• 达成共识：通过扰乱社会网络来减少两极分化;
• 印度输电网络的结构和稳定性;
• 具有异构节点活动水平的意见动态的有界置信模型;
• 2022 年俄乌冲突的 Reddit 数据集;
• 预测 Twitter 对话线程的仇恨强度;
• 美国党派新闻媒体对叙利亚难民的陈述;
• 从比较分析得出的社会多样性对单行人基本面的所谓影响的实验调查;
• 在线协调：美国四个事件中协调小组的方法和比较案例研究;

达成共识：通过扰乱社会网络来减少两极分化

原文标题： Towards Consensus: Reducing Polarization by Perturbing Social Networks

地址： http://arxiv.org/abs/2206.08996

作者： Miklos Z. Racz, Daniel E. Rigobon

摘要： 本文研究了集中式规划者如何修改社会或信息网络的结构以减少两极分化。首先，发现极化高度依赖于网络的程度和结构特性。然后，我们在完整信息下制定规划者的问题，并激发寻求分歧和协调下降启发式。引入了一种新的规划器设置，其中人口的先天意见被对抗性地选择，并被证明相当于拉普拉斯谱间隙的最大化。我们证明了一种策略的有效性界限，该策略在由谱间隙的特征向量引起的切割的相对侧的顶点之间添加边。最后，这些策略在六个真实世界和合成网络上进行了评估。在几个网络中，我们发现通过添加少量边可以显著减少极化。

印度输电网络的结构和稳定性

原文标题： Structure and Stability of the Indian Power Transmission Network

地址： http://arxiv.org/abs/2206.10366

作者： Vedang Tamhane, G. Ambika

摘要： 我们使用复杂网络框架对印度输电网络进行了研究，并量化了其网络特性。为此，我们构建了印度电网底层的网络结构，基本上使用了两条最普遍的电力线。我们构建了一个指数网络的等效模型，并研究了它对级联故障的稳定性。这有助于深入理解网络拓扑与其稳定性和理想性能的关系。然后，我们使用链路故障模型讨论印度电网的鲁棒性，以及参数的最佳选择如何产生抗故障的电网结构。

具有异构节点活动水平的意见动态的有界置信模型

原文标题： A Bounded-Confidence Model of Opinion Dynamics with Heterogeneous Node-Activity Levels

地址： http://arxiv.org/abs/2206.09490

作者： Grace J. Li, Mason A. Porter

摘要： 基于主体的意见动态模型检查实体之间意见的传播，并允许人们研究共识、两极分化和碎片化等现象。有人在社会网络上检查它们，以研究网络结构对这些现象的影响。在社会网络中，有些人比其他人更频繁地分享他们的想法和意见。这些差异可能来自异质的社交、异质的活动水平、参与社交媒体平台时分享意见的不同流行度或其他原因。为了检验这种异质性对意见动态的影响，我们通过合并节点权重来推广意见动态的 Deffuant-Weisbuch (DW) 有界置信模型 (BCM)。节点权重允许我们对具有不同交互概率的主体进行建模。使用数值模拟，我们系统地研究（使用各种网络结构和节点权重分布）节点权重的影响，我们将其随机均匀地分配给节点。我们证明，与基线 DW 模型相比，引入异构节点权重会导致更长的收敛时间和更多的意见碎片。人们可以使用我们 BCM 的节点权重来捕捉各种社会学场景，在这些场景中，主体与其他主体交互的概率不同。

2022 年俄乌冲突的 Reddit 数据集

原文标题： A Reddit Dataset for the Russo-Ukrainian Conflict in 2022

地址： http://arxiv.org/abs/2206.05107

作者： Yiming Zhu, Ehsan-ul Haq, Lik-Hang Lee, Gareth Tyson, Pan Hui

摘要： Reddit 由涵盖某个重点主题的子社区组成。本文提供了正在进行的俄罗斯 - 乌克兰危机的相关子目录列表。我们使用关键字搜索进行了详尽的 subreddit 探索，并将 12 个 subreddit 列入候选名单，其中包含与危机相关的名义话语。这些子版块总共包含超过 300,000 个帖子和 800 万条评论。我们根据其主要关注点将内容额外分类为“R-U 冲突”和“军事相关”两类。我们进一步对这些子目录进行内容表征。结果显示，在俄罗斯发动入侵后不久，帖子和评论激增。 “军事相关”帖子比“R-U 冲突”帖子更有可能收到更多回复。我们的文本分析表明，在“R-U 冲突”中明显偏爱亲乌克兰的立场，而“军事相关”则保持中立立场。

预测 Twitter 对话线程的仇恨强度

原文标题： Predicting Hate Intensity of Twitter Conversation Threads

地址： http://arxiv.org/abs/2206.08406

作者： Qing Meng, Tharun Suresh, Roy Ka-Wei Lee, Tanmoy Chakraborty

摘要： 推文是在线社交媒体中最简洁的交流形式，其中一条推文就有可能制造或破坏对话的话语。在线仇恨言论比以往任何时候都更容易获得，抑制其传播对于社交媒体公司和用户进行友好交流至关重要。除了最近的一些研究之外，大多数研究都集中在对单个推文进行分类，而不管导致该点的推文线程/上下文如何。遏制仇恨言论的经典方法之一是在仇恨言论邮资后采取反应策略。事后策略导致忽略微妙的帖子，这些帖子本身并没有显示出煽动仇恨言论的潜力，但可能预示着帖子回复中随后的讨论。在本文中，我们提出了 DRAGNET++，旨在预测一条推文在未来通过其回复链带来的仇恨强度。它使用推文线程的语义和传播结构来最大化导致每个后续推文的仇恨强度下降的上下文信息。我们探索了三个公开可用的 Twitter 数据集——Anti-Racism 包含在美国政治和 Covid-19 背景下关于种族主义言论的社交媒体话语集合的回复推文；在 COVID-19 大流行期间，Anti-Social 提供了一个包含 4000 万条关于反社会行为的推文的数据集；和 Anti-Asian 展示了根据 COVID-19 大流行期间的反亚裔行为整理的 Twitter 数据集。所有精选数据集都包含推文线程的结构图信息。我们表明 DRAGNET++ 显著优于所有最先进的基线。它在人相关系数上以 11% 的优势击败了最佳基线，在反种族主义数据集上的 RMSE 下降了 25%，而在其他两个数据集上的表现相似。

美国党派新闻媒体对叙利亚难民的陈述

原文标题： Partisan US News Media Representations of Syrian Refugees

地址： http://arxiv.org/abs/2206.09024

作者： Keyu Chen, Marzieh Babaeianjelodar, Yiwen Shi, Kamila Janmohamed, Rupak Sarkar, Ingmar Weber, Thomas Davidson, Munmun De Choudhury, jonathan huang, Shweta Yadav, Ashique Khudabukhsh, Preslav Ivanov Nakov, Chris bauch, Orestis Papakyriakopoulos, Kaveh Khoshnood, Navin Kumar

摘要： 我们调查了叙利亚难民（2011-2021 年）在美国党派新闻媒体中的表现有何不同。我们分析了来自美国在线媒体的 47,388 篇关于叙利亚难民的文章，以详细说明左倾和右倾媒体在报道方面的差异。我们使用各种 NLP 技术来理解这些差异。我们的两极分化和问答结果表明，左倾媒体倾向于将难民描述为儿童受害者，在美国受到欢迎，而右倾媒体则将难民描述为伊斯兰恐怖分子。随着时间的推移，我们的情绪和冒犯性言论得分也注意到了类似的结果，这些结果详细说明了右倾媒体中可能对难民不利的表现。我们工作的一个优势是我们应用的不同技术如何相互验证。根据我们的结果，我们提供了一些建议。利益相关者可以利用我们的调查结果来干预难民代表，并设计宣传活动，以改善社会看待难民的方式，并可能有助于难民的结果。

从比较分析得出的社会多样性对单行人基本面的所谓影响的实验调查

原文标题： Experimental investigation of alleged influences of social diversity on single file pedestrian fundamentals derived from comparative analyses

地址： http://arxiv.org/abs/2206.09713

作者： N.M.D.Bilintoh, J.Zhang, R.Karim

摘要： 在行人动力学中，密度和速度是相关的，可以定量分析。即使是最简单的系统，比如走廊的人流，对这个基本关系的详细理解仍然存在一些不足。正如文献综述所示，教科书数据和在不同实验条件下进行的测量之间存在显著差异。本文旨在研究社会差异对走廊的速度密度关系、速度领先和流量密度关系的推定影响，作为差异的可能原因。因此，它是最简单的系统，因为它具有最少的自由度。它是一个封闭的边界条件，行人沿着一条线行走。与加纳人相比，中国受试者的速度受密度影响较小。令人惊讶的是，分析数据显示，中国人比加纳人取得了更大的进步，因为他们的行为更加随意。可能他们不同的组织风格是原因。如果不比较统计量度，就无法确定是否存在差异。该假设检验定量地表明行人基本面存在差异，表明所谓的社会多样性会影响行人

在线协调：美国四个事件中协调小组的方法和比较案例研究

原文标题： Online Coordination: Methods and Comparative Case Studies of Coordinated Groups across Four Events in the United States

地址： http://arxiv.org/abs/2206.10495

作者： Lynnette Hui Xian Ng, Kathleen M. Carley

摘要： 在线社交媒体中协同工作的用户帐户组可用于操纵在线话语，因此是一个重要的研究领域。在这项研究中，我们致力于建立一个通用的协调理论。在线协调群组的方式有很多种：语义、社交、推荐等等。每个代表一个协调维度，其中一个事件存在的协调维度越多，存在的协调就越强。我们建立在现有方法的基础上，通过在指定时间窗口内识别高水平的同步动作来检测协调组。这种方法的一个关键问题是时间窗口的选择。我们提出了一种方法，该方法选择最佳窗口大小以准确刻画局部协调，同时避免刻画巧合同步性。通过这种增强的协调检测方法，我们对四个事件进行了比较研究：2020 年美国初选、2020 年美国重新开放、2021 年国会暴动和 2021 年 COVID 疫苗发布。在此，我们探讨了每个事件的以下三个协调维度——语义、推荐和社会协调——并在事件内和事件之间执行组和用户分析。这使我们能够暴露不同的用户协调行为模式并识别叙述和用户支持主题，从而估计协调的程度和主题。

声明：Arxiv文章摘要版权归论文原作者所有，机器翻译后由本人进行校正整理，未经同意请勿随意转载。本系列在微信公众号“网络科学研究速递”（微信号netsci）和个人博客 https://netsci.complexly.cn （提供RSS订阅）进行同步更新。个性化论文阅读与推荐请访问 https://arxiv.complexly.cn 平台。