- 非线性投票模型的多层协同演化动力学;
- 舆论动态的不对称逆势;
- 用社交媒体发现阿片类使用模式并预防复发;
- 看和读：使用多模社交媒体数据检测高等教育学生抑郁症症状;
- 合作性流行病的信息传递理论;
- 社会动态的本地和全球互动竞争：友谊网络有多重要？;
- 通过挖掘因果表达辅助在线舆论动态：卫报气候变化辩论的案例;
非线性投票模型的多层协同演化动力学
原文标题： Multilayer coevolution dynamics of the nonlinear voter model
地址： http://arxiv.org/abs/1811.12136
作者： Byungjoon Min, Maxi San Miguel
摘要： 我们研究了两层网络上的协同演化的非线性模型选民。共同演化手段和每一层中的网络的拓扑结构的节点的状态的耦合动力学。可塑性参数p测量节点的状态的演变和所述网络的链路通过重连演进的相对时间比例。的相互作用的非线性通过描述本地多数，是Q = 1种的普通选举人模型的边际情况的非线性效应一个参数q考虑。最后，两个层之间的连接是由一个复用度的测量。在这三个参数，P，Q的条款和我们发现不同的阶段和转移的丰富的相图。当两个层具有相同的可塑性P，在一个单一的层中观察到的碎片过渡转移到较大的比例可塑性值，这样避免了多路碎裂。不同可塑性为两层导致不在一个共同演化非线性选举人模型在单个层，即当q不对称零散相> 1和用于与dfferent类型的q <1耦合层的有源破碎相存在新相非线性，Q1 <1和q2> 1，我们可以通过增加可塑性参数，没有碎裂和随后的片段化转变的第一吸收过渡找到两个不同的转换。
舆论动态的不对称逆势
原文标题： Asymmetric contrarians in opinion dynamics
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01053
作者： Serge Galam, Taksu Cheon
摘要： 不对称在反向行为是使用尺寸为3的更新群组意见动力学Galam模型内研究了两种相互竞争的观点A和B表示 X 和Y A和B逆向的各自的比例，实现方式的四种方案进行了研究。第一方案，对每个系列的概率 X 和用于保持分别舆论A和B.第二方案只针对全球大多数的概率 X 是当A为广大和更新组内激活逆向主体 Y 更新后激活逆势Y B为多数。第三个方案考虑对当地多数和少数意见，当地大部分更新之前行事组逆向。最后方案激活组当地广大更新之前，但只针对本地多数逆向。主要结果是由对称逆向产生的百分之五十吸引子的损失。生产少了几分逆势自身一侧比另一侧成为取胜的公开辩论，这反过来又可以保证在选举中获胜的关键。舆论动力学的相关相图被发现表现出丰富多样的直观的结果。
用社交媒体发现阿片类使用模式并预防复发
原文标题： Discovering Opioid Use Patterns from Social Media for Relapse Prevention
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01122
作者： Zhou Yang, Spencer Bradshaw, Rattikorn Hewett, Fang Jin
摘要： 美国目前正经历一场前所未有的阿片类药物的危机，以及阿片类药物过量已成为伤害和死亡的主要原因。有效的阿片成瘾的恢复不仅要求医学治疗，而且对影响的个人行为干预。在本文中，我们研究的患者来自社交媒体阿片类药物使用障碍（OUD）通信和行为模式，意欲展示从常见的活动，如在线社会网络如何现有的信息，可能会导致更好的预测，评估，并最终预防的复发。包括建模网上讨论的话题，分析文本共现和相关性，并确定人的情绪状态与OUD - 通过多学科和先进新颖的分析角度来看，我们通过分析从Reddit.com阿片组表征阿片成瘾的行为模式。这些定量分析都具有实际意义，展示从网络社交媒体创新的方式利用信息，创造技术，可以帮助预防复发。
看和读：使用多模社交媒体数据检测高等教育学生抑郁症症状
原文标题： See and Read: Detecting Depression Symptoms in Higher Education Students Using Multimodal Social Media Data
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01131
作者： Paulo Mann, Aline Paes, Elton H. Matsushima
摘要： 精神障碍如抑郁和焦虑已经在全球人口以惊人的速度不断增加。值得注意的是，重度抑郁症已成为高等教育的学生，加重中常见的问题，甚至可能引起的，通过他们必须面对升学的压力。虽然这一惊人情况的原因尚不清楚（尽管广泛的研究），已经面临这样的问题，学生必须接受治疗。为此，首先要筛选症状。对于传统的方式是依靠临床协商或回答问卷。然而，如今，在社交媒体共享的数据是可以用来检测抑郁症的症状，即使学生无法负担或寻找专业护理一个无处不在的来源。以前的作品已经依赖于社交媒体数据，以检测在一般人群中抑郁症，平时注重无论是张贴的图片或文字或依靠元数据。在这项工作中，我们侧重于检测的抑郁症状的严重程度在高等教育的学生，通过深度学习比较张贴在Instagram的图片和它们的标题都引起功能工程模型。实验结果表明，学生呈现BDI得分高于20可与召回0.92和精度在最好的情况下，通过一个融合模型达到0.69进行检测。我们的发现显示的帮助潜在抑郁症的进一步调查，通过将学生风险要轻，引导他们获得适当的治疗。
合作性流行病的信息传递理论
原文标题： Message-passing theory for cooperative epidemics
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01179
作者： Byungjoon Min, Claudio Castellano
摘要： 其中一个复杂的网络上传播过程的相互作用是非常重要的一个平凡的现象。最近已经认识到感染性疾病中的协同效应可引起流行性的现象蔓延质的变化，例如产生突然的过渡和滞后。在这里，我们考虑在网络上两个相互作用的病原体一个简单的模型，我们通过消息传递的方式进行研究。这样，我们能够提供针对任何给定的网络结构整个相图模型的行为的详细预测。上合成的网络（均相和多相）数值仿真确认了理论结果的高精度。最后，我们考虑查明最好是种子的感染，以便最大限度地观测大规模爆发的概率节点的问题。消息传递方法提供一个精确的解决方案还针对此问题。
社会动态的本地和全球互动竞争：友谊网络有多重要？
原文标题： Competing local and global interactions in social dynamics: how important is the friendship network?
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01236
作者： Arkadiusz Jędrzejewski, Bartłomiej Nowak, Angelika Abramiuk, Katarzyna Sznajd-Weron
摘要： 通过对产品的评级实证研究的启发，我们研究了一类意见形成模式与竞争全局和局部的相互作用。模型由上瓦特斯托加茨网络在一对近似的装置和蒙特卡罗模拟研究。我们表明，该协议是最难以与当地的整合和全球反从众模型中实现。此外，网络结构的作用就是在这种情况下，最显著，并在相反的情况下变得几乎不相关，即与全球整合和当地反从众模型。
通过挖掘因果表达辅助在线舆论动态：卫报气候变化辩论的案例
原文标题： Facilitating on-line opinion dynamics by mining expressions of causation. The case of climate change debates on The Guardian
地址： http://arxiv.org/abs/1912.01252
作者： Tom Willaert, Sven Banisch, Paul Van Eecke, Katrien Beuls
摘要： 新闻网站的评论部分是其中潜在冲突的意见和信仰是有声的空间。解决如何通过技术手段研究这种文化和社会冲突问题，本文章严格审查的可能性和机引导下的探索和网上舆论动态的潜在便利的局限性。这些调查是通过实验观测站的挖掘和分析意见气候变化相关的用户评论的新闻报道与TheGuardian.com的讨论指导。这个天文台联合收割机因果关系，以基于因果关系的表达我的信念和可视化的意见景观与计算文本分析映射方法。 （1）引入数字化的方法和开放的基础架构进行数据发掘和分析（2）关于这些方法和基础设施的影响，尤其是在从舆论观察到辩论便利的飞跃方面的辩论搞，文章的目的是使一个意见动力学研究和冲突在新媒体环境下的实践和理论贡献。
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