• 通过增强节点提高空间网络的鲁棒性;
• 计算机科学协作网络的社区结构及其对科学生产和消费的影响;
• 通过去噪graphlet分布比较有向网络;
• 识别和表征社交媒体上的错误信息超级传播者;
• 足球是谎言还是只是一个复杂的系统？;
• 危机复原力管理中负责任人工智能的路线图;
• 具有高无症状传播率的传染病时空模型;
• 固定大小细胞上人口分布的有限尺度尺度及其与分形空间结构的关系;
• 疫苗接种和检疫政策的有效性，以遏制 COVID-19 的传播;
• 如何（不）评估乘客路线、时刻表和线路计划;
• 有机地和大规模地软化在线极端情况;

通过增强节点提高空间网络的鲁棒性

原文标题： Improving robustness of spatial networks via reinforced nodes

地址： http://arxiv.org/abs/2207.09501

作者： Nir Vaturi, Bnaya Gross, Shlomo Havlin

摘要： 许多现实世界的网络嵌入在空间中，并且尚未研究它们在存在增强节点的情况下的弹性。在这里，我们使用空间网络模型对此类网络进行建模，该模型具有链路长度 r 的指数分布，其特征长度为 zeta。我们发现增强节点可以显著提高网络的弹性，这会随着空间嵌入的强度而变化。我们还研究了不同的增强节点分布策略以提高网络弹性。有趣的是，我们发现最佳策略高度依赖于渗透过程的阶段，即预期的失败率。最后，我们证明了增强节点类似于渗流相变中的外部场，即具有相同的临界指数并且临界指数满足 Widom 关系。

计算机科学协作网络的社区结构及其对科学生产和消费的影响

原文标题： The community structure of collaboration networks in computer science and its impact on scientific production and consumption

地址： http://arxiv.org/abs/2207.09800

作者： Ana Maria Jaramillo, Hywel T.P. Williams, Nicola Perra, Ronaldo Menezes

摘要： 协作网络，其中节点代表作者，边代表他们之间的共同作者，是理解知识的消费、生产和传播的关键。由于社会机制、偏见和限制因素，这些网络组织在具有不同程度隔离的紧密社区中。在这里，我们旨在量化协作网络中隔离的程度和影响。我们通过语义学者开放研究语料库研究计算机科学领域。我们使用谱隔离指数 (SSI) 来衡量社区的隔离，并找到三个类别：非隔离、中度隔离和高度隔离的社区。我们将注意力集中在非隔离和高度隔离的社区上，量化和比较它们的结构拓扑和核心位置。当我们考虑相同大小范围内的两个类别的社区时，我们的结果显示密度和聚类没有差异，但它们的核心位置存在明显差异。随着社区规模的增加，社区更有可能占据更接近网络核心的核心。然而，控制规模，高度隔离的社区往往比非隔离社区更靠近网络外围。最后，我们分析了研究人员根据社区隔离水平获得的引用差异。有趣的是，高度隔离社区的研究人员位于外围时，每篇出版物的引用次数会更多。他们有更高的机会在所有核心中从同一社区的成员那里获得引用。非隔离社区的研究人员在中介和中心核心的每篇出版物中获得了更多的引用。据我们所知，我们的工作是第一个在科学合作网络中描述隔离社区的特征，并研究它们与引用量衡量的影响之间的关系。

通过去噪graphlet分布比较有向网络

原文标题： Comparing directed networks via denoising graphlet distributions

地址： http://arxiv.org/abs/2207.09827

作者： Miguel E. P. Silva, Robert E. Gaunt, Luis Ospina-Forero, Caroline Jay, Thomas House

摘要： 网络比较是一种广泛使用的分析复杂系统的工具，在不同领域都有应用，包括比较蛋白质相互作用或突出贸易网络结构的变化。近年来，已经引入了许多基于graphlet（小型连通网络子图）分布的网络比较方法。特别是，NetEmd 最近在无向网络中取得了最先进的性能。在这项工作中，我们提出将 NetEmd 扩展到有向网络，并通过线性投影去噪来处理有向情况下图结构复杂性的显著增加。仿真结果表明，我们的框架能够提高将无向 NetEmd 算法简单转换为有向情况的性能，尤其是当网络的大小和密度不同时。

识别和表征社交媒体上的错误信息超级传播者

原文标题： Identification and characterization of misinformation superspreaders on social media

地址： http://arxiv.org/abs/2207.09524

作者： Matthew R. DeVerna, Rachith Aiyappa, Diogo Pacheco, John Bryden, Filippo Menczer

摘要： 世界数字信息生态系统继续与错误信息的传播作斗争。先前的工作表明，持续传播不成比例的低可信度内容的用户——所谓的超级传播者——是这个问题的中心。我们定量地证实了这一假设，并引入了简单的指标来预测未来几个月的顶级错误信息超级传播者。然后，我们进行定性审查，以描述最多产的超级传播者并分析他们的分享行为。超级传播者包括拥有大量追随者的权威人士、低可信度的媒体、与这些媒体相关的个人账户以及一系列影响者。与分享错误信息的典型用户相比，它们主要是政治性的，并且使用了更多有毒的语言。我们还发现有关证据表明 Twitter 可能忽略了著名的超级传播者。我们希望这项工作将进一步加深公众对不良行为者的理解，并促进采取措施减轻他们对健康数字话语的负面影响。

足球是谎言还是只是一个复杂的系统？

原文标题： Is Soccer a lie or simply a complex system?

地址： http://arxiv.org/abs/2207.08017

作者： Nelson Fernandez, Ricardo Bernal

摘要： 将足球理解为一个复杂的系统，我们基于自然和许多“进行计算”的有机体的集体行为，寻求以仿生方式产生解决方案。当足球之谜出现时，复杂的系统科学就会作为一种提供解释的手段出现。然而，鉴于复杂性及其相关属性可能具有的各种解释以及对复杂系统是什么的理解，提供一些元素来理解足球中的不可预测性如何让位于数百个违反直觉的结果以及科学复杂性有助于理解这项运动中的许多现象。在这种情况下，手稿的目标是综合解决足球应用复杂性的一些最重要方面，以使科学和体育更紧密地结合在一起

危机复原力管理中负责任人工智能的路线图

原文标题： Roadmap Towards Responsible AI in Crisis Resilience Management

地址： http://arxiv.org/abs/2207.09648

作者： Cheng-Chun Lee, Tina Comes, Megan Finn, Ali Mostafavi

摘要： 新型数据传感和人工智能技术在危机复原力分析中得到了实际应用，这表明需要考虑负责任的人工智能 (AI) 实践如何减轻有害结果并保护弱势群体。在本意见书中，我们提出了嵌入危机信息管理圈的负责任的人工智能路线图。该路线图包括六个主张，以突出和解决与负责任的人工智能危机弹性管理特别相关的重要挑战和考虑因素。我们涵盖了与负责任地收集、分析、共享和使用信息有关的各种相互交织的挑战和考虑，例如公平、公平、偏见、可解释性和透明度、问责制、隐私、组织间协调和公众参与。通过研究围绕危机弹性管理的人工智能系统的问题，我们剖析了危机中信息管理和决策的内在复杂性，并强调了负责任的人工智能研究和实践的紧迫性。本意见书中提出的想法是为研究人员、从业人员、开发人员、应急管理人员、人道主义组织和公职人员制定路线图的首次尝试，以解决与危机弹性管理有关的负责任人工智能的重要考虑因素。

具有高无症状传播率的传染病时空模型

原文标题： Spatio-temporal models of infectious disease with high rates of asymptomatic transmission

地址： http://arxiv.org/abs/2207.09671

作者： Aminur Rahman, Angela Peace, Ramesh Kesawan, Souparno Ghosh

摘要： 出人意料的反复无常的 Covid-19 大流行凸显了不仅需要加快对传染病的研究，而且还需要使用新技术和新视角来研究它们。控制当前大流行的一个主要因素是由于该疾病的高度无症状性质。在本次调查中，我们开发了一个建模框架来研究具有高无症状传播率的疾病的时空演变，并将该框架应用于一个在数学上易于处理的假设国家；即，方县统一组织成一个长方形。我们首先推导出一个用于县级的易感人群、感染人群和康复人群的时间动态模型。接下来，我们使用基于似然的参数估计来推导全州范围内随时间变化的疾病传播参数。虽然这两种方法为我们提供了一些空间结构并显示了行为和政策变化的影响，但它们错过了在当前大流行期间造成资源分配重大困难的热点区域的演变。很明显，病例的分布不会像许多其他疾病那样基于人口密度而停滞不前，而是会不断演变。我们将其建模为一个扩散过程，其中扩散率根据人口分布在空间上变化，并根据当前模拟无症状病例的数量在时间上变化。通过将这个最终添加与具有随时间变化的传输参数的 SIR 模型相结合，我们在假设的设置中刻画了“热区”的演变。

固定大小细胞上人口分布的有限尺度尺度及其与分形空间结构的关系

原文标题： Finite-size scaling of human-population distributions over fixed-size cells and its relation to fractal spatial structure

地址： http://arxiv.org/abs/2207.09770

作者： Alvaro Corral, Montserrat García del Muro

摘要： 利用欧洲南部地区的高空间分辨率人口统计数据，我们研究了固定大小空间单元上的人口。我们发现，与直觉相反，当细胞大小增加时，每个细胞的居民数量的分布会增加其可变性。尽管如此，分布的形状保持不变，这允许我们引入一个尺度定律，类似于有限尺寸尺度，其尺度函数可以很好地拟合伽马分布。这意味着每个单元格的居民数量的分布在与相邻单元格相加（加上重新尺度）的情况下是稳定或不变的，这违反了中心极限定理，因为随机变量的明显依赖性。有限尺度尺度意味着分布矩与其尺度参数之间的幂律关系，发现这与人口形成的空间格局的分形特性有关。理论预测和实证结果之间的匹配相当好。

疫苗接种和检疫政策的有效性，以遏制 COVID-19 的传播

原文标题： Effectiveness of vaccination and quarantine policies to curb the spread of COVID-19

地址： http://arxiv.org/abs/2207.09794

作者： Gyeong Hwan Jang, Sung Jin Kim, Mi Jin Lee, and Seung-Woo Son

摘要： 大流行，一种疾病的全球传播，可以从社会和生物学的角度威胁人类，并使现有的生活习惯瘫痪。为了避免更具破坏性的灾难并恢复正常生活，人们在从个人到世界范围内的多层面做出巨大努力：注意手部卫生，制定戴口罩、保持社交距离、隔离、发明疫苗和补救措施等社会政策.对于当前的严重流行病，即 2019 年冠状病毒病，我们探讨了采用上述努力时的传播抑制效应。尤其是检疫和疫苗接种，因为它们是政府层面阻断传播和预防的代表性主要治疗方法。我们建立了一个由易感（S）、疫苗接种（V）、暴露（E）、感染（I）、隔离（Q）和恢复（R）隔间组成的隔间模型，称为SVEIQR模型。我们调查首尔的感染病例并考虑三种疫苗，辉瑞、摩德纳和阿斯利康。相关参数的值来自首尔的经验数据和疫苗的临床数据，并通过贝叶斯推断进行估计。在确认我们的 SVEIQR 模型是合理的之后，我们通过围绕当前值调整与隔离和疫苗接种政策相关的参数来测试各种场景。从我们的模型中获得的定量结果可以为有效疫苗接种和社会政策的政策制定提供指导。

如何（不）评估乘客路线、时刻表和线路计划

原文标题： How (not) to Evaluate Passenger Routes, Timetables and Line Plans

地址： http://arxiv.org/abs/2207.09969

作者： Rolf Nelson van Lieshout, Kevin Dalmeijer

摘要： 公共交通运营商、竞争性移动服务提供商和政策制定者必须准确评估公共交通服务质量。然而，对于如何评估公共交通没有达成共识。我们通过提出一种结构性方法来评估公共交通的三种常见表现形式（路线集、时间表和线路计划）来填补这一研究空白，同时考虑两种主要的路线选择模型（最短路径路由和 logit 路由）。我们推导出的服务质量度量与基础路由模型一致，易于解释，并且可以有效计算，为评估公共交通提供了一个现成的框架。作为副产品，我们的分析揭示了多种管理见解。

有机地和大规模地软化在线极端情况

原文标题： Softening online extremes organically and at scale

地址： http://arxiv.org/abs/2207.10063

作者： Elvira Maria Restrepo, Martin Moreno, Lucia Illari, Neil F. Johnson

摘要： 呼吁社交媒体平台采取更多措施来减轻极端在线社区的影响，这些社区的观点可能导致现实世界的危害，例如增加 Covid-19 死亡人数的错误/虚假信息和不信任，现在扩展到猴痘、不安全的婴儿配方奶粉替代品，癌症、堕胎和气候变化；启发了 2022 年 Buffalo 射手的白色替代品，并可能会启发其他人；威胁选举的愤怒情绪，例如 2021 年美国国会大厦袭击事件；鼓励虐待妇女的男性至上观念；反犹太主义、反 LGBQT 仇恨和 QAnon 阴谋。但是“做更多”应该意味着做更多相同或不同的事情吗？如果是这样，是什么？在这里，我们首先说明为什么平台做更多相同的事情并不能解决问题。具体来说，我们对近 1 亿 Facebook 用户的分析表明，这些用户对疫苗以及现在的 Covid 及其他问题纠缠不清，这表明极端社区的生态对 Facebook 的移除干预具有隐藏的弹性； Facebook 的消息干预措施缺少关键受众群体并受到嘲笑；这些网络极端叙述的一个关键部分被错误地标记为不正确的科学；并且审查的威胁正在煽动在其他平台上创建平行存在，可能具有更广泛的受众。然后，我们凭经验展示了一种新的解决方案，该解决方案可以有机地软化在线极端情况，而无需审查或删除社区或其内容，或检查或纠正事实，或宣传任何预防性消息，或寻求共识。该解决方案可以在社交媒体平台上以最低成本快速实现大规模自动化。

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