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核心速递

疾病和信息在多重网络中以不同的速度传播;
模拟伊利诺伊州在非药物干预下的COVID-19动态;
将PCR和CT测试相结合以检测COVID;
断开超级链接：流行病应对的拓扑结构（Covid-19）;
隔离环境中的信息消费与社会响应：以Gab为例;
循环优势系统中与策略相关的学习活动;
使用灵活的温室气体指标以经济有效的方式执行《巴黎协定》;
概率图中的核分解：硬度和算法;
用于跨平台锚链路预测的多层图卷积网络;
在社交媒体上对抗仇恨：仇恨和反仇恨的大规模分类;
在犯罪交谈数据中使用网络知识改进说话人识别;
成功发布还是被拒绝？社会资本和跨学科合作对于在高影响力物理学期刊上发表的重要性;
法国地中海地区野火的多重分ding过程和空间分布;
估算患者病床的水平移动性能及其对紧急疏散时间的影响;
GitHub上是否存在先发优势？;
全球人口迁移网络的结构和动态;
基于城市运动数据的元启发式宏观交通流优化;
1990-2010年巴吞鲁日市内通勤的时间趋势;
绘制20年间（1998-2017）的人工智能、机器人技术和物联网的共同演化图;
游戏化如何影响软件开发人员：来自GitHub上的一项准实验的警告证据;
COVID-19对航空网络的影响;
基于14个国家的人口流动性与COVID-19增长率之间的定量关系;
描述和预测COVID-19大流行危机的数学模型;
基于主体的易感-感染-恢复模型中的社会疏远和流行病复发;
从Twitter提取COVID-19事件;
从不完整数据估算COVID-19感染死亡率的标度方法;
网络上易感-感染-易感模型的配对猝灭平均场理论中的高患病率;
关于冠状病毒流行和未报告病例的动态：智利案例;
评价遏制COVID-19的区域封锁政策的有效性：来自巴基斯坦的证据;
无症状人群如何影响印度的COVID-19爆发？;
开放数据库分析电网频率的时空特性;

疾病和信息在

多重网络中以不同的速度传播

原文标题：

Disease and information spreading at different speeds in multiplex networks

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.01965

作者：

Fátima Velásquez-Rojas, Paulo Cesar Ventura da Silva, Colm Connaughton, Yamir Moreno, Francisco A. Rodrigues, Federico Vazquez

摘要：如今，在进行流行病传播建模时，我们面临的挑战之一是开发控制疾病传播的方法。为此，我们打算探索人们管理的疾病信息对减少爆发风险的益处。在本文中，我们分析了多重网络上两个不同过程之间的相互作用：使用易感性-易感性动力学的流行病传播以及有关该病知识及其预防方法的信息传播（传言）。使用不知道不知道的动态。与以前的疾病和信息以相同的时间尺度传播的相关模型不同，我们在这里引入一个参数来控制两个过程的传播之间的相对速度。我们使用均值场方法研究了该模型的行为，该方法给出的结果与复杂网络上的蒙特卡洛模拟非常吻合。我们发现，如人们所料，增加谣言传播的速度会降低疾病的流行率。但是，与流行过程相比，增加谣言过程的速度具有增加患病率的反直观结果。这一结果引发了有关信息传播对疾病传播的影响的有趣讨论。

模拟伊利诺伊州在非药物

干预下的COVID-19动态

原文标题：

Modeling COVID-19 dynamics in Illinois under non-pharmaceutical interventions

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02036

作者：

George N. Wong, Zachary J. Weiner, Alexei V. Tkachenko, Ahmed Elbanna, Sergei Maslov, Nigel Goldenfeld

摘要：我们介绍了美国伊利诺伊州COVID-19流行病的模型，描述了“不在家”订单的实施情况以及最终发布的场景。我们使用非马尔可夫感染年龄模型，该模型能够处理较长且可变的时间延迟，而无需更改其模型拓扑。使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行模型参数的贝叶斯估计。该框架使我们能够以统一的方式处理所有可用的输入信息，包括先前发布的流行病参数和可用的本地数据。为了准确地模拟死亡和医疗保健系统的需求，我们针对COVID-19患者的总和住院死亡以及医院和ICU病床占用率，对我们的预测进行了校准。为了解决人口规模和密度的巨大差异，我们不仅将此模型应用于整个州，还应用于其次区域。在没有有关非药物干预（NPI）的事先信息的情况下，该模型会独立再现与Google和Unacast报告的流动性数据非常匹配的缓解趋势。该模型的前瞻性预测提供了对峰值位置和严重性的可靠估计，还可以预测下达“居家订单”的区域相关结果。由此产生的高度制约性的流行病叙述能够提供其未见进展的估计，并为可持续监测和控制流行病提供参考。

将PCR和CT测试相结合以检测COVID

原文标题：

Combining PCR and CT testing for COVID

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02140

作者：

Chen Shen, Ron Mark, Nolan J. Kagetsu, Anton S. Becker, Yaneer Bar-Yam

摘要：我们分析了使用筛选CT扫描评估潜在COVID-19感染的效果，以便基于病毒性肺炎的诊断分离并进行接触者追踪。然后将RT-PCR用于基于COVID诊断的持续分离。低的假阴性率和CT扫描的快速结果都导致传输率大大降低。与PCR本身相比，在60天后广泛使用CT扫描筛查的病例减少幅度高达 50 times ，有效生殖率 R（t）减少幅度为 0.20 。我们的结果表明，通过将社交距离与CT扫描和接触者追踪相结合，可以更快地灭绝COVID。

断开超级链接：

流行病应对的拓扑结构（Covid-19）

原文标题：

Unlinking super-linkers: the topology of epidemic response (Covid-19)

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02241

作者：

Shishir Nagaraja

摘要：传染病传播的关键特征是它们能够利用接触图中的有效传播路径。这使病原体能够最大化感染率并在目标人群中传播。在这项工作中，我们基于对人接触网络内疾病传播路径的原则分析（接近度图），设计出可以定位感染并降低感染率的技术。疾病传播的实验结果证实，接触者追踪既需要在邻近图中具有显著可见性（至少60％），又需要将一半人口隔离的能力，以制止疾病。我们发现，主动隔离超级链接-关键的近距离接触-具有显著的好处-根据接近度图中35％的可见性有针对性地隔离四分之一的人口可以防止流行病的爆发。事实证明，隔离超级传播者比联系跟踪和测试更有效，但比针对超级链接更不起作用。我们强调了拓扑结构在流行病爆发中的重要作用。我们认为，通过禁用超级链接和超级传播器来主动接种人口，可能是重要的补充角色，并且可以与联系人跟踪和测试一起，作为对流行病暴发的复杂公共卫生应对措施的一部分。

隔离环境中的信息消费与社会响应：

以Gab为例

原文标题：

Information Consumption and Social Response in a Segregated Environment: the Case of Gab

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02181

作者：

Gabriele Etta, Alessandro Galeazzi, Matteo Cinelli, Mauro Conti, Walter Quattrociocchi

摘要：大多数信息操作涉及可能导致两极化和对科学和主流新闻不信任的用户，而这些用户却没有意识到自己的角色。众所周知，Gab是极端主义友好的平台，几乎不对发布的内容进行任何控制。因此，它是研究潜在与极化有关的现象（例如错误信息传播）的理想基准。这些因素的结合可能导致仇恨以及现实世界中的伤害事件。在这项工作中，我们提供了围绕COVID-19主题的Gab中交互模式的表征。为了评估不同内容类型的传播，我们基于交互类型和源可靠性分析了消费模式。总的来说，我们发现在对可疑内容和可靠内容的社会反应中，在幂律分布上均没有强烈的统计差异。但是，可疑且可靠的消息来源在使用主题标签方面显示出结构和主题差异。用户在生命周期和情感方面的评论行为表明，以相同的方式感知可疑和可靠的帖子。我们可以得出结论，尽管有问题的帖子和可靠的帖子之间存在明显的差异，但Gab用户并未执行这种区分，因此将它们作为一个整体来对待。我们的结果为了解协调的非真实行为和信息操作的早期预警提供了见识。

循环优势系统中与策略相关的学习活动

原文标题：

Strategy dependent learning activity in cyclic dominant systems

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.01878

作者：

Attila Szolnoki, Xiaojie Chen

摘要：循环支配系统的原型是所谓的剪刀石头布式博弈，但是在其他几种演化博弈模型中也可以确定竞争策略之间的相似关系。在这项工作中，我们假设可用集合中的特定策略不愿采用替代状态，因此无论考虑采用哪种其他策略，相关的学习活动都会减少。矛盾的是，对基本模型的这种修改将主要提高另一种策略的固定比例，该策略是学习活动减少的虚拟捕食者。所研究系统的一般反应与我们对Lotka-Volterra型循环优势系统的理解是一致的，在该系统中，降低源物种和目标物种之间的入侵率可促进前种群的增长。观察到的效果是高度非线性的，因为策略之间的有效入侵率可能敏感地取决于实际模型的细节。

使用灵活的温室气体指标

以经济有效的方式执行《巴黎协定》

原文标题：

Cost-effective implementation of the Paris Agreement using flexible greenhouse gas metrics

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.01901

作者：

Katsumasa Tanaka, Olivier Boucher, Philippe Ciais, Daniel J. A. Johansson

摘要：温室气体（GHG）排放指标，即用于评估非CO2气候力量与CO2共同尺度的排放因子，在执行《巴黎协定》时起着至关重要的作用。尽管提出了不同的指标，但尚未针对一系列途径进行调查，包括那些大大超出《巴黎协定》的温度目标的途径。在这里，我们显示出使气候减缓的总成本最小化的具有成本效益的指标是时间相关的，主要取决于最终稳定之前的剩余时间，并受温度超调的强烈影响。我们的研究表明，如果成本效益是全球气候政策的关键考虑因素，则应保持灵活性，以适应未来的发展趋势，而不是将100年全球变暖潜势（GWP100）永久确定下来。目前正在谈判中的《巴黎协定》执行情况。

概率图中的核分解：

硬度和算法

原文标题：

Nucleus Decomposition in Probabilistic Graphs: Hardness and Algorithms

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.01958

作者：

Fatemeh Esfahani, Venkatesh Srinivasan, Alex Thomo, Kui Wu

摘要：在图中查找密集组件对于分析网络结构非常重要。发现密集子图的流行且计算上可行的框架是核心和桁架分解。最近，Sariy “ uce等人介绍了原子核分解，它是使用高阶结构的一般化，可以揭示核分解和桁架分解可能遗漏的有趣子图。在本文中，我们在概率图中介绍了原子核分解。核分解最有趣的情况是 k -（3,4）-nucleus，它要求最大子图，其中每个三角形都包含在 k 4 -clique中。我们要解决的主要问题是：在概率图中定义有意义的原子核分解？在概率图中计算核分解的难度有多大？我们可以为大型图中的精确或近似原子核分解设计有效的算法吗？我们在概率图中给出了三种自然的原子核分解定义：局部，全局和我们显示本地版本是PTIME，而全局版本和弱全局版本分别是＃P-hard和NP-hard。针对本地情况的麦克风编程方法，此外，还提供了可以近似尺度到大型数据集的统计近似值，而不会损失很多准确性。对于全局和弱全局分解，我们通过提出有效的算法来补充我们的难处理性结果，这些算法基于搜索空间修剪和蒙特卡洛采样提供近似解。我们广泛的实验结果表明了我们算法的可扩展性和效率。与概率性的核心和桁架分解相比，原子核分解在密度和聚类指标方面的表现明显优于其他。

用于跨平台锚链路预测的

多层图卷积网络

原文标题：

Multi-level Graph Convolutional Networks for Cross-platform Anchor Link Prediction

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.01963

作者：

Hongxu Chen, Hongzhi Yin, Xiangguo Sun, Tong Chen, Bogdan Gabrys, Katarzyna Musial

摘要：跨平台帐户匹配在社会网络分析中起着重要作用，并且对广泛的应用程序有益。但是，现有方法要么严重依赖高质量的用户生成的内容（包括用户配置文件），要么仅关注网络拓扑就遭受数据不足的问题，这使研究人员陷入了模型选择的不可解决的困境。在本文中，为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的框架，该框架以统一的方式同时考虑了本地网络结构和超图结构上的多级图卷积。所提出的方法克服了现有工作的数据不足问题，并且不必依赖于用户人口统计信息。此外，为了使所提出的方法能够处理大规模社会网络，我们提出了一种两阶段空间协调机制，以在基于网络分区的并行训练和跨不同社会网络的帐户匹配中对齐嵌入空间。在两个大型的现实生活中的社会网络上进行了广泛的实验。实验结果表明，所提出的方法在很大程度上优于最新模型。

在社交媒体上对抗仇恨：

仇恨和反仇恨的大规模分类

原文标题：

Countering hate on social media: Large scale classification of hate and counter speech

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.01974

作者：

Joshua Garland, Keyan Ghazi-Zahedi, Jean-Gabriel Young, Laurent Hébert-Dufresne, Mirta Galesic

摘要：仇恨言论充斥着网络，助长了极端的社会运动，并可能引发现实世界的暴力。解决这一日益严重的全球性问题的潜在解决方案是由公民发起反对言论，公民在其中进行充满仇恨的对话，以试图恢复公民的非两极化话语。但是，其在遏制仇恨蔓延方面的实际效力尚不得而知，很难量化。研究此问题的一个主要障碍是缺乏训练自动分类器识别反言语的大标签数据集。在这里，我们利用了德国的一种独特情况，即自我标记小组从事有组织的在线仇恨和反对言论。我们使用了集成学习算法，该算法将各种段落嵌入与规则化的Logistic回归函数配对，以对来自这两组的数百万条相关推文中的仇恨和反言进行分类。我们的管道在0.76至0.97的样本均衡测试集中获得了宏F1分数-在线准确性甚至超过了现有技术水平。在成千上万条推文上，我们使用众包来验证分类器做出的判断是否与人工判断保持一致。然后，我们使用分类器在2013年至2018年发生的135,000多个完全解决的Twitter对话中发现仇恨和反对言论，并研究其频率和互动。总而言之，我们的结果突出了自动化方法在评估协调性反言语在稳定社交媒体上的对话影响方面的潜力。

在犯罪交谈数据中

使用网络知识改进说话人识别

原文标题：

Improving Speaker Identification using Network Knowledge in Criminal Conversational Data

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02093

作者：

Mael Fabien, Seyyed Saeed Sarfjoo, Petr Motlicek, Srikanth Madikeri

摘要：刑事调查依赖于对话数据的收集。必须评估说话者的身份，以建立或改善现有犯罪网络的准确性。研究人员使用社会网络分析工具来识别网络中最核心的人物和不同社区。我们介绍犯罪现场调查（CSI）电视节目作为犯罪对话数据的潜在候选人。我们还介绍了在刑事调查中对话准确性的指标。在本文中，通过基于说话者之间先前交互的频率和犯罪网络的拓扑对候选说话者进行重新排名，来改善说话者识别基线。所提出的方法可以应用于涉及两个或更多说话者的对话。我们显示，在CSI数据上，我们的方法比基准说话人准确度高出1.3％（绝对值）（相对于1.5％），并且在对话数据上的准确性也超过3.7％（绝对值）（相对于4.7％）。

成功发布还是被拒绝？

社会资本和跨学科合作对于

在高影响力物理学期刊上发表的重要性

原文标题：

Being published successfully or getting arXived? The importance of social capital and interdisciplinary collaboration for getting printed in a high impact journal in Physics

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02148

作者：

Oliver J. Wieczorek, Mark Wittek, Raphael H. Heiberger

摘要：众所周知，合作的结构对于科学工作的成功至关重要。特别是，跨学科合作的各种共同创作和项目中使用的各种社会资本吸引了研究人员的兴趣。但是，几乎所有以前的研究都使用具有固有的幸存者偏见的样本，即，它们专注于已经发表的论文。相比之下，我们的文章探讨了使用上传到arXiv的245,000篇论文的唯一数据集来发表工作论文的机会。ArXiv是物理学中流行的预印本平台，它使我们能够构建共同作者网络，从中我们可以得出不同类型的社会资本和跨学科团队合作。为了强调社区特定的卓越标准的“正常情况”，我们将《物理学》高影响力期刊中的出版物评估为成功。利用多级事件历史模型，我们的结果表明，至少两年内已经有一定数量的持续合作是成功出版手稿的最重要的社会先决条件。相反，跨学科和跨学科的合作降低了发表在著名的《物理学》杂志上的可能性，而科学家的社会资本只能部分缓解这种可能性。

法国地中海地区野火的

多重分形过程和空间分布

原文标题：

Multifractal point processes and the spatial distribution of wildfires in French Mediterranean regions

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02165

作者：

R. Baïle, J.F. Muzy, X. Silvani

摘要：我们介绍一种简单而又广泛的多重分形点过程，作为Cox过程，其随机强度对应于多重分形度量。然后，我们通过标准的“期望最大化”程序提出最大似然方法，以便估算所有尺度上的强度分布，从而估算其矩的尺度定律。在此框架内，对法国Promethee地中海地中海野火数据库中收集的野火分布进行了调查。这使我们能够计算与火灾事件每年可能性的空间分布相关的统计时刻。我们表明，对于每个订单 q ，这些时刻都显示了定义良好的尺度行为，其中尺度指数 zeta_q 具有非线性谱。从我们的研究中可以看出，widlfire点火年风险的空间分布可以用一个非平凡的，多重分形奇异谱来描述，并且这种风险不能减少为每平方公里2美元提供许多事件。我们的分析通过强度对数的直接空间相关估计得到证实，强度对数的奇特缓慢下降形状对应于多重分形级联的标志。所研究的三个区域的多重分形特征似乎相似，随时间变化且与每次火灾相关的燃烧区域无关。

估算患者病床的水平移动性能

及其对紧急疏散时间的影响

原文标题：

Estimating horizontal movement performance of patient beds and the impact on emergency evacuation time

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02169

作者：

Jaeyoung Kwak, Michael H. Lees, Wentong Cai, Ahmad Reza Pourghaderi, Marcus E.H. Ong

摘要：发生火灾时，从医院紧急疏散患者可能是一项挑战。大多数紧急疏散研究均基于行人是救护车且可以自行出行的假设。但是，在诸如医院和疗养院之类的医疗机构进行紧急疏散时，通常情况并非如此。为了调查此类医疗机构中的紧急疏散情况，我们进行了一系列受控实验，以研究水平移动患者床的动态。我们将其视为患者床，因为它是在医疗机构内运送患者的常用设备之一。通过一系列的受控实验，我们研究了直角走廊两端之间多次转弯时角速度的变化以及速度的降低。根据实验结果，我们为在医疗机构中水平移动的病床开发了总疏散时间预测的数学模型。考虑到水平运动的不确定性，我们得出了运动持续时间的概率分布，并估计了在一定时间内可以安全进行疏散的概率。此外，我们预测疏散时间将比假设移动速度恒定的现有模型的预测结果更长。我们从模型得出的结果与我们的实验结果吻合良好。

GitHub上是否存在先发优势？

原文标题：

Does the First Mover Advantage Exist on GitHub?

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02193

作者：

Aditya Mehta, Arun Paudyal, Atul Sharma, Zyanya Ambros, Ipek Baris, Jun Sun, Oul Han, Akram Sadat Hosseini

摘要：协作共识查找是许多Web服务的组成部分，它极大地决定了可通过Web获得的信息，内容和产品的质量。这也意味着民主共识寻找的动力增强了对潜在威胁的集体应变能力，这些潜在威胁试图使信息，内容和产品降级，并影响Web数据，用户，行为，甚至超越线下生活。即使在对所有人开放的Web平台上，某些先行者的影响也可能会影响未来的讨论和协作，例如，这与学术引用网络相当。在诸如GitHub之类的社交编码网络中，一组用户的活动可能会对其他用户产生影响，这些其他用户可能会对进一步的操作产生兴趣，并可能与有影响力的用户一起为新项目做出贡献。在本文中，我们分析了贡献活动对在这个和可比较的网络中获得影响的影响，这些网络为用户提供了功能并旨在实现Web上的协作目标。利用网络特征和贡献特征，我们可以在现有和新收集的数据集中找到这些特征。我们发现GitHub社区中存在早期采用者动态，如预期的那样，早期采用者最终拥有更多的关注者。但是，我们还看到了一些反例，这些反例是由于后期采用者的社会网络行为以及较旧的存储库和用户的老化影响而产生的。我们公开共享源代码和数据集以复制论文。

全球人口迁移网络的结构和动态

原文标题：

Structural and Dynamic of Global Population Migration Network

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02208

作者：

Wensha Gou, Siyu Huang, Jiawei Chen, Xiaomeng Li, Qinghua Chen

摘要：人是最重要的生产要素，也是社会文化的主要载体。除了对原籍国和目的地的影响外，跨境移民的数量还可以反映出两国之间的关系。实际上，国家之间的移民关系是复杂和多边的，网络理论可以提供更好的描述，并更清楚地显示其结构和统计特征。基于估计的双边移民数据和差异过滤算法，我们提取了描述五十年来200个国家之间的多边移民关系的全球移民网络。结果表明，1960-2015年期间的全球移民网络表现出明显的聚类和分散性，并且在这些年中正在经历全球化和多极化的变化。此外，全球迁移网络具有典型的“核心-外围”结构，我们对其双曲几何结构进行了认证，并将其嵌入到Poincar’e盘中，该磁盘可以显示全球迁移网络的层次结构并描述其状态，国家的作用和演变趋势。最后，我们分析了社区的相关性和演化。结果显示了大多数社区的稳定，但仍然存在结构变化，例如苏联解体对欧亚格局的影响，法国与非洲之间的亲密关系，加拿大在美国与英联邦之间的相对亲和力以及印度洋周围国家的组合。

基于城市运动数据的

元启发式宏观交通流优化

原文标题：

Metaheuristic macro scale traffic flow optimisation from urban movement data

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02214

作者：

Laurens Arp, Dyon van Vreumingen, Daniela Gawehns, Mitra Baratchi

摘要：如何利用城市运动数据来改善城市内部的交通流量？行驶数据可提供有关人们可能行驶的路线和特定道路的宝贵信息。这使我们能够查明发生在许多路线中并因此对拥堵敏感的道路。重新分配部分交通流量以避免不必要地使用这些道路可能是改善交通流量的关键因素。提出的许多解决拥塞的方法要么是静态的，要么不包含任何运动数据。在这项工作中，我们假设所有驾驶员都试图开通最便宜的路线，从而通过在每个路段引入外部施加的可变成本来重新分配交通。我们使用元启发式优化方法，通过优化一组特定于道路的可变成本参数来最小化总行驶时间，这些参数用作基于交通流理论的目标函数的输入。本文考虑的东京市中心的优化方案是使用公共空间路网数据和从Foursquare获取的运动数据定义的。实验结果表明，与目前运行的道路网络配置相比，我们提出的方案有可能在东京的总旅行时间上实现62.6％的改善，而不会产生可变成本。

1990-2010年

巴吞鲁日市内通勤的时间趋势

原文标题：

Temporal Trends of Intraurban Commuting in Baton Rouge 1990-2010

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02254

作者：

Yujie Hu, Fahui Wang

摘要：基于巴吞鲁日1990-2010年的CTPP数据，本研究分析了通勤模式在时间和距离上的时间趋势。与以前的工作相比，通勤长度是通过基于Monte Carlo的个人上班旅行模拟来更准确地校准的，以减轻区域效应。首先，平均通勤距离在1990-2010年间持续攀升，而平均通勤时间在1990-2000年间有所增加，但到2010年则略有下降。其次，城市土地利用仍然是通勤模式随时间推移的良好预测指标（例如，最多可解释90％的通勤时间）。平均通勤距离和平均通勤时间的30％）。最后，通勤过量的百分比在1990-2000年显著增加，此后稳定下来。

绘制20年间（1998-2017）的

人工智能、机器人技术

和物联网的共同演化图

原文标题：

Mapping the co-evolution of artificial intelligence, robotics, and the internet of things over 20 years (1998-2017)

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02366

作者：

Katy Börner, Olga Scrivner, Leonard E. Cross, Michael Gallant, Shutian Ma, Adam S. Martin, Elizabeth Record, Haici Yang, Jonathan M. Dilger

摘要：了解科学与技术（S＆T）领域的出现，共同发展和融合，可以为研究人员，管理人员，政策制定者等提供竞争情报。由此产生的数据驱动型决策支持有助于确定适当的研发（R＆D）优先事项；制定未来的科技投资策略；监视主要作者，组织或国家；进行有效的研究计划评估；并实施尖端的教育/培训工作。本文介绍了新的资金，出版物和学术网络指标以及通过专家调查验证的可视化效果。指标和可视化体现了过去20年（1998-2017年）三个具有战略意义的领域的出现和融合：人工智能（AI），机器人技术和物联网（IoT）。对于32,716个出版物和4,497个NSF奖项，我们确定了它们的概念空间（使用UCSD科学地图），地理空间网络和共同演化景观。研究结果证明了知识的转移（通过跨学科的出版物和引文）和新概念的出现（通过术语突破）如何为跨学科研究和新学科创造了切实的潜力。

游戏化如何影响软件开发人员：

来自GitHub上的一项准实验的警告证据

原文标题：

How Gamification Affects Software Developers: Cautionary Evidence from a Quasi-Experiment on GitHub

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02371

作者：

Lukas Moldon, Markus Strohmaier, Johannes Wachs

摘要：我们研究了软件开发人员的行为如何发生变化，以响应从GitHub（一种用于协作编程和软件开发的在线平台）中删除游戏化元素的情况。我们发现，从用户界面（从用户配置文件页面）中暗中删除了日常活动条纹计数器之后，行为发生了重大变化。长时间的活动条纹被放弃并且变得不那么普遍了。周末活动减少，开发人员做出单一贡献的日子越来越少。平台社会网络中的条纹行为同步也减少了，这表明游戏化是社交影响力的强大渠道。着眼于一组公开追求连续100天捐款的软件开发人员，我们发现其中一些开发人员在取消公共条纹计数器后放弃了这一追求。我们的发现为大型协作编程和软件开发平台上游戏化对开发人员行为的重大影响提供了证据。他们敦促谨慎：游戏化可以引导软件开发人员的行为朝着意想不到的方向发展。

COVID-19对航空网络的影响

原文标题：

The Impact of COVID-19 on Flight Networks

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02950

作者：

Toyotaro Suzumura, Hiroki Kanezashi, Mishal Dholakia, Euma Ishii, Sergio Alvarez Napagao, Raquel Pérez-Arnal, Dario Garcia-Gasulla

摘要：随着COVID-19传播遍及全球，各国政府已宣布并实施旅行限制，以防止进一步感染。这样的限制直接影响了这些国家之间的国际航班数量，导致了巨大的社会和经济成本。为了更好地定量了解情况，我们使用了Opensky网络数据来阐明世界各地的航班模式和航班密度，并观察航班数量与新感染者之间的关系以及巴塞罗那的经济（失业率）。我们发现，在美国和欧洲实施旅行限制之后，2020年3月下半月的每日航班数量逐渐减少，突然下降了64％。我们还观察到，在此期间，全球飞行网络密度下降了51％。对于新的COVID-19案件，无论出行限制如何，世界都在意料之中。最终，在西班牙决定关闭边境后的几周内，旅游和飞机业务中临时工的裁员增加了4.3倍。

基于14个国家的人口流动性与

COVID-19增长率之间的定量关系

原文标题：

Quantitative Relationship between Population Mobility and COVID-19 Growth Rate based on 14 Countries

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02459

作者：

Benjamin Seibold, Zivjena Vucetic, Slobodan Vucetic

摘要：这项研究建立了一个量化框架，用于量化由于社会距离而引起的人口流动性变化对COVID-19感染增长率的影响。使用易感感染恢复（SIR）流行病学模型，我们建立了一些温和的假设，即COVID-19死亡的增长率是COVID-19感染的增长率的时延近似值。然后，我们假设COVID-19感染的增长率是人口迁移的函数，这导致了一个统计模型，该模型预测COVID-19死亡的增长率是人口迁移的延迟函数。统计模型的参数直接显示感染的增长率，与迁移率有关的传播率，与迁移率无关的恢复率和临界迁移率，低于这些值时，COVID-19的增长率为负。我们根据14个国家的公开可用数据拟合了建议的统计模型，截至2020年5月6日，这些国家的每日死亡人数超过100超过3天。国家一级。我们的结果表明，可以将COVID-19死亡的增长率提前20天准确估算为GMI传递类别的二次函数（调整后的R平方= 0.784）。临界迁移率的估计95％置信区间介于COVID-19之前迁移率的36.1％至47.6％之间。该结果表明，需要大量减少人口流动来扭转COVID-19流行病的增长。此外，本文建立的定量关系表明，易于获得的人群水平指标（例如GMI）可以作为COVID-19流行病程的有用指标。

描述和预测

COVID-19大流行危机的数学模型

原文标题：

Mathematical Models for Describing and Predicting the COVID-19 Pandemic Crisis

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02507

作者：

P. H. P. Cintra, M. F. Citeli, F. N. Fontinele

摘要：本文研究了用于描述新型冠状病毒大流行危机的两个确定性模型SIR模型和SEIR模型的扩展。对模型进行了研究并与实际数据进行了比较，以支持每种描述的有效性，并提取有关大流行的重要信息，例如基本生殖数R0，这可能会提供有关每个人预测的大流行增长率的有用信息模型。接下来，我们进行预测并比较从SEIR模型和SIRD模型得出的更复杂的模型，以便找到最适合描述和预测大流行危机的模型。旨在回答以下问题：与更复杂的模型相比，简单的SIRD模型是否能够做出可靠的预测并提供合适的信息。

基于主体的易感-感染-恢复

模型中的社会疏远和流行病复发

原文标题：

Social distancing and epidemic resurgence in agent-based Susceptible-Infectious-Recovered models

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02552

作者：

Ruslan I. Mukhamadiarov, Shengfeng Deng, Shannon R. Serrao, Priyanka, Riya Nandi, Louie Hong Yao, Uwe C. Täuber (Virginia Tech)

摘要：一旦通过非药物干预措施有效地遏制了流行病的爆发，就需要安全的规程，以便随后释放社会疏远限制措施，以防止灾难性的感染复发。我们报告基于个人的数值模拟的随机易感性感染恢复模型变异在四个不同的空间组织的网格和网络体系结构中实现接触和移动性约束。我们有力地发现，只要这些限制的释放被充分延迟（持续至少三倍的时间，直到未缓解的暴发高峰），流行病复发波的强度和空间扩散可被限制在可控制的范围内。远距离连接保持在较低级别（限制在整个连接的百分之五以内）。

从Twitter提取COVID-19事件

原文标题：

Extracting COVID-19 Events from Twitter

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02567

作者：

Shi Zong, Ashutosh Baheti, Wei Xu, Alan Ritter

摘要：我们提供了7500条带有COVID-19事件注释的推文，包括积极的测试结果，拒绝访问测试等等。我们展示了我们的语料库能够自动识别Twitter中提到的COVID-19事件，其文本跨度可填充每个事件的一组预定义时段。我们还介绍了有关自我报告案例和用户的人口统计信息的分析。我们将在发布后https://github.com/viczong/extract_COVID19_events_from_Twitter上提供供研究社区使用的带注释的语料库和提取工具。

从不完整数据估算

COVID-19感染死亡率的标度方法

原文标题：

A scaling approach to estimate the COVID-19 infection fatality ratio from incomplete data

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02757

作者：

Beatriz Seoane

摘要：自2020年初在中国正式宣布首次疫情以来，SARS-CoV-2扰乱了全球数十亿人的生活。然而，重要的问题仍然存在，例如致命程度或在不同国家的蔓延程度未回答。在这项工作中，我们利用自不同国家爆发以来在不同国家观察到的死亡率随年龄的“普遍”增长，再结合西班牙人群中抗体流行率测试的结果，揭示了两个未知数。我们通过在瑞士日内瓦州进行的类似抗体比率调查来验证这些结果。我们还认为，在大多数国家/地区中，严重低估了70岁以上的官方死亡人数，并且我们使用官方记录与死亡证明中提及COVID-19的死亡人数之间的比较来量化多少。使用此信息，我们假设不同年龄段的人均均接触该病毒，我们估计了不同年龄段的致死性感染率（IFR）以及不同国家中被感染人群的比例。我们还使用西班牙的血清流行病学结果对IFR的不均匀性进行了估算，显示死亡率与年龄的增长非常相似。仅对于西班牙，我们根据年龄来估计被识别为病例，住院或在重症监护病房住院或接受治疗的可能性（如果被感染）。总的来说，我们观察到的死亡率随着年龄增长几乎成倍增长，这预示着不同人口分布国家的总IFR会有很大差异，这一数字范围从意大利的1.82％到中国的0.62％甚至是0.14％％在中部非洲。

网络上易感-感染-易感模型的

配对猝灭平均场理论中的高患病率

原文标题：

High prevalence regimes in the pair quenched mean-field theory for the susceptible-infected-susceptible model on networks

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02593

作者：

Diogo H. Silva, Francisco A. Rodrigues, Silvio C. Ferreira

摘要：逐对动力学相关的计算大大提高了均场理论的准确性，并且在研究复杂网络上的动力学过程中起着重要作用。在这项工作中，我们对猝灭平均场理论（QMF）进行了非扰动数值分析，并通过对猝灭平均场（PQMF）理论对易感性感染易感（SIS）模型进行了动力学相关性分析在合成和真实网络上。我们显示，在异质性和程度相关性不同的合成网络上，PQMF大大优于标准QMF，当系统离流行病阈值不太近时，QMF理论大大偏离了具有一定程度的网络模拟，从而提供了非常准确的预测指数 gamma> 2.5 。实际网络的情况更为复杂，但PQMF仍然明显优于QMF理论。但是，尽管大多数研究的网络具有很高的准确性，但在某些情况下，PQMF与仿真的偏差还是不可忽略的。我们发现准确性与平均最短路径之间存在相关性，而其他基本网络指标似乎与理论准确性无关。我们的结果表明，PQMF理论具有可行性，可用于研究网络上复发状态流行过程的高流行机制（一种高度适用的机制）。

关于冠状病毒流行

和未报告病例的动态：智利案例

原文标题：

On the dynamics of the Coronavirus epidemic and the unreported cases: the Chilean case

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02632

作者：

Andrés Navas, Gastón Vergara-Hermosilla

摘要：考虑到未报告病例的作用，我们分析了COVID-19流行病的动态。在第一部分中，我们讨论了测试能力非常慢的框架，然后我们转向由Liu，Magal，Seydi和Webb最近引入/实施的模型。首先，我们证明了相应ODE的一些基本结构结果，例如S（t）收敛到正极限。尽管对应曲线的最大值不一定是唯一的，但它们与经典SIR模型的相似。最后，我们在智利的环境中实现了该模型-但传输速率可变。关键参数调整（即，未报告病例的比例）是通过使用死亡率的参数进行的。我们得出一些结论和未来研究的思路。

评价遏制COVID-19的

区域封锁政策的有效性：

来自巴基斯坦的证据

原文标题：

Evaluating the Effectiveness of Regional Lockdown Policies in the Containment of COVID-19: Evidence from Pakistan

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02987

作者：

Hamza Umer, Muhammad Salar Khan

摘要：为减缓Covid-19的传播速度，巴基斯坦境内的行政区域对社会经济活动，宗教团体和人员流动实施了全部和部分封锁限制。在这里，我们研究了区域锁定策略对Covid-19结果的影响。在对巴基斯坦国立卫生研究院（NIH）官方数据进行计量经济学分析（回归间断和负二项式回归）之后，我们发现，这些策略并没有导致类似水平的Covid-19病例（阳性病例和死亡）。所有地区。与未锁定相比，在减少总体案件数量（阳性病例和死亡）方面，完全锁定和部分锁定似乎在以下四个地区有效：Bal路支斯坦，吉尔吉特·巴尔蒂斯坦（GT），伊斯兰堡首都特区（ICT）和阿扎德·查mu和克什米尔（AJK）。相反，在旁遮普，信德省和开伯尔·普赫图赫瓦省（KPK）这三个最大的省份中，完全锁定和部分锁定似乎无法有效遏制该病毒。在锁定有效性方面观察到的区域异质性主张根据人口，社会和经济因素谨慎使用锁定策略。

无症状人群如何影响

印度的COVID-19爆发？

原文标题：

How the asymptomatic population is influencing the COVID-19 outbreak in India?

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.03034

作者：

Saptarshi Chatterjee, Apurba Sarkar, Mintu Karmakar, Swarnajit Chatterjee, Raja Paul

摘要：根据目前的认识，有症状，无症状和无症状的感染者可以感染对SARS-Cov-2敏感的健康人群。更重要的是，各种报告表明，无症状病例的数量可能比所报告的症状病例高出几倍。在本文中，我们以印度和该国各个州的报告病例为样本，以了解COVID-19的进展。使用改良的SEIRD模型，我们可以预测有症状和无症状感染人群的COVID-19传播情况。考虑到报告的主要由于症状引起的感染，我们将模型的预测结果与可用数据进行比较，以评估无症状感染人群的动态。我们的数据表明，在没有无症状感染人群的情况下，有症状病例的数量会少得多。因此，通过大量或随机试验隔离无症状感染人群，可以减少当前有症状感染的进展。这项研究完全是出于学术追求。此理论研究并不旨在影响政策决策或公共卫生实践。

开放数据库分析电网频率的时空特性

原文标题：

Open data base analysis of scaling and spatio-temporal properties of power grid frequencies

地址：

http://arxiv.org/abs/2006.02481

作者：

Leonardo Rydin Gorjão, Richard Jumar, Heiko Maass, Veit Hagenmeyer, Johannes Kruse, Marc Timme, Christian Beck, Dirk Witthaut, Benjamin Schäfer

摘要：越来越多的研究团体对电能系统产生了极大的关注。从波动的定律到扰动的传播速度，已经做出了许多理论上的预测。但是，要验证任何理论，大型电力系统的经验数据都是必要的，但很少公开共享。在这里，我们分析了一个开放的数据库，该数据库测量了三大洲12个同步区域中17个位置的电网频率。电网频率特别受关注，因为它指示了供需平衡，并承载有关确定性，随机性和控制性影响的信息。我们对记录的数据进行广泛的分析，比较不同的同步区域，并验证先前推测的尺度定律。此外，我们展示了波动如何从局部独立的振荡变为均匀的整体行为。总体而言，提出的开放数据库和分析可能构成朝着更加共享的协作能源研究迈出的一步。