角色分配与引文图结构:从边缘子图探索跨学科科学中的社区结构

文章主题：城市外流？理解英国城市人口流动

跨学科科学的结构：揭示和解释引文图中的作用;在 COVID-19 活动关联网络中检测全球社区结构;在去中心化失败期间，匿名团体之间的合作保护了比特币;墨西哥的人口贩运：数据来源、网络分析和拆除策略的局限性;两车道交通中的静止状态：动力学理论的见解;去中心化在线社会网络中的内容隐私执行模型：现状、解决方案、限制和未来方向;激励与否：基于区块链的加密经济代币对人类信息共享行为的影响;利益会影响拨款申请的成功吗？组织接近度的作用;一个简单的知识渗透模型;逃离城市？使用 Facebook 数据理解 COVID-19 大流行期间英国的人类流动性;网络轨迹的相关性;面向阶层分离的社会凝聚集体战略;HM-LDM：混合成员潜在距离模型;

跨学科科学的结构：揭示和解释引文图中的作用

文章标题：揭示跨学科科学结构：解析引用图中的角色在现代科学研究中，跨学科研究日益成为主流。这种研究方法不仅促进了不同学科之间的交流与合作，还为我们理解和解决复杂问题提供了全新的视角。然而，对于这些跨学科研究来说，了解各个领域在引用图中的作用与地位显得尤为重要。本文将探讨跨学科科学结构中的关键要素，并深入剖析引用图中的角色分配，以期为相关领域的研究者提供有益的启示。首先，我们需要明确什么是跨学科科学结构。它是指通过整合不同学科的知识、方法和技能，形成一个全新的知识体系。在这个过程中，各学科之间的互动与协作起到了至关重要的作用。因此，分析引用图中各角色的贡献和地位，有助于我们更好地认识跨学科科学结构的内在逻辑。进一步地，从引用图中我们可以看到几个主要的角色，如基础科学家、应用科学家、政策制定者和工程师等。其中，基础科学家在学术研究方面发挥着关键作用，他们通过对知识的探索和发现，为后续的应用研究奠定了基础。应用科学家则将基础科学家的研究成果运用到实际问题中，实现理论与实践的紧密结合。政策制定者作为跨学科研究的推动者，他们在制定相关政策的过程中需要充分考虑各学科的相互影响，从而促进整个领域的可持续发展。最后，工程师是跨学科研究中不可或缺的一员，他们将科学家和应用科学家的成果转化为现实世界的解决方案，为社会发展做出贡献。此外，引用图中还包含了其他一些角色，如技术 transfer 专家、知识产权专家、项目协调员等。这些角色在不同阶段都发挥着重要作用，共同推动跨学科研究的进展。总之，本文旨在揭示跨学科科学结构中的关键角色，并以引用图为例进行了详细分析。通过这一分析，我们可以更深入地理解跨学科研究的发展态势，为相关领域的研究者提供有益的参考。未来，随着科技的不断进步，我们有理由相信跨学科科学结构将会发挥越来越重要的作用，为人类社会的发展作出更大的贡献。

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03159

作者： Eoghan Cunningham, Derek Greene

作为一名文章写作高手，我将对原文进行重新组织，使其表达更为专业和深入。在图形学中，角色发现是一个关键任务，其目标在于将图中节点集划分为结构相似的角色类。现代的角色发现策略通常基于能够识别复杂局部结构的图嵌入技术。然而，当应用于大型真实世界网络时，往往难以解释或验证所得到的角色的准确性。为了克服这一问题，本研究在可解释的人工智能（XAI）领域的进展启发下，提出了一种新的框架，旨在利用被称为graphlet的小型子图结构来解释大图上的角色分配。在大型的多学科引用网络中，我们展示了这个方法的实用性，并成功地确定了一些反映跨学科研究的重要引文模式。

在 COVID-19 活动关联网络中检测全球社区结构

在这篇文章中，我们将探讨如何检测COVID-19活动相关网络中的全球社区结构。首先，我们会介绍COVID-19活动相关网络的背景知识，包括网络的定义、特点以及在全球范围内的应用。接下来，我们将详细阐述网络分析方法，特别是针对全球社区结构的检测算法。最后，我们将通过实际案例展示这些算法的有效性，并讨论未来可能的研究方向。

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03181

作者： Hiroki Sayama

在过去的两年半里，全球范围内的新冠病毒（COVID-19）大流行产生了海量的人口健康数据集，为我们深入探究全球互联世界的内在结构提供了有力支持。在此背景下，本研究采用约翰霍普金斯大学的COVID-19数据集，构建了国家/地区的关联网络，并对其全球社区结构进行了深入探讨。具体而言，我们挑选出至少累计有100,000例阳性病例的国家/地区，并生成这些国家/地区每日新增阳性病例的7天移动平均时间序列。接着，我们通过计算每日新增病例数的差值，得出了每日变化指数的时间序列。在此基础上，我们利用Pearson相关系数作为权重，将具有正相关性的国家/地区连接在一起，从而构建出相关网络。运用模块化最大化方法，我们发现了三大主要的社区特征：(1) 以欧洲、北美、东南亚为主，呈现出类似的六峰模式；(2) 以近东、中东、南亚、中部/南美洲为主，尽管在遵循第一类社区特征的同时，因Delta变体的影响而活动明显增多，但后续受到Omicron变体的强烈冲击，呈现出显著的波动；(3) 以非洲、加拿大中部/东部、澳大利亚为主，直至Omicron变体的出现，呈现出了明显的峰值。这三个社区在不同环境中都显示出强大的检测能力。最后，我们通过以这三个社区的中x-y-z坐标中值为依据，构建3D“相空间”，从而对全球大流行的发展趋势进行了有效的总结和轨迹描绘。

在去中心化失败期间，匿名团体之间的合作保护了比特币

在去中心化的失败中，一个匿名团体之间的合作保护了比特币。

地址： http://arxiv.org/abs/2206.02871

作者包括Alyssa Blackburn、Christoph Huber、Yossi Eliaz、Muhammad S. Shamim、David Weisz、Goutham Seshadri、Kevin Kim、Shengqi Hang以及Erez Lieberman Aiden。

摘要：比特币是一种数字货币，旨在依赖于去中心化、去信任的匿名主体网络。使用实现> 99％的敏感性和> 99％的特异性的假名地址链接程序，我们发现在发布（2009 年 1 月 3 日）和价格达到 1 美元（2011 年 2 月 9 日）之间，大多数比特币是由只有六十四名主体。这是由于比特币收入中帕累托分布的迅速出现，产生了如此广泛的资源集中化，以至于几乎所有当代比特币地址都可以通过六笔交易链连接到这些顶级主体。集中化造成了社会困境。攻击者可以通过“51% 攻击”例行利用比特币，使他们有可能重复使用相同的比特币。然而，这样做会损害社区。引人注目的是，我们发现潜在的攻击者总是选择合作。我们使用 N 玩家蜈蚣博弈来模拟这种困境，在该博弈中，匿名玩家可以选择利用，从而破坏一种欣赏商品。结合理论和经济实验，我们表明，即使在个人收益不变的情况下，当博弈由匿名群体进行时，合作也会更加频繁。尽管比特币的设计依赖于一个分散的、无需信任的匿名主体网络，但它的早期成功却取决于一小群无私的创始人之间的合作。

墨西哥的人口贩运：数据来源、网络分析和拆除策略的局限性

原文标题： Human Trafficking in Mexico: Data sources, Network Analysis and the Limits of Dismantling Strategies

地址： http://arxiv.org/abs/2206.02971

作者： Sofía de la Mora Tostado, Mayra Núñez-López, Esteban A. Hernández-Vargas

摘要：人口贩运是一种无情的犯罪，是世界上第二大最赚钱的犯罪。墨西哥的地理位置使其成为人口贩运活动高发的国家。使用雪球抽样方法，本文的主要贡献是抽象了墨西哥南部边境的人口贩运网络。基于社会网络分析，确定犯罪网络中等集中（44.32%）和中等密度（0.401）。因此，网络的凝聚力极小，成员之间可能难以共享信息、金钱或产品。为了评估打击犯罪组织的不同拆除策略，评估了三种算法。我们发现，最先被移除的演员既不是最相关的也不是最边的，但与同类人有适度联系的演员应该被移除。总之，本文为定量理解人口贩运网络和评估拆除策略的局限性迈出了重要一步。

两车道交通中的静止状态：动力学理论的见解

原文标题： Stationary states in two lane traffic: insights from kinetic theory

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03002

作者： A. Sai Venkata Ramana, Saif Eddin Jabari

摘要：在 Ben-Naim Krapivsky 模型的框架内制定了两车道道路上稀薄异构交通的动力学，并在渐近极限下解析推导了稳态特性。异质性是作为所需车辆速度的淬火无序引入的。该模型假设车道中的每个车辆/排都以弹道方式移动，直到它接近缓慢移动的车辆/排，然后加入它。假设一个排中的车辆通过改变车道以恒定的速度逃离该排。假设每条车道具有不同的逃逸率。随着接近静止状态，两条车道中的排密度变得相等，而在逃逸率较低的车道中车辆密度和通量较高。如果车道逃逸率的调和平均值与道路上的平均初始流量相当，则大多数车辆都享有自由流动。在自由流动状态下，平均排规模接近统一。如果调和平均值低于平均初始通量，则期望速度低于特征速度 v^* 的车辆仍然可以畅通无阻，而期望速度大于 v^* 的车辆会遇到拥堵和在较慢的车辆后面形成排。特征速度取决于两条车道（由 1 和 -1 表示）的逃逸时间平均值 (R=(R1+R-1)/2) 为 v^* sim R^- frac1mu+2，其中 mu 是小速度限制中所需速度的淬火无序分布的指数。当 v^* ll 1 时，车道中的平均排大小与 R^fracmu+1mu+2 加上车道相关校正成正比。还研究了两车道交通的排规模分布动力学方程。结果表明，只有当平均逃生率与排规模无关时，才会出现与道路长度一样大的排的静止状态。

去中心化在线社会网络中的内容隐私执行模型：现状、解决方案、限制和未来方向

原文标题： Content Privacy Enforcement Models in Decentralized Online Social Networks: State of Play, Solutions, Limitations, and Future Directions

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03084

作者： Andrea De Salve, Paolo Mori, Laura Ricci, Roberto Di Pietro

摘要：近年来，去中心化在线社会网络 (DOSN) 吸引了许多用户的关注，因为它们降低了服务提供商的审查、监视和信息泄露风险。与基于集中式架构（例如 Facebook、Twitter 或 Instagram）的最流行的在线社会网络相比，DOSN 并非基于充当中央权威的单一服务提供商。实际上，在 DOSN 上发布的内容存储在用户提供的设备上，这些设备合作执行提供服务所需的任务。为了持续保证他们的可用性，用户发布的内容可以存储在其他用户的设备上，仅仅因为他们在需要时在线。因此，这些内容必须受到 DOSN 基础设施的适当保护，以确保只有获得发布者许可的用户才能真正访问这些内容。因此，DOSN 需要有效的解决方案来保护每个用户发布的内容相对于社会网络的其他用户的隐私。在本文中，我们调查和比较了当前 DOSN 采用的主要内容隐私执行模型，评估它们是否适合支持基于用户组的不同类型的隐私策略。这种评估是通过实现几个模型并比较它们在组上执行的典型操作（即内容发布、用户加入和离开）的性能来进行的。此外，我们还强调了当前方法的局限性并展示了未来的研究方向。这一贡献，除了本身很有趣之外，还为有兴趣实施 DOSN 的研究人员和从业者提供了蓝图，也突出了一些开放的研究方向。

激励与否：基于区块链的加密经济代币对人类信息共享行为的影响

原文标题： To incentivize or not: Impact of blockchain-based cryptoeconmic tokens on human information sharing behavior

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03221

作者： Mark Christopher Ballandies

摘要：基于区块链的代币形式的加密经济激励措施被视为共享经济的推动者，可以将社会转向更大的可持续性。尽管如此，关于这些代币对人类共享行为的影响的知识仍然有限，这对设计有效的加密经济激励措施提出了挑战。本研究应用自决理论来研究这些代币在信息共享场景中对人类行为的影响。通过使用涉及 132 名参与者的 2×2 因子设计的随机对照试验形式的实验方法，分析了两种代币激励对人类信息共享行为的影响。个人获得这些代币以换取他们共享的信息。根据收集到的代币，个人收到货币支付并建立声誉。除了调查这些激励措施对共享信息数量的影响外，该研究还包括信息的质量特征，例如准确性和情境化。在以前的工作中，关注数量而不考虑质量已被确定为一个限制。除了确认先前已知的影响，例如基于区块链的代币也存在的激励措施挤出内在动机之外，这项工作的结果显示了多个代币之间同时应用时至今未报告的交互效应。对这些发现进行了批判性讨论，并将其纳入最近的工作和道德考虑的背景中。基于理论的实证研究对那些调查加密经济代币或数字货币对人类行为的影响的人很感兴趣，并支持社区为共享经济设计有效的个性化激励措施。

利益会影响拨款申请的成功吗？组织接近度的作用

原文标题： Do interests affect grant application success? The role of organizational proximity

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03255

作者： Charlie Mom, Peter van den Besselaar

摘要：拨款分配中的偏见是一个关键问题，因为人们期望拨款给最优秀的研究人员，而不是给那些在社会、组织或主题方面靠近决策者的申请人。在本文中，我们调查了组织邻近度（定义为与小组成员之一（附近的小组成员）具有相同隶属关系的申请人）对获得资助的概率的影响。这项研究是基于欧洲最杰出的资助计划之一，由优秀的科学家担任小组成员。分析了这种组织接近度的各个方面：谁从中受益？它有性别维度吗？是偏差，还是可以通过性能差异来解释？我们确实发现，对于那些在有来自申请人同意使用资助的机构的小组成员的小组中申请的人来说，获得资助的可能性显著增加。同时，不同学科和国家的效果不同，男性比女性从中获益更多。最后，根据一个人如何定义什么是最好的研究人员，附近的小组成员效应可以解释为优先依恋（质量与质量的联系）或偏见和特殊主义。

一个简单的知识渗透模型

原文标题： A simple model of knowledge percolation

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03267

作者： Franco Bagnoli, Guido de Bonfioli Cavalcabo’

摘要：我们研究知识如何在给定的知识空间中渗透和聚集。我们介绍了一个简单的知识组织模型，其中每个贡献都跨越一定数量的项目。如果这个贡献与超过某个阈值的其他贡献重叠，它们就会形成一个集群。贡献也可以将集群合并在一起。我们研究全球知识的增长和集群动态，两者都表现出非平凡的行为。

逃离城市？使用 Facebook 数据理解 COVID-19 大流行期间英国的人类流动性

原文标题： Urban Exodus? Understanding Human Mobility in Britain During the COVID-19 Pandemic Using Facebook Data

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03272

作者： Francisco Rowe, Alessia Calafiore, Daniel Arribas-Bel, Krasen Samardzhiev, Martin Fleischmann

摘要：现有的实证工作侧重于评估非药物干预对人类流动性的有效性，以遏制 COVID-19 的传播。人们对 COVID-19 大流行如何重塑国家内人口流动的空间模式知之甚少。在整个西方社会大流行的早期阶段，出现了从大城市到农村地区的城市外流的轶事证据。然而，这些说法尚未经过经验评估。人口普查等传统数据源提供粗略的时间频率来分析短期内的人口流动。我们利用 Facebook 用户的 2100 万次观察数据集，旨在分析 2020 年 3 月至 8 月 18 个月期间英国城乡连续体中人口流动空间模式变化的程度和演变, 2021。我们的研究结果显示，在高度严格的措施期间，人口流动总体上持续下降，其中人口最稠密的地区报告的减少幅度最大。在这些时期，我们还发现了从人口稠密地区到人口稠密地区的流动性高于平均水平的证据，这为大城市大规模人口流动的说法提供了一些支持。然而，我们表明这些趋势是暂时的。在放松非药物干预措施后，总体流动水平趋于回到冠状病毒爆发前的水平。在这些干预措施之后，我们还发现向低密度地区的流动减少，向高密度聚集区的流动性增加。总体而言，这些研究结果表明，虽然 COVID-19 产生的冲击波导致英国人口流动模式的暂时变化，但由此产生的振动并未显著重塑全国人口流动模式的普遍结构。

网络轨迹的相关性

原文标题： Correlations of network trajectories

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03334

作者： Lucas Lacasa, Jorge P. Rodriguez, Victor M. Eguiluz

摘要：时间网络模拟复杂系统中元素之间的交互如何随时间演变。就像复杂系统显示集体动力学一样，这里我们将时间网络解释为在图空间中执行集体运动的轨迹，遵循潜在的图动态系统。在这种范式下，我们提出了一种方法来衡量网络如何随时间和空间脉动和集体波动。为此，我们将线性相关函数的概念扩展到网络快照序列的情况，即网络轨迹。我们构建了随机和确定性图动态系统，并表明新兴的集体相关性可以通过简单的度量很好地刻画，并说明这些模式如何在不同领域出现的经验网络中揭示。

面向阶层分离的社会凝聚集体战略

原文标题： Collective strategy condensation towards class-separated societies

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03421

作者： Claudius Gros

摘要：在物理学中，当系统经历玻色-爱因斯坦凝聚时，玻色子粒子的波函数会坍缩。在博弈论中，主体的策略描述了参与特定行动过程的概率。在竞争情况下，策略预计会有所不同，即当与其他人一样受到惩罚时。我们研究当主体人对他们的表现感兴趣时会发生什么，不仅是绝对的，而且是相对于其他人的。这种被称为嫉妒的偏好被证明会通过集体战略凝聚转变来诱导不同社会阶层的出现。下层阶级的成员追求相同的策略，类似于玻色-爱因斯坦凝聚，而上层阶级则保持个人主义。

HM-LDM：混合成员潜在距离模型

原文标题： HM-LDM: A Hybrid-Membership Latent Distance Model

地址： http://arxiv.org/abs/2206.03463

作者： Nikolaos Nakis, Abdulkadir Çelikkanat, Morten Mørup

摘要：对复杂网络进行建模的一个中心目标是准确地嵌入网络，以检测结构并预测链路和节点属性。潜在空间模型 (LSM) 已成为嵌入网络的重要框架，其中包括潜在距离 (LDM) 和特征模型 (LEM) 作为最广泛使用的 LSM 规范。对于潜在社区检测，LDM 中的嵌入空间被赋予了聚类模型，而 LEM 被限制为基于部分的非负矩阵分解 (NMF) 启发的表示，以促进社区发现。我们目前通过将 LDM 表示约束到 D-simplex 来协调 LSM 与潜在社区检测，从而形成混合成员潜在距离模型 (HM-LDM)。我们表明，对于足够大的单纯形体积，这可以在不损失表达能力的情况下实现，而通过将模型扩展到平方欧几里德距离，我们恢复了 LEM 公式，其约束促进了类似于 NMF 的基于部分的表示。重要的是，通过系统地减少单纯形的体积，模型变得独特，并最终导致节点硬分配到单纯形角。我们通过实验证明了所提出的 HM-LDM 如何在确保可识别性和有效社区提取的机制中承认准确的节点表示。重要的是，HM-LDM 自然地将软社区检测和硬社区检测与网络嵌入相协调，在体积约束单纯形上探索一个简单的连续优化过程，该过程允许系统研究硬和混合成员社区检测之间的权衡。

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