社交机器人造成的信息污染 | 网络科学论文速递18篇

ComplexLY 集智俱乐部 2021-02-09

核心速递

社交机器人的信息污染;
改变观点：在线讨论中的说服建模和论证提取;

连续随机跟车模型的郎之万方法及其稳定性条件;
相关Erdos-Renyi图的度分布尾无核图匹配;
博弈动力学驱使自私的主体获得双赢的结果;
难以捉摸的技术、媒体、社会发展和财务可持续性模型;
微观、中观、宏观：三角对网络中社区的影响;
马尔可夫方法解决同时发生的疾病的相互作用;
打磨理论：创造力的复杂系统框架;
短期危机信息中的低监督紧急检测和迁移;
ICT项目设计和管理的道德基础;
深度社交协同过滤;
作为一种社会网络产生过程的同质性：来自社交距离依附模型的见解;
scikit-mobility：一个用于人类移动分析和模拟的开源Python库;
最佳自行车网络增长的数据驱动策略;
热力学状态方程到经济状态方程的本质;
良好医疗保健服务和患者满意度的途径：一种演化博弈论方法;
科学移民网络的枢纽和权威;

社交机器人造成的信息污染

原文标题：

Information Pollution by Social Bots

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06130

作者：

Xiaodan Lou, Alessandro Flammini, Filippo Menczer

摘要：社交媒体很容易受到欺骗性社交机器人的攻击，这些机器人可以冒充人类来放大错误信息并操纵意见。人们对这种污染行动的大规模后果知之甚少。在这里，我们介绍了一种基于主体的信息传播模型，其中包括质量偏好和有限的个人关注，以评估机器人可以利用的不同策略对污染网络和降低信息生态系统整体质量的影响。我们发现，渗透网络的关键部分比产生引人注目的内容更重要，而且随机用户比定位中心节点更具破坏性。该模型能够再现关于低质量信息的暴露、扩增和病毒性传播的经验模型。我们的讨论分析提供的见解，重点是制定对策，以提高社交媒体用户对操纵的适应能力。

改变立场：在线讨论
中的说服模型和论证提取

原文标题：

Changing Views: Persuasion Modeling and Argument Extraction from Online Discussions

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06076

作者：

Subhabrata Dutta, Dipankar Das, Tanmoy Chakraborty

摘要：说服和论证可能是多个人类单体之间相互作用的最复杂的例子之一。随着互联网的出现，在线论坛为人们提供了广泛的平台，可以围绕各种不同的主题分享他们的意见和推理。在这项工作中，我们尝试在流行的在线讨论论坛Reddit上模拟用户之间的说服性互动。我们提出了一个深度LSTM模型来分类会话是否导致成功的说服，并使用该模型来预测某个论点链是否可以导致说服。在学习说服动力学的同时，我们的模型倾向于使用注意机制隐式地识别参数。我们还提出了一种半监督方法，从讨论线程中提取议论性成分。这两个模型都提供了有关人们如何参与在线讨论论坛论证的有用见解。

连续随机跟车模型的
Langevin方法及其稳定性条件

原文标题：

Langevin method for a continuous stochastic car-following model and its stability conditions

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06148

作者：

D. Ngoduy, S. Lee, M. Treiber, M. Keyvan-Ekbatani, H. L. Vu

摘要：在跟车模型中，驾驶员会根据他的身体和心理能力做出反应，这可能会随着时间而改变。然而，大多数汽车跟随模型是确定性的，并没有捕捉到人类感知的随机性。由于驾驶员的随机驾驶行为，预期纯粹确定性的交通模型可能产生不切实际的结果。本文致力于开发一种独特的汽车跟随模型，其中采用随机过程来描述时变随机加速度，该随机加速度基本上反映了驾驶员行为相对于领先车辆随时间的随机个体感知。特别是，我们应用耦合Langevin方程来模拟复杂的人类驾驶员行为。在所提出的模型中，将使用扩展的Cox-Ingersoll-Ross（CIR）随机过程来描述跟随者响应于领导者刺激的随机速度。扩展CIR过程的一个重要特性是增强任意模型参数的随机交通变量的非负特性（例如非负速度）。基于随机过程理论，我们推导出随机线性稳定性条件，这是第一次在理论上捕获随机参数对交通不稳定性的影响。我们的稳定性结果符合实证结果，即使从确定性模型中认为交通量是稳定的，交通不稳定性与低速条件下的交通流量随机性质有关。

相关Erdos-Renyi图的
度分布尾部的无子图匹配

原文标题：

Seedless Graph Matching via Tail of Degree Distribution for Correlated Erdos-Renyi Graphs

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06334

作者：

Mahdi Bozorg, Saber Salehkaleybar, Matin Hashemi

摘要：图匹配问题是指恢复两个相关图之间的节点到节点的对应关系。之前的工作理论上表明，在稀疏的Erdos-Renyi图中恢复是可行的，当且仅当在一个图中的一对节点之间以及另一个图中的相应节点之间具有边的概率是大约 Ω(log(n)/n) 的情况下，其中n是节点数。在本文中，我们提出了一种图匹配算法，该算法在不使用预匹配节点对的种子集的情况下，在Θ(log(n)/n)区域的Erdos-Renyi图中获得高概率的正确匹配作为输入。该算法基于其邻居节点的经验度分布的尾部，为高度节点分配结构创新特征。然后，它根据这些特征匹配高度节点，最后获得剩余节点的匹配。我们在 Θ(log(n)/n)和 Θ(log2(n)/n)的区域中评估提出的算法的性能。实验表明，它优于以往两个地区的作品。

博弈动力学驱使自私
的单体获得双赢的结果

原文标题：

A dynamic over games drives selfish agents to win-win outcomes

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06338

作者：

Seth Frey, Curtis Atkisson

摘要：了解人类社会系统的演变需要灵活的制度出现形式。虽然博弈理论通常用于单独模拟交互，但较大的博弈空间可以帮助模拟交互过程的变动。我们引入了一个框架，用于建模“制度演化”，个人如何改变他们所处的博弈。我们将其与更熟悉的博弈内“行为演化”进行对比。从最初的博弈开始，单体通过反复导航到更优选的博弈来跟踪博弈空间中的轨迹，直到它们聚集在优先于所有其他博弈的吸引子上。单体根据其“制度偏好”在博弈之间进行选择，这些偏好根据博弈级别的特征（如稳定性，公平性和效率）来定义博弈之间的比较。通过计算双人空间的制度变迁轨迹，我们发现自利经济主体的吸引者相对于基线过度代表公平性100％，即使这些单体对公平无动于衷。这似乎是因为作为博弈特征的公平性与这些单体喜欢的自助服务特征共同发生。因此，我们将制度演变作为一种机制，鼓励天生自私的单体之间自发地发展合作。然后，我们将这些发现扩展到两个参与者以及另外两种类型的演化因子：演化博弈论的相对适应最大化因子（最大化不平等），以及多级/群体选择理论的相对群体适应最大化因素（最小化不平等）。这项工作为行为和制度演化过程的相互依赖性建模提供了灵活，可测试的形式。

技术、媒体、社会发展
和财务可持续性的深度模型

原文标题：

The Elusive Model of Technology, Media, Social Development, and Financial Sustainability

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06360

作者：

Aaditeshwar Seth

摘要：我们在本文中重述了Gram Vaani长达十年的故事，Gram Vaani是一家社会企业，旨在为农村和低收入环境中的参与性媒体建立适当的ICT（信息和通信技术），以实现社会发展和社区赋权。其他社会企业将与获得的学习和Gram Vaani为实现其使命而必须承担的战略支点相关，同时寻求稳健的财务可持续性模型。虽然我们认为理想的模型仍然难以捉摸，但我们在这篇文章中提出了一个开放的问题，即关于区分不同类型企业的原因，商业或社会，营利或非营利并认为所有企业都应该拥有他们工作的道德基础。

微观、中观、宏观：
三角对网络中社区的影响

原文标题：

Micro, Meso, Macro: the effect of triangles on communities in networks

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06361

作者：

Sophie Wharrie, Lamiae Azizi, Eduardo G. Altmann

摘要：中尺度结构（社区）可用于理解复杂网络的宏观尺度属性，例如它们的功能和形成机制。已知微尺度结构存在于大多数复杂网络中（例如，大量三角形或模体），但是在社区检测算法中考虑（例如，作为空模型）的简单随机图模型中不存在微尺度结构。在本文中，我们研究了微结构对网络中社区外观的影响。我们发现，只有三角形的存在才会导致社区的出现，即使在旨在避免在随机网络中检测社区的方法中也是如此。这表明社区可以从微观层面发生的简单的动机生成过程中自发地出现。我们的结果基于四种广泛使用的社区检测方法（随机块模型，谱方法，模块化最大化和Infomap算法）和三种不同的生成网络模型（三元闭包，广义配置模型和带三角形的随机图）。

马尔可夫方法解决
同发疾病的相互作用

原文标题：

Markovian approach to tackle the interaction of simultaneous diseases

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06389

作者：

David Soriano-Paños, Fakhteh Ghanbarnejad, Sandro Meloni, Jesús Gómez-Gardeñes

摘要：几种突然爆发的疾病的同时出现或一些多系病原体的共同消失是在同一群体内传播的病原体之间相互作用的指纹。在这里，我们提出了一个通用的多功能基准，以解决相互作用疾病的合作和竞争。我们描述了由病原体之间的合作引起的疾病有无之间的爆炸性转变，并显示了这种突然转变开始所需的合作程度。对于竞争性疾病，我们描述了相互排斥的病例，并在分析上得出了只有一种病原体繁殖的全优势阶段与共存体系之间的转换点。最后，我们使用这个框架来分析前一个过渡点的行为，以证明病原体之间的竞争是松弛的。

打磨理论：创造
力的复杂系统框架

原文标题：

Honing Theory: A Complex Systems Framework for Creativity

地址：

http://arxiv.org/abs/1610.02484

作者：

Liane Gabora

摘要：本文提出了一种创造性理论，称为打磨理论，这个理论认为创造力通过群体中自我组织，自我维持和自我复制的人类思维个体，交流和推动文化的进化。根据打磨理论，思想与其他自组织系统一样，修改自身的内容并适应其环境以最小化熵。创造力始于对高熵心理原料的检测，这会激发不确定性并引发奖惩机制。创作过程涉及从新环境中递归性地解析这些材料，直到它被充分重构，唤醒消失。重构过程涉及神经同步和动态绑定，并且可以通过暂时转换到更加相关的思维模式来促进。创造性的作品可能同样会引发其他人的重组，从而有助于更细微的世界观的文化演变。由于连接创意产出的文化下降线可能表现出很少的连续性，因此提出文化演化发生在自组织思维的层面上，输出反映了它们的演化状态。打磨理论解决了其他创造性理论未能解决的挑战，例如指导重组过程的因素，以及创造性工作在何种意义上的演变。证据来自实证研究，基于单体的文化演化计算模型和概念组合模型。

短期危机信息中的
低监督紧急检测和迁移

原文标题：

Low-supervision urgency detection and transfer in short crisis messages

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06745

作者：

Mayank Kejriwal, Peilin Zhou

摘要：近年来，由于气候变化和难民危机等社会政治局势的影响，人道主义灾难一直在增加。技术可用于在发生自然灾害时最好地调动食物和水等资源，通过半自动标记推文和短消息来表明需求的迫切性。这个问题具有挑战性，不仅是因为灾难发生后数据稀疏，而且还因为发展中国家灾难的不同特点（难以培养一个系统）以及社交媒体中的噪音和不稳定。在本文中，我们提出了一个强大的，低监督的社交媒体紧急系统，通过在集合环境中利用标记和未标记的数据来适应任意危机情况。该系统还能够适应新的危机，其中通过使用简单有效的转移学习方法，在提供未标记的背景语料库情况下也可以实现。实验上，我们的转移学习和低监督方法在无数灾难数据集上的表现优于可行的基线。

ICT项目设计
和管理的道德基础

原文标题：

Ethical Underpinnings in the Design and Management of ICT Projects

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06809

作者：

Aaditeshwar Seth

摘要：为了理解为什么在ICT项目中经常出现不良后果，我们在本文中关注三个方面。首先，我们提出几个例子，证明仅仅在信息通信技术系统的设计中纳入道德框架本身是不够的，道德规范也需要指导项目的部署和持续管理。我们提出了一个框架，将ICT项目的目标，设计和部署管理结合在一起，形成一个共同的基础道德体系。其次，我们认为基于权力的平等应被纳入ICT项目的关键基础道德价值，以确保项目不会加强与项目直接或间接相关的行动者之间权力关系的不平等。我们提出了一种对ICT项目进行建模的方法，以便对生态系统中各个参与者之间的权力关系产生清晰的影响。第三，我们讨论了项目团队最终需要维护任何ICT项目背后的道德价值观，其中政治意识形态或分散团队等某些因素可能会影响这些道德价值观遵循的严谨性。在信息通信技术项目的设计和管理中具有道德基础的这三个方面，我们对信息通信技术项目采用基于功率的平等原则的必要性以及项目团队社会化的重要性，在今天这个信息通信技术平台的时代，我们需要越来越多的关注这些原则。因为在这个时代，数以百万计的用户在同一个平台上进行交互，但只有少数人在管理这个平台。

深度社交协同过滤

原文标题：

Deep Social Collaborative Filtering

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.06853

作者：

Wenqi Fan, Yao Ma, Dawei Yin, Jianping Wang, Jiliang Tang, Qing Li

摘要：推荐系统对于缓解在线世界中的信息过载问题至关重要。大多数现代推荐系统通过基于协同过滤技术的交互来捕获用户对项目的偏好。除了用户-项目交互之外。如社会理论所暗示的：社会网络还可以提供有用的信息来理解用户的偏好，例如同质性和影响力。最近，深度神经网络已被用于社交推荐，其促进用户-项目交互和社会网络信息。但是，这些模型中的大多数都无法充分利用社会网络信息。他们只使用来自直接邻居的信息，但远方邻居也可以提供有用的信息。同时，大多数这些模型在不考虑具体建议的情况下平等对待邻居的信息。但是，对于特定的推荐案例，与特定项目相关的信息将会有所帮助。此外，大多数这些模型没有明确地将邻居的意见捕获到社交推荐的项目，而不同的意见可能会以不同的方式影响用户。在本文中，为了解决上述挑战，我们提出了DSCF，一种深层社交协作过滤框架，可以利用推荐系统的各个方面的社交关系。对两个真实世界数据集的综合实验表明了拟议框架的有效性。

社会网络产生过程中的同质性：
一种来自社交距离依附模型的见解

原文标题：

Homophily as a process generating social networks: insights from Social Distance Attachment model

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.07055

作者：

Szymon Talaga, Andrzej Nowak

摘要：现实世界的社会网络通常表现出高水平的聚类，正向协调性，短的平均路径长度（小世界属性）和变界，这意味着社交网络不是无标度的度分布。同时，同质性（定义为相似单体相互连接的倾向）是许多人类和动物社会中观察到的特征之一。在本文中，我们研究了同质性可以被视为产生和构建社会网络的重要力量的程度。为此，我们进行了基于社交距离附着（SDA）网络模型的模拟研究，其中节点嵌入在抽象的社交空间中，并且连接概率在功能上依赖于节点之间的距离。我们发现，同质性，特别是与随机边重连相结合，可以重现社会网络的许多特征。此外，我们设计了一个将SDA与配置模型相结合的混合模型，该模型允许生成具有任意度分布的同质驱动网络，并且我们使用它来研究同质性与对程度分布施加约束的过程的相互作用。我们表明，同质性对聚类的影响在分布约束方面是稳健的，而程度的相关性可能高度依赖于特定类型的强制程度序列。数值计算结果通过回顾支持社会网络的一般几何方法和同质性以及SDA模型中假设的连接概率函数的特定函数形式的理论和/或分析论证。

scikit-mobility：一个用于人类
移动分析和模拟的开源Python库

原文标题：

scikit-mobility: An open-source Python library for human mobility analysis and simulation

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.07062

作者：

Luca Pappalardo, Gianni Barlacchi, Filippo Simini, Roberto Pellungrini

摘要：地理空间移动性数据（例如，GPS跟踪，呼叫详细记录）的可用性是在不久的将来将增长的趋势。因此，理解和模拟人类移动性对于许多当前和未来的应用至关重要，例如交通预测，城市规划和流行病建模，因此这件事对于许多参与者，从城市规划者到决策者和广告公司都很重要。scikit-mobility是一个用于移动性分析和模拟的Python库，允许用户：

（1）通过使用表征人类移动模式的主要测量值（例如，旋转半径，每日模体，移动熵）来分析移动性数据;

（2）通过执行最常见的人类流动模型（例如，重力和辐射模型，勘探和优惠回报模型）来模拟个人和集体的流动性;

（3）通过从文献中获得的一组验证度量来比较所有这些模型。

scikit-mobility提供了一种高效且易于使用的实现，它基于标准Python库numpy，pandas和geopandas，文献中存在的主要集体和个体人类移动模型，允许从真实数据中拟合参数以及用于生成合成时空轨迹的模型的运行。scikit-mobility是城市模拟和假设分析发展的起点，例如，模拟新基础设施建设后的城市交通变化，或者当流行病扩散，恐怖袭击或国际事件等创伤事件发生时的人类移动。

数据驱动的最佳
自行车网络增长策略

原文标题：

Data-driven strategies for optimal bicycle network growth

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.07080

作者：

Luis Natera, Federico Battiston, Gerardo Iñiguez, Michael Szell

摘要：从人行道和自行车道到街道和铁路线的城市交通网络为城市中的移动和社会经济生活提供了支柱。这些网络可以理解为更大的多路传输网络的层。由于大多数城市以汽车为中心，因此最发达的层通常是街道层，而其他层可能高度断开连接。为了使城市交通可持续发展，城市越来越多地投资开发自行车网络。然而，考虑到自行车网络层通常不完整的性质，目前尚不清楚如何在有限的预算下全面有效地扩展它。在这里，我们开发了数据驱动的算法网络增长策略，并将其应用于世界各地的城市，表明小型但重点突出的投资可以显著提高城市自行车网络的连通性和直接性。我们通过网络组件分析和多模式城市指纹来激励我们的算法的发展，这些指纹根据不同网络层之间的连通性揭示不同类别的城市。我们引入了两个贪心算法来添加自行车层中最关键的缺失链接：第一个算法连接两个最大的连接组件，第二个算法连接最大的组件和最近的组件。我们表明，这些算法超越了随机方法和基线最小投资策略，它连接了忽略大小的最近组件。我们的计算方法利用城市范围内的城市数据，概述了从汽车中心到可持续城市的新途径。这是实现自行车基础设施发展的量化整合的第一步，这项研究对于城市规划者和利益相关者来说可能是有价值的。

热力学状态方程到
经济状态方程背后的本质

原文标题：

Nature of thermodynamics equation of state towards economics equation of state

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.07108

作者：

Burin Gumjudpai (IF Naresuan, ThEP Center, Econ NIDA), Yuthana Sethapramote (Econ NIDA)

摘要：这篇批判性的文章关于热力学本质和状态方程（EoS）中变量的作用。它分析EoS中的坐标变量，以便注意中心概念，并用于为构建新EoS或测试新构建的经验方程的EoS状态奠定基础。通过这些概念，我们将EoS分为两类。我们发现，由cite GumjMarket提出的单一价格需求和线性价格相关供给函数的市场EoS不是EoS，因为它只有一个自由度。

良好医疗保健服务和患者满
意度的途径：一种演化博弈论方法

原文标题：

Pathways to Good Healthcare Services and Patient Satisfaction: An Evolutionary Game Theoretical Approach

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.07132

作者：

Zainab Alalawi, The Anh Han, Yifeng Zeng, Aiman Elragig

摘要：近年来，英国国民健康服务（NHS）在独立医疗保健方面的支出有所增加，预计随着人口增长预测将维持其上升趋势。有些人认为这种增加不是为了扩大患者的选择，而是为了将公共医疗保健私有化。这场辩论是否会引发社会困境，NHS是否应该停止与私人提供者合作。本文通过调查三个拟议人群之间的合作演变来促进医疗保健经济模型：公共医疗保健提供者，私人医疗保健提供者和患者。通过扩大患者的治疗选择，将患者群体作为决策过程的主要参与者。我们开发了一个通用的基本模型，根据给定的参数衡量医疗保健的成本，例如NHS和私人医疗服务提供者在这两个领域的投资成本，治疗成本和获得的收益。引入了患者代价高昂的惩罚作为加强三个人群之间合作的机制。我们的研究结果表明，通过对缺陷提供者实施惩罚（患者的惩罚），可以改善合作。虽然惩罚增加了合作，但考虑到与基本模型相比合作的微小进步这是非常珍贵的。

科学移动网络的枢纽和权威

原文标题：

Hubs and authorities of the scientific migration network

地址：

http://arxiv.org/abs/1907.07175

作者：

Alessandra Urbinati, Edoardo Galimberti, Giancarlo Ruffo

摘要：在这项工作中，我们从复杂的网络角度研究研究人员、科学家和学者的国际迁移，以确定参与迁移现象的中心国家。我们将科学迁移网络（SMN）定义为时间有向加权网络，其中节点是世界国家。链接占科学家从一个国家移动到另一个国家的数量，时间戳代表年份（从2000年到2016年）。使用2.8百万个ORCID公共配置文件作为数据源。然后，我们使用众所周知的加权超链接诱导主题搜索（HITS）算法来描述SMN的中心和权限，以捕捉从全球视角提供和吸引研究人员之间的相互作用，并将这些结果与其他本地和全球方法联系起来。我们还调查了枢纽和权威前任的后继者的地方特征，以深入探讨建立枢纽和当局的动机。我们的研究结果强调了一系列国家作为枢纽和权威的存在，它们在科学移动网络中占据优势地位，并具有类似的地方特征。最后，我们展示了如何利用网络可视化来证明所选中心和权威的中心网络的时间演变。