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核心速递



  • 社会文化变量对网上讽刺交流的影响;

  • Covid-19透明预测;
  • 基于深度学习的框架，用于处理DGA，电子邮件和URL数据分析中的不平衡;
  • 外来冲击导致在线讨论中的响应增强和情感弹性变化;
  • Friend或Faux：基于图的社会网络上虚假帐户的早期检测;
  • 从航空影像推断的城市格局的社会经济相关性：解释卷积神经网络的激活图;
  • 心理健康平台上的点对点互动参与模式;
  • 石头剪刀布模型最简单泛化为四个物种时弱物种的表现;
  • 具有可变自旋/主体强度的Ising模型;




社会文化变量对

网上讽刺交流的影响


原文标题：
The Effect of Sociocultural Variables on Sarcasm Communication Online
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.04945
作者：
Silviu Vlad Oprea, Walid Magdy

摘要：在线社会网络（OSN）在连接人们并允许他们在线交流方面起着至关重要的作用。OSN用户通过其网络共享他们的想法，时刻和新闻。他们在线共享的消息可能包含讽刺性帖子，其中书面文字所表达的预期含义与原义不同。这可能导致沟通不畅。先前关于语言语言学的研究已经研究了可能导致说话者和听者之间的嘲讽误解的社会文化因素。但是，在OSN方面缺乏此类研究。在本文中，我们通过对社会文化变量（包括性别，年龄，国家和英语母语）对在线讽刺交流效果的影响进行定量分析来填补这一空白。我们直接从发布这些文章的作者那里收集讽刺性推文的示例。此外，我们要求具有不同社会文化背景的第三方注释者将这些推文贴上讽刺的标签。我们的分析表明，年龄，英语的母语和国家/地区具有很大的影响力，应在设计未来的社会分析工具时考虑这些因素，这些工具要么直接研究讽刺，要么着眼于讽刺可能产生影响的相关现象。我们还对围绕OSN进行讽刺交流的社会生态学进行了观察。最后，我们建议可以将我们的发现纳入未来工作的方式。




Covid-19透明预测


原文标题：
Transparent Covid-19 prediction
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.04732
作者：
Christoph Bandt

摘要：我们提出了一种非常简单透明的方法来解释Covid-19确诊病例的时间序列。粗略地讲，分析一周内每天的新感染病例，是定义和早期发现疫情转折点的工具。在意大利，Covid-19活动的增长在一周前不再继续，奥地利和瑞士紧随其后。本研究强调了从感染到中央数据库中列出的感染之间有两周关键性的延迟。我们对Covid-19活性和再生率的时间过程的估计可以减少几天的信息差距。我们表明，西班牙和德国已经超过了转折点。一般来说，在主要的封锁措施后短时间内，估计的再生率就会变得不足为奇，之后Covid-19的活动开始减少。本说明对所有采取了严格的封锁措施的地区都给出了非常乐观的前景。




基于深度学习的框架，

用于处理DGA，电子邮件

和URL数据分析中的不平衡


原文标题：
Deep Learning based Frameworks for Handling Imbalance in DGA, Email, and URL Data Analysis
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.04812
作者：
Simran K, Prathiksha Balakrishna, Vinayakumar R, Soman KP

摘要：深度学习是许多应用程序中最先进的方法。主要问题是，大多数实时数据本质上高度不平衡。为了避免培训方面的偏见，可以使用成本敏感的方法。在本文中，我们提出了基于成本敏感的深度学习框架，并在三种不同的网络安全用例（域生成算法（DGA），电子邮件（Email）和统一资源定位符（URL））中对框架的性能进行了评估。。使用对成本不敏感的方法以及对成本不敏感的方法进行了各种实验，并且基于超参数调整为这两种方法设置了参数。在所有实验中，对成本敏感的深度学习方法的效果要优于对成本不敏感的方法。这主要是由于成本敏感型方法对培训期间样本数量很少的班级很重要，这有助于以更有效的方式学习所有班级。




外来冲击导致在线讨论中

的响应增强和情感弹性变化


原文标题：
Exogenous Shocks Lead to Increased Responsiveness and Shifts in Sentimental Resilience in Online Discussions
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.04820
作者：
Chathika Gunaratne, Subash K. Ray, Caroline Lourenco Alves, Maria Waldl

摘要：尚不完全了解现实事件对通过在线对话表达的动态和情感的影响。尤其是，高度极化的社区的动态，对特定事件的结果进行了深入投资，自然会倾向于对外源事件具有相反的情感敏感性。在这项研究中，我们分析了2018年FIFA世界杯墨西哥对德国小组赛期间的Twitter对话，并研究了实况比赛结果对对话动态和情绪的影响。我们发现，外源事件对会话量和病毒性的影响较小，而对用户响应能力的影响较大。有趣的是，我们观察到紧随博弈中唯一进球后，外来事件对粉丝的影响发生了变化。在受到这种外部冲击之后，优势团队的球迷的情绪弹性得以增强。相比之下，弱势团队的情绪更容易受到外来冲击后进一步发生的外来事件的影响。这些结果支持以下事实：可以通过高度重要的外源事件来操纵具有高度两极分化立场的在线人群的用户参与度和情绪弹性。




Friend或Faux：基于图的

社会网络上虚假帐户的早期检测


原文标题：
Friend or Faux: Graph-Based Early Detection of Fake Accounts on Social Networks
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.04834
作者：
Adam Breuer, Roee Eilat, Udi Weinsberg

摘要：在本文中，我们仅基于社会网络与其他用户的网络连接性，研究了在社会网络上及早发现虚假用户帐户的问题。删除此类帐户是维护社会网络完整性的一项核心任务，早期发现有助于减少此类帐户造成的伤害。然而，众所周知，新的伪造帐户很难通过基于图的算法检测到，因为它们的少量连接不太可能反映出与新的真实帐户的重大结构差异。我们介绍了SybilEdge算法，该算法通过汇总（I）她对朋友请求目标的选择和（II）这些目标各自的响应来确定新用户是否为假帐户（“ sybil”）。SybilEdge执行此聚合，以在其他伪造者还是真实用户更喜欢这些目标的程度，以及这些目标对伪造者与真实用户的反应不同的程度上，赋予用户目标选择更多的权重。我们证明，SybilEdge在Facebook网络上迅速检测到大量新的伪造用户，并且性能优于最新算法。我们还表明，SybilEdge可以强大地标记训练数据中的噪声，网络中不同程度的伪造帐户，以及伪造者可以为他们的朋友请求选择目标的几种不同方式。据我们所知，这是首次显示出基于图的算法能够对仅发送少量好友请求的新用户实现高性能（AUC> 0.9）。




从航空影像推断的

城市格局的社会经济相关性：

解释卷积神经网络的激活图


原文标题：
Socioeconomic correlations of urban patterns inferred from aerial images: interpreting activation maps of Convolutional Neural Networks
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.04907
作者：
Jacob Levy Abitbol, Márton Karsai

摘要：城市化对现代社会是一个巨大的挑战，它有望在扩大社会经济不平等的同时，为人们提供更多的经济机会。对于传统的数据收集方法而言，准确跟踪此过程的进行方式一直是一个挑战，而遥感信息提供了一种收集这些社会变化的更完整视图的替代方法。通过为神经网络提供卫星图像，人们可以恢复与该地区相关的社会经济信息，但是这些模型不足以解释样本中包含的视觉特征如何触发给定的预测。在这里，我们通过从航空影像中预测整个法国的社会经济地位，并根据城市拓扑结构解释阶级激活图来弥合这一差距。我们表明，该模型忽略了城市阶级与社会经济地位之间存在的空间相关性，以得出其预测结果。这些结果为建立可解释的模型铺平了道路，这可能有助于更好地跟踪和理解城市化及其后果。



心理健康平台上的

点对点互动参与模式


原文标题：
Engagement Patterns of Peer-to-Peer Interactions on Mental Health Platforms
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.04999
作者：
Ashish Sharma, Monojit Choudhury, Tim Althoff, Amit Sharma

摘要：精神疾病是一个全球性的健康问题，但是在世界范围内，获得精神保健资源的途径仍然很匮乏。在线点对点支持平台试图通过使那些患有精神疾病的人能够提供和接受同龄人的社会支持来缓解这种根本性的差距。但是，成功的社会支持需要用户相互参与，而失败可能会对有需要的用户造成严重后果。我们对心理健康平台上的参与模式的理解是有限的，但对于告知这些平台的作用，局限和设计至关重要。在这里，我们将对两个流行的在线心理健康平台TalkLife和Reddit上的3500万个帖子的参与模式进行大规模分析。利用人机交互和沟通理论中的沟通模型，我们基于注意力和交互作用来操作一组四个参与指标。然后，我们提出了一个生成模型，以对这些参与指标进行联合建模，将其输出合成为一组新的11种不同的，可解释的模式。我们证明了这种参与模式框架可以对在线支持平台进行有益的评估和分析。具体来说，我们发现双向来回交互与TalkLife上的较高的用户保留率相关。反过来，这种来回交互与早期响应时间和职位感相关联。




石头剪刀布模型最简单泛

化为四个物种时弱物种的表现


原文标题：
Performance of weak species in the simplest generalization of the rock-paper-scissors model to four species
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.05104
作者：
P.P. Avelino, B.F. de Oliveira, R.S. Trintin

摘要：我们通过考虑其中一种，两种或三种物种的捕食性降低的模型，在将空间随机石头剪刀布模型最简单地概括为四种物种的情况下，研究了“弱”物种的优势和生存问题。可能性。我们显示，使用具有随机初始条件的基于格的空间随机模拟，如果四个物种中只有一个物种的概率降低，则最丰富的物种是“最弱”物种的猎物（假设模拟足够大，可以共存）为准）。此外，在其余案例中，我们提供了一些示例，其中“弱”和“强”物种的平均丰度相似，而其他物种则以其中的一个为主-最丰富的物种始终是“弱”物种的猎物，它保持了单向捕食者与猎物的相互作用。但是，与三物种模型相反，我们发现“弱”和“强”物种的整体性能没有系统上的差异，并且我们推测，如果进一步增加物种的数量，也会得到相同的结果。我们还确定了单个物种存活和共存的概率与晶格大小的关系，并讨论了其对初始条件的依赖以及对一种物种灭绝导致的模型动力学变化的依赖性。




具有可变自旋/

主体强度的Ising模型


原文标题：
Ising model with variable spin/agent strengths
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.05134
作者：
Mariana Krasnytska, Bertrand Berche, Yurij Holovatch, Ralph Kenna, Camille Noûs

摘要：我们向Ising模型（统计物理的中心支柱）引入了不同的自旋强度。考虑到不均匀的物理系统，同时也考虑到了跨学科的应用，我们提出了复杂程度不同的网络结构模型。我们针对幂律自旋强度的一般情况对其进行求解，发现该模型具有自平均自由能，具有丰富的相图和新的通用性类。实际上，可变自旋所增加的复杂度与赋予简单网络越来越逼真的几何所增加的复杂度相当。它适用于在自旋或主体的非同一性起关键作用的情况下对多体系统中的新兴现象进行建模，以及适合将统计物理概念导出到物理之外。


来源：网络科学研究速递
编辑：张爽

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