也是如此。这一结果表明，与传统研究相比，较少的传统研究往往会获得更少的引用。我们提出的方法可用于补充原始引用计数，并推荐学科外围的论文，因为它们的主题不太常规。

有限网络信息下的影响最大化：播种高度邻居

原文标题： Influence maximization under limited network information: Seeding high-degree neighbors

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03893

作者： Jiamin Ou, Vincent Buskens, Arnout Van De Rijt, Debabrata Panja

摘要： 信息、规范和实践在社会网络中的传播可以通过强制少数种子个体首先采用来启动。先前工作中提出的策略要么假设完整的网络信息，要么假设对收集的信息有很大程度的控制。然而，互联网上的隐私设置和调查中的高不响应通常严重限制了可用的连接信息。在这里，我们针对网络信息有限的场景提出了一种播种策略：仅知道一些随机节点的度数和连接。这种新策略是对“随机邻居抽样”的修改，并为随机选择的节点的最高程度邻居播种。在一系列合成和现实世界网络上的线性阈值模型模拟中，我们发现这种新策略优于其他播种策略，包括高度播种和集群播种。

疫情爆发后网络中心性和收入对减缓感染传播的影响

原文标题： Impact of Network Centrality and Income on Slowing Infection Spread after Outbreaks

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03914

作者： Shiv G. Yücel, Rafael H. M. Pereira, Pedro S. Peixoto, Chico Q. Camargo

摘要： COVID-19 大流行揭示了全球传染病的传播如何受到人类流动网络和社会经济因素的重要影响。然而，很少有研究检查移动网络与社会空间不平等的相互作用，以理解感染的传播。我们引入了一种称为感染延迟模型的新方法，以计算感染的到达时间如何在地理上发生变化，同时考虑有效的基于距离的指标和区域隔离能力的差异——这是与社会经济不平等相关的特征。为了说明感染延迟模型的应用，本文将家庭旅行调查数据与来自圣保罗大都市区的手机移动数据相结合，以评估封锁以减缓 COVID-19 传播的有效性。该模型不是在下一次大流行将与上一次在同一地区开始的假设下运行，而是在每种可能的爆发情况下估计感染延迟，从而可以普遍理解干预措施在延迟该地区首例病例方面的有效性。该模型揭示了封锁减缓疾病传播的有效性如何受到流动网络和社会经济水平相互作用的影响。我们发现，无论收入如何，网络中心性与锁定后的感染延迟之间都存在负相关关系。此外，对于所有收入和中心水平的地区，从不太中心地区开始的疫情通过封锁更有效地减缓。使用感染延迟模型，本文确定并量化了移动网络中最核心的人所面临的疾病风险的新维度。

在社区、回声室和多方参与的情况下预测投票结果

原文标题： Predicting Voting Outcomes in the Presence of Communities, Echo Chambers and Multiple Parties

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03961

作者： Jacques Bara, Omer Lev, Paolo Turrini

摘要： 最近提出的图论度量，即影响差距，已被证明是两党选举中社会影响影响的可靠预测指标，尽管仅在常规和无标度图上进行了测试。在这里，我们调查影响差距是否能够预测多党选举在表现出社区结构的网络上的结果，即由高度互连的组件组成，因此更类似于现实世界的互动。为了对社区进行编码，我们建立在穴居人图的经典模型上，我们将其扩展到更丰富的图族，显示不同级别的同质性，即有多少联系和意见交织在一起。首先，我们研究了社区存在时影响差距的预测能力。我们表明，当没有明确的初始多数时，影响力差距不能很好地预测选举结果。当我们改为考虑不同的多数时，尽管影响差距作为预测指标有所改善，但在所有同质性水平上，计算最初的党派多数确实会更好。其次，我们研究了更多预测指标的组合效应，作为同质性水平的函数。使用回归模型，我们证明了影响差距与初始投票数相结合确实增加了某些同质性水平的整体预测能力。第三，我们研究两党以上的选举。具体来说，我们将影响力差距的定义扩展到任意数量的政党，考虑到各种概括，并表明与影响力差距相比，初始选票计数比两党情况下的预测能力更高。

在动态社会网络中实现基于模仿的合作

原文标题： Enabling Imitation-Based Cooperation in Dynamic Social Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03972

作者： Jacques Bara, Paolo Turrini, Giulia Andrighetto

摘要： 几十年来，自利主体之间合作的出现一直是多主体系统社区的一个关键问题。随着网络介导的交互重要性的增加，研究人员已经将注意力转移到社会网络的影响及其在促进或阻碍合作方面的动态上，得出了各种与上下文相关的结论。例如，一些理论和实验研究表明，在网络演化的时间尺度比率中存在阈值效应，之后会出现合作，而另一些研究则对此提出异议，而是提出了一个金发姑娘区。在本文中，我们提供了一个演化博弈论框架，从自下而上的角度理解协同演化过程——特别是合作者核心和背叛者边的出现——阐明了合作伙伴选择和模仿策略对促进合作行为的影响，而不假设潜在的通信或声誉机制。在这样做的过程中，我们提供了一个统一的框架来研究动态社会网络中基于模仿的合作，并表明只要结果源于不同的同样有效的假设，文献中的争议实际上可以共存。

发现 NFT 市场的异常交易：以 NBA Topshot 为例

原文标题： Spotting Anomalous Trades in NFT Markets: The Case of NBA Topshot

地址： http://arxiv.org/abs/2202.04013

作者： Konstantinos Pelechrinis, Xin Liu, Prashant Krishnamurthy, Amy Babay

摘要： 不可替代代币 (NFT) 市场是当今增长最快的数字市场之一，2021 年第三季度的销售额超过 100 亿美元！然而，这些新兴市场 - 类似于传统的新兴市场 - 可以被视为非法活动（例如，洗钱、销售非法商品等）的绝佳机会。在这项研究中，我们专注于一个特定的市场，即 NBA TopShot，它促进了体育收藏品的购买和（点对点）交易。我们的目标是建立一个框架，能够将平台上的点对点交易标记为异常与否。为了实现我们的目标，我们首先建立一个模型，通过在平台上销售特定的收藏品来赚取利润。然后，我们使用 RFCDE（一种用于因变量条件密度的随机森林模型）来对利润模型的误差进行建模。这一步使我们能够估计交易异常的概率。我们最终将上述概率小于 1% 的任何交易标记为异常。鉴于缺乏根据交易分类评估模型的基本事实，我们分析了由这些异常交易形成的交易网络，并将其与平台的完整交易网络进行比较。我们的结果表明，这两个网络在边密度、闭合、节点中心性和节点度分布等网络指标方面存在统计学差异。该网络分析提供了额外的证据，表明这些交易不遵循平台上其他交易遵循的相同模式。但是，我们在这里要强调的是，这并不意味着这些交易也是非法的。这些交易将需要由适当的实体进一步审计，以验证它们是否非法。

战略远见的多维网络安全框架

原文标题： Multidimensional Cybersecurity Framework for Strategic Foresight

地址： http://arxiv.org/abs/2202.02537

作者： Cyril Onwubiko, Karim Ouazzane

摘要： 网络安全现在处于大多数组织数字化转型议程和国家经济、社会和政治计划的最前沿。因此，它对社会的影响不再是一维的。国家网络安全法律法规的兴起很好地表明了其对国家的重要性。最近社会中社会和道德透明度的觉醒以及可持续性问题表明，现在需要改变网络安全话语的范式转变。为了应对这种转变，提出了一个以态势感知为基础的多维战略前瞻性网络安全框架。讨论了由物理、文化、经济、社会、政治和网络等六个领域组成的概念性网络安全框架。概述了支撑该框架的指导原则，随后深入思考了业务、运营、技术和人力 (BOTH) 因素及其对网络安全战略远见的影响。

在美国使用互联网搜索信息进行 COVID-19 和流感联合预测

原文标题： COVID-19 and Influenza Joint Forecasts Using Internet Search Information in the United States

地址： http://arxiv.org/abs/2202.02621

作者： Simin Ma, Shaoyang Ning, Shihao Yang

摘要： 随着 COVID-19 大流行的发展，严重的流感季节可能会随着 COVID-19 病例和死亡病例的增加而发生，给医疗保健资源和公共安全造成严重负担。双胞胎流行的后果可能是同一个人同时感染两种不同的感染，即“流感病毒”。承认“flurona”的上升趋势，及时预测流感爆发和 COVID-19 浪潮比以往任何时候都更加紧迫，因为准确的联合实时跟踪有助于卫生组织和决策者做好充分的准备和决策。在当前的大流行下，最先进的流感和 COVID-19 预测模型携带有价值的领域信息，但在当前复杂的疾病动态下面临缺陷，例如两种疾病的症状相似性和寻求公共医疗保健的模式。受流感和 COVID-19 活动之间内在联系的启发，我们提出了 ARGOX-Joint-Ensemble，它使我们能够将历史流感和 COVID-19 疾病预测模型结合到一个新的整体框架中，以处理流感和 COVID 共存的场景.我们的框架能够通过赢家通吃的整体方式强调从 COVID 相关或流感信号中学习。此外，我们的实验表明，我们的方法成功地使过去的流感预测模型适应当前的大流行，同时改进了以前的 COVID-19 预测模型，通过稳步超越替代基准方法，并与公开可用的模型保持竞争力。

一年时间：CORD-19 数据中国际水平的 COVID-19 研究

原文标题： One-Year In: COVID-19 Research at the International Level in CORD-19 Data

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03202

作者： Caroline S. Wagner, Xiaojing Cai, Yi Zhang, Caroline V. Fry

摘要： 自 2002 年 SARS 流行以来，一种新型冠状病毒在 2019 年末的出现从根本上改变了研究冠状病毒的研究人员社区。 2020 年，与冠状病毒相关的出版物比前两年增长了 20 倍，有 130,000 多名研究人员发表了相关主题。在大流行之前，美国、英国和中国领导了数十个国家研究冠状病毒，但到 2020 年，这三个国家的领导地位得到巩固，合计占所有论文的 50%，获得超过 60% 的引用。中国在 COVID-19 研究方面处于早期领先地位，但全年产量和国际参与度迅速下降。欧洲表现出相反的模式，在出版物中开始缓慢，但在这一年中贡献增加。国际合作出版物的份额从大流行前的水平下降；单人发表的出版物有所增长。对于包括中国在内的所有国家，有关 COVID 的出版物数量与 COVID-19 病例的爆发密切相关。低收入国家在 2020 年很少参与 COVID-19 研究。国际合作工作的主题图显示了患者护理和公共卫生集群的兴起，这两个主题在 2020 年之前的两年中基本上没有出现在冠状病毒研究中。与全球科学一致，它是一个基于声誉的动态运行的自组织系统。

理解自然以复合增长开始所有新生命的目的——个体系统的新科学

原文标题： Understanding nature’s purpose in starting all new lives with compound growth – New science for individual systems

地址： http://arxiv.org/abs/2202.03404

作者： Jessie Henshaw (1) ((1) HDS natural systems design science, New York NY)

摘要： 我们经常将复合增长与人类世以及我们对地球的巨大经济影响联系起来。今天，我们对未来社会的实际选择似乎在于研究首先通过复合增长发展的新兴自然系统类别，这里称为“新生命”，或“自然复杂适应系统”（NCAS）。他们成功的关键首先是从复合增长开始，这是一个增长系统的系统。它的自组织需要将资源从扩大规模转移到成熟和适应新环境的设计，这是一个具有挑战性的环境协调过程。当然，我们看到这种情况一直在生物繁殖中发生，但这一切都需要发生在企业、经济、文化，甚至创造性工作和个人关系中，才能在复合增长的初始阶段生存下来。为什么经济增长作为一个加速越来越快的过程对某些人来说似乎仍然是无限的，这似乎来自于将增长描述为一个数字而不是组织发展过程。例如，各种自适应系统组织对它们重新排列系统的速度都有限制。为了理解导致成功成长高潮以及可能伴随漫长的创造性生活的各种限制和适应，我们结合了自然界中发现的最显著的成功成长里程碑，分为 3 个主要发展阶段。新生活 (MNL) 的这些里程碑教会了我们可以遵循的替代路径。主要里程碑包括 3 个关键事件，启动 3 个反馈期，用于 3 个组织发展阶段，发生在 3 个环境中。它们一起可以称为 A、B、C、蛋、巢、世界或自然生长模式。通过在熟悉的案例中观察它们，我们理解了也适用于其他案例的模式。

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