- 复杂信息动力学的统计物理学;
- 通过在线招聘广告研究COVID-19危机期间的英国就业市场;
- COVID-19对人类流动性的时空分析：以美国为例;
- 印度的收入分配和不平等状况：2014-19年;
- 基于主体的计算模型辅助方法，用于在实际场景评估中改进不平等调整后的人类发展指数（IHDI），以实现更大的均等;
- 在联系人跟踪中翻转视角;
- 使用救援指南将人群的平均CVaR疏散时间降至最低：基于场景的方法;
- 在超复杂网络上;
- 从问到答：更多地参与Stack Overflow;
- EDNA-COVID：使用EDNA流工具包收集的大规模Covid-19数据集;
复杂信息动力学的统计物理学
原文标题： Statistical physics of complex information dynamics
地址： http://arxiv.org/abs/2010.04014
作者： Arsham Ghavasieh, Carlo Nicolini, Manlio De Domenico
摘要： 复杂系统的组成部分交换信息以正常运行。它们的信号动力学常常导致出现诸如相变和集体行为之类的突发现象。尽管信息交换已经通过独特的传播过程进行了广泛的建模-例如连续时间传播，随机游走，同步和共识-在复杂网络之上，还是一个统一的，基于物理的框架来研究信息动态并获得见解关于微观相互作用的宏观影响，我们仍然难以理解。在本文中，我们从信息动力学的统计领域理论出发，介绍了该框架，该框架统一了一系列控制静态或时变结构上信息演化的动力学过程。我们表明，信息算子形成了有意义的统计集合，并且它们的叠加定义了可用于复杂动力学分析的密度矩阵。作为直接的应用，我们表明该集合的冯·诺依曼熵可以作为复杂系统功能多样性的一种度量，它是根据组件之间的高级交互作用的功能区分来定义的。我们的结果表明，模块化和层次结构是经验复杂系统的两个关键特征-从人的大脑到社会和城市网络-在保证功能多样性方面发挥着关键作用，因此受到青睐。
通过在线招聘广告研究COVID-19危机期间的英国就业市场
原文标题： Studying the UK Job Market During the COVID-19 Crisis with Online Job Ads
地址： http://arxiv.org/abs/2010.03629
作者： Rudy Arthur
摘要： COVID-19全球大流行以及为缓解这种大流行而制定的封锁政策对劳动力市场产生了深远的影响。要了解这些影响，就需要我们尽可能接近实时地获取和分析数据，尤其是在规则快速变化和实施了本地锁定的情况下。在这项工作中，我们通过分析在线工作委员会Reed.co.uk的数据来研究英国劳动力市场。使用主题建模和地理推断方法，我们能够按部门和地理位置细分数据。我们还将研究自3月份英国发生COVID-19危机以来，薪水，合同类型和工作方式如何变化。总体而言，在锁定的前几周，空缺率下降了60％至70％。到9月中旬，这一数字有所回升，但仍下降了40％至50％。按部门细分，接待和毕业生职位的空缺大大减少，而锁定期间的护理工作和护理空缺更多。尽管有迹象表明，当地的停工使恢复停滞，受灾较重的地区空缺减少的幅度较小，但地理上的差异没有部门之间的差异大。中位数工资，全职和长期工作的数量也有微小但重要的变化。除了这些结果之外，这项工作还提出了一种开放的方法，可以在这些不稳定的条件下对劳动力市场进行快速而详细的调查。
COVID-19对人类流动性的时空分析：以美国为例
原文标题： Spatial-temporal Analysis of COVID-19's Impact on Human Mobility: the Case of the United States
地址： http://arxiv.org/abs/2010.03707
作者： Songhe Wang, Kangda Wei, Lei Lin, Weizi Li
摘要： 自2019年12月以来，COVID-19一直影响着社会生活的各个方面，包括人类活动。在本文中，我们研究了美国州际层面上COVID-19对人类活动模式的影响。从时间角度来看，我们发现出行方式的变化并不一定与政府的政策和准则相关，而与人们对大流行的认识更多相关，这反映在Google趋势搜索数据中。我们的结果表明，出行方式适应新情况平均需要14天。从空间角度来看，我们使用来自多尺度动态人员流动数据集的流动性数据进行状态级别的网络分析和聚类。结果，我们发现1）同一集群中的州的地理距离更短； 2）在出现最多簇的时间到Google趋势上与冠状病毒相关的搜索查询的高峰之间又发现了14天的延迟； 3）从3月2日那周到4月6日那一周（集群数量最多的那一周），所有状态的其他网络流量属性（即程度，紧密度和中间度）都将大大降低。
印度的收入分配和不平等状况：2014-19年
原文标题： Income distribution and inequality in India: 2014-19
地址： http://arxiv.org/abs/2010.03602
作者： Anand Sahasranaman, Nishanth Kumar
摘要： 我们研究了2014-19年度印度收入的演变，发现虽然这段时期内收入不平等现象在很大程度上保持一致，但收入分配的下限却遭受了重大损失-最底层的波动不仅表明收入份额下降了〜 38％，但实际平均年收入也为负-4.6％。我们进一步使用农村和城市划分研究了这部分分配的构成，发现即使随着时间的流逝，城市分配底部的收入份额增加，农村分配底部的收入份额却下降了-农村收入分配的最低位十分位数下降了〜41％，而从2014-19年度起，实际平均收入增长率为-4.3％。我们还根据经验确认，印度综合收入分配的最下层主要由农村收入组成，因此实际收入的下降本质上是一种农村现象。通过研究家庭的职业数据，我们发现农村分布的最低位十分位数与小/边际农民的职业和农业劳动密切相关，突显了此类职业的经济脆弱性在不断提高。使用RGBM模型估算印度收入分配中重新分配的性质，我们发现自2015年以来重新分配一直在下降，甚至在2018年变为负值，这与实际收入下降的实际证据吻合，并预示着未来持续的负面重新分配可能导致资源从穷人向富人的重新分配的风险。
基于主体的计算模型辅助方法，用于在实际场景评估中改进不平等调整后的人类发展指数（IHDI），以实现更大的均等
原文标题： Agent Based Computational Model Aided Approach to Improvise the Inequality-Adjusted Human Development Index (IHDI) for Greater Parity in Real Scenario Assessments
地址： http://arxiv.org/abs/2010.03677
作者： Pradipta Banerjee, Subhrabrata Choudhury
摘要： 为了设计，评估和调整全人类发展的政策，首要条件是评估社会的真实状况。已经开发了诸如GDP，基尼系数之类的统计指标来完成对社会经济系统的评估。它们在传统的经济理论中仍然很普遍，但是在人类真正的福祉和发展方面却几乎没有。人类发展指数（HDI）和之后的不平等调整人类发展指数（IHDI）一直是关注人类发展的改变路径的综合指数。但是，尽管其基本理念涵盖了人类发展的全部内容，但综合指数似乎无法在几种情况下掌握实际评估。发生这种情况是由于社会系统的动态非线性所致，在这种系统中，由于系统自身的属性在每次输入时都会发生变化，因此叠加原理无法应用于系统的所有输入和输出之间。我们将使用基于主体的计算系统模型方法来讨论现有索引的明显缺点和可能的改进。
在联系人跟踪中翻转视角
原文标题： Flipping the Perspective in Contact Tracing
地址： http://arxiv.org/abs/2010.03806
作者： Po-Shen Loh
摘要： 联系人跟踪已成为控制COVID-19的广泛讨论的技术。传统的测试-跟踪-隔离-支持范式着重于在人们暴露于积极个体之后识别他们，并隔离他们以保护他人。本文介绍了一种替代性的补充方法，该方法似乎是在接触网络的上下文中第一个在暴露发生之前通知人们的方法，以便他们可以直接采取行动避免暴露自己，而无需使用个人身份信息。我们的系统已经可以使用当前的技术实现：对于每个积极的案例，不仅要通知他们的直接联系人，还要告知成千上万的人，他们与肯定的案例有多远（以其物理关系中的网络理论距离衡量）网络。这种根本不同的方法已经部署在可公开下载的应用程序中。在网络理论的支持下，它带来了一种应对大流行的新工具。就像气象卫星可以对即将来临的飓风提供预警一样，它使个人能够看到很远的地方正在传播传播，并且一开始就直接避免了暴露。这种倒转的观点吸引了自然而然的自我保护的本能，减少了对利他主义的依赖。因此，我们的新系统可以解决迄今为止阻碍许多其他基于应用程序的干预措施的行为协调问题。我们还提供了一种启发式数学分析，从用户的角度显示了我们的系统如何以非常低的采用阈值（在某些常见类型的社区中可能低于10％，如第一次实际部署中的经验所示）达到了临界质量；此后，我们系统的设计自然会加速进一步的采用，同时甚至会警告非用户使用该应用程序。
使用救援指南将人群的平均CVaR疏散时间降至最低：基于场景的方法
原文标题： Minimization of mean-CVaR evacuation time of a crowd using rescue guides: a scenario-based approach
地址： http://arxiv.org/abs/2010.03922
作者： Anton von Schantz, Harri Ehtamo, Simo Hostikka
摘要： 万一在公共场所受到威胁，应将人群挤到避难所或撤离，不要拖延。公共场所的风险管理和疏散计划也应考虑到人流交通方式的不确定性。解决不确定性的一种方法是利用安全人员或指导人员，根据疏散计划将人群引出建筑物。然而，解决最小时间疏散计划是一个计算上的需求问题。在本文中，我们使用社会力量模型将疏散人群和向导建模为多主体系统。为了表示不确定性，我们构建了概率场景。疏散计划在平均情况和效果最差的情况下均应运行良好。因此，我们将该问题表述为一个双目标方案优化问题，其中疏散时间的均值和条件风险值（CVaR）是目标。提出了一种将数值模拟与遗传算法相结合的求解过程。我们将其应用于虚构的客运站的疏散。在平均最佳解决方案中，分配了引导人群以将人群引向最近的出口，而在CVaR最佳解决方案中，重点是解决最坏情况下发生的身体拥堵。通过在每个出口附近的每个业务代表组后面放置一个向导，可以获得使两个目标最小化的计划。
在超复杂网络上
原文标题： On Hypercomplex Networks
地址： http://arxiv.org/abs/2010.03987
作者： Éverton F. da Cunha, Luciano da F. Costa
摘要： “复杂性”的概念在复杂的网络科学中起着核心作用，通常与程度的异质性有关。但是，由于度数分布不足以提供给定网络的可逆表示，因此需要其他补充测量。在当前工作中，我们旨在获得一种称为超复杂网络HC的复杂网络的新模型，该模型不仅具有度分布的异构性，而且还具有相对完整的一组互补拓扑度量。所提出的模型从统一的随机网络（即Erdos-Renyi结构）开始，然后应用优化以增加网络整体复杂性的指标。已经考虑了两种优化方法：梯度下降和模拟退火方法相同。复杂度指数当前对应于几个考虑的测量的变异系数的平均值。报告和讨论了一些有趣的结果，包括以下事实：HC网络随优化过程定义了测量主成分空间中的一条轨迹，该轨迹倾向于偏离所考虑的理论模型，而朝着先前的空白空间移动（低案件密度）。对于相对较少的节点，已经观察到HC网络至少在过渡时期内饱和，经过一定数量的优化步骤后，其复杂性降低，产生的结构特征是每个考虑的拓扑测量均具有增强的异质性，但聚类系数接近零。对于较大的HC网络，我们观察到，在经过大量优化步骤后，网络可以启动外围分支结构，这进一步增加了这些网络的复杂性。
从问到答：更多地参与Stack Overflow
原文标题： From Asking to Answering: Getting More Involved on Stack Overflow
地址： http://arxiv.org/abs/2010.04025
作者： Timur Bachschi, Aniko Hannak, Florian Lemmerich, Johannes Wachs
摘要： 诸如Stack Overflow和Wikipedia之类的在线知识平台依赖于庞大且多样化的贡献者社区。尽管为促进新用户的入职做出了努力，但相对而言，很少有用户成为核心贡献者，这表明存在阻碍社区全面参与的障碍或障碍。本文在Stack Overflow（一个广泛流行的计算机编程问答社区）上研究了此类问题。我们记录了“泄漏管道”的证据，特别是平台上有许多活跃用户从未发布过答案。以此为出发点，我们研究了可能与新贡献者从提出问题到发布答案的转变有关的潜在因素。我们发现用户的个人特征（例如其任期，性别和地理位置）以及他们最活跃的子社区的特征（例如其规模和负面社会反馈的普遍程度）与其发表答案的可能性。通过对这些关系进行测量和建模，我们的文章首先介绍了在线社区贡献渠道中用户晋升的挑战和障碍。
EDNA-COVID：使用EDNA流工具包收集的大规模Covid-19数据集
原文标题： EDNA-COVID: A Large-Scale Covid-19 Dataset Collected with the EDNA Streaming Toolkit
地址： http://arxiv.org/abs/2010.04084
作者： Abhijit Suprem, Calton Pu
摘要： Covid-19大流行从根本上改变了我们生活的许多方面。随着全国范围内的封锁和全屋咨询，有关大流行的讨论自然已转移到社会网络，例如推特。在存在长期不稳定因素的情况下，例如大流行，高速度，高噪声的Covid-19 Twitter提要大流行，这为社会言论的发展提供了前所未有的见解。但是，从此类数据流中实时提取信息需要容错的流式基础结构来执行来自新闻组织，社交订阅源和CDC之类的权威医疗组织的异构数据源的重要集成。为了解决这个问题，我们提出了（i）用于消费和处理流数据的EDNA流工具包，以及（ii）EDNA-Covid，这是自2020年1月25日以来使用EDNA收集的多语种大规模的冠状病毒相关推文数据集。 -Covid在本出版物发行时包括来自世界各地的超过6亿条推文，其中包含10多种语言。我们向公众发布了EDNA工具包和EDNA-Covid数据集，以便可以使用它们来提取有关此非凡社交事件的宝贵见解。
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