本期编译：复杂性文摘翻译组

1.发动特朗普的列车：

理解政治操控社区中的集体行动

题目：Mobilizing the Trump Train: Understanding Collective Action in a Political Trolling Community

地址：

https://arxiv.org/abs/1806.00429

关键词：舆论分析、信息社团结构

政治操控者引发网络争端不仅仅为了娱乐，也有意识形态层面的原因。比如为了推选他们期望的政治候选人。政治操控团体最近颇受关注，因为他们被认为是帮助唐纳德·特朗普赢得2016年美国总统大选的核心力量，而这其中涉及到大规模的群众动员。政治操控者面临着独特的挑战，因为他们必须建立自己的社群而与此同时扰乱其他社群。

然而，很少有人知道政治操控者是如何动员足够的参与，并使这些参与突然成为其他社群的困扰。我们对其中一个最具有影响力和破坏性的政治操控社区中

（the subreddit /r/The_Donald (TD)）超过1600万数量的评论进行了一个定量的纵向分析。我们将T_D社区（前述具有代表性的政治操控社区）当作大规模政治集体行动的缩影，从而理解这些异常空间中的参与和集体行动。

具体而言，我们首先研究了最活跃的参与者的特征，以揭示驱动着他们持续参与的可能原因。接下来，我们调查这些活跃的个体如何动员他们的社群来行动。通过分析我们发现，他们最积极地运用不同的话语策略动员参与、并部署技术性工具，如机器人，来创建共享身份认同并实现持续参与。在结论中我们为公民社会媒体的设计者们提供了具有数据支持的设计建议。

2.弹性分析：多模态交通

网络的覆盖范围与鲁棒性

题目： Resilience analytics: coverage and robustness in multi-modal transportation networks

地址：

https://comdig.unam.mx/2018/06/07/resilience-analytics-coverage-and-robustness-in-multi-modal-transportation-networks/

关键词：多层复杂网络、城市建模

在复合多层网络上随机游走的几种情况

一个城市的多模态交通网络可以根据不同的交通模式建模为包含不同层次的复合网络。这些层次包括但不限于,公交车网络, 地铁网络和道路交通网络等。从形式上来说,复合网络是一个多层的图，其中相同集合中的节点依据不同类型的关系进行连接。层内关系表示同一交通模式中连接站点的路段, 而跨层关系则代表同一站点内不同交通方式之间的连接。

对于一个城市的多模态交通系统, 我们期望通过估计覆盖范围来评估它的质量或效率，其中覆盖范围可由一个在给定时间或步数内随机走动的行人所覆盖的城市部分来估计。我们还对整个交通系统的鲁棒性感兴趣，针对随机或特定性失效影响交通系统一个或多个部分的现象，系统所具有的承受能力。以往的方法提出了一个数学框架, 以数值计算的方式来获取复合网络的覆盖范围。然而, 这些解决方案的基础是特征值分解, 而这在大型系统中是极为耗时且难以求解的。

在本项工作中, 我们提出了一种有效的多模态城市移动性估计算法（MUME）, 其利用了复合交通的超拉普拉斯矩阵的特殊结构, 以此计算了系统的覆盖范围。我们进行了一系列全面的实验, 在巴黎、伦敦、纽约和芝加哥等城市的合成交通网络和实际交通网络中展示了MUME的有效性和效率。未来的目标是利用这一经验对类似多哈这样快速发展的城市进行预测。

3.作为生态系统进化的

自催化进程的生态位涌现

题目： Niche emergence as an autocatalytic process in the evolution of ecosystems

地址：

https://comdig.unam.mx/2018/06/05/niche-emergence-as-an-autocatalytic-process-in-the-evolution-of-ecosystems/

关键词：生物群体、生态位、演化

正如化石记录中呈现的全球性的长期模式，许多研究认为对生态空间的利用和生态多样性的变化是由于生态位分区（niche partitioning）的影响。然而在进化的历史长河中，生态位分区作为一种生物的共存方式，其共享环境资源和条件的能力是有限的。

事实上，如果不对生态位的变量设置限制，物理性局限（物理空间、相关资源和环境条件）会阻碍高度分区的产生。本文提出，驱动生态多样性的主要因素，不是生态位分区，而是生态位涌现（niche emergence）。

具体来说，本文把生态系统看作是自催化集合——一个催化封闭而且自我持续的反应网络（或相互作用网络）。文中列举了一些这样的生态自催化网络，讨论了它们如何引起生态位涌现（在时间和空间上）的扩展过程，以及这些网络如何随着时间不断演化（即所谓的evoRAFs）。

此外，通过运用自催化集合形成的过程，本文预期生态系统的灭绝事件的规模符合幂律分布。简言之，本文进一步阐述了我们先前提出的关于新物种会创造新的生态位的论点，从而认为生物多样化是一个自催化的过程。

对于人口迁移的广义引力模型

题目： Generalized Gravity Model for Human Migration

地址：

https://arxiv.org/abs/1805.10422

关键词：人类迁移建模

引力模型类似于物理中的万有引力定律，将地区的规模类比于物体的“质量”，将地理上两个地区之间的距离类比于万有引力定律中两物体之间的“距离”。这一简单而强大的模型已被广泛应用于描述不同地区间的交通流、贸易流及人口迁徙流等等。但是，当人口具有不同属性的亚群结构时，仅考虑地区的体量和地理距离两项信息能否准确刻画地区之间的人口流动现象？

最近，一项研究针对人口流动问题，提出了广义引力模型。该模型不仅考虑整个人口群体的体量及地理距离大小，还利用了亚群结构具有的地理上的和其他方面的性质。比如，这一研究用该模型刻画过去韩国各大家族间的联姻情况（例如有多少丁家族的新娘嫁到了甲、乙、丙家）时，便利用了各家族自身的地理位置特性及其他特性。本文作者验证了该广义引力模型比原有的引力模型更准确地反映了地区间的人口迁移情况，因为它能够捕捉到人口亚群内部的结构和性质。

复杂网络中的动态不变性

题目： Dynamical invariance in complex networks

地址：

https://arxiv.org/abs/1805.10233

关键词：复杂网络理论

考虑复杂网络中存在着多物种系统交互，我们提出两种不同的技术来修改网络拓扑结构，同时保留其动态行为。在齐次解自发不稳定的参数区域，扰动会沿着网络连接中的不稳定方向发展，进而产生不规则的时空模式。

我们利用图像拉普拉斯算子的谱特性来修改其拓扑，同时保留潜在平衡的不稳定流形。新构建的网络与前者是等动力的（isodynamic），这意味着它再现了对原始系统所显示的扰动的动态响应。

第一种方法直接作用于本征模式，从而导致链路权重的再分配，这在某种情况下可以完全改变原始网路的结构。

第二种方法使用特征向量的局部特征来识别和随机化那些在大多数情形下只嵌入到稳定流形中的子网络。我们使用Ginzburg-Landau系统作为参考模型测试这两种技术在不同网络拓扑中的表现。

虽然通过第一种方法产生的等动力网络上的模式之间相关性较大，但是第二种方法可以实现在单个节点水平上的更精细的控制。这项工作在识别离散支撑系列的多重可能性方面开辟了一个新视角，即在一般反应-扩散系统中的激发等效动力学响应。

排序算法对生长网络的长期影响

题目：The long-term impact of ranking algorithms in growing networks

地址：

https://arxiv.org/abs/1805.12505

关键词：网络排序算法、网络增长

当我们在网上搜索内容时，总会不断接触到排序。比如，网页搜索结果往往是根据排名呈现出来，而线上书店通常会给我们展示畅销书籍列表。尽管现有文献已对基于流行度或网络的排序指标（如节点连接数和Google的PageRank）进行深入研究，但我们仍然对采用不同排序算法可能造成的潜在系统性后果缺乏清晰的认识。

在本文中，作者通过引入网络生长模型填补了这一空白，在此模型中，节点获得新连接的概率取决于它当前的排名及其内在性质。该模型能够量化排序算法检测和提升高质量内容的能力，以及网络中内容流行度的异质性程度。

作者表明，通过纠正排序指标中普遍存在的年龄偏差【注释1】，网络中的节点质量和其长期流行度更加一致，同时网络中节点流行度的异质性也大为增加。本文创新性地使用基于模型的方法理解流行度指标（排序算法）的长期影响，并可将此方法用于改进信息过滤工具。

【注释1】：年龄偏差是指网络中存在时间越久的节点，就越容易有更多新的节点与它连接（更高的流行度）。在此情况下，如果使用连接数或者流行度作为排序指标，网络中新加入的高质量节点就很难排在前列，从而导致节点质量与其流行度不相匹配的情况发生。

7.从白鹳的局域集体行为

到它的全球迁徙模式

题目： From local collective behavior to global migratory patterns in white storks

地址：

http://science.sciencemag.org/content/360/6391/911?et_rid=34816647&et_cid=2072632

关键词：生物集群、群体行为、群体演化，全球迁移

利用加速器和高精度GPS记录的、不同空间尺度上的群体迁移轨迹

白鹳是一种高度社会化的候鸟，它们每年迁徙上千公里，在哺育后代的欧洲和越冬的非洲之间往返。白天，这些鸟结成巨大且看似杂乱无章的群体，成群结队飞行。

社会动力学在引导集体迁徙的过程中扮演了什么样的角色呢？要识别这样的动力学系统，需要长距离跟踪动物个体。Flack等人用GPS跟踪了白鹳幼鸟南迁的过程，他们发现，鸟群整体上会被分成两类：“领队”和“跟随者”。领队会寻找有上升热气流的区域，拍打翅膀次数更少，飞行距离更长。跟随者追随领队进入热气流，然而沿着不同的轨迹，拍打翅膀次数更多，飞行距离更短。

高空飞行的候鸟会利用上升热气流，实现以最低能耗飞行遥远的距离。在定位热气流时，社会信息交互或许帮助了这些鸟。但是研究集体运动一直是研究者面临的一大难题。利用高分辨率GPS和加速计，Flack等人考察了27只自然迁徙的白鹳幼鸟群的集体运动。分析多个尺度上的个体与集体运动，揭示出少数领队会导航，并探索热气流，而跟随者则从中获益的规律。不过与此同时，跟随者往往需要在较低高度就更早地离开热气流，为此它们不得不更多地拍打翅膀。另外，跟随者每年的迁徙距离也比领队更近。文中，作者为自由飞行的社会化候鸟的交互行为，以及自然种群集体运动的成本与收益问题提供了深刻见解。