An evolutionary model of long tailed distributions in the social sciences
社会科学中对人类集体行为的研究，往往以个人行为的细节为基础，从物理科学中提供了许多关于优雅统计学的“社会”模型。借鉴社会影响力的行为研究，我们提出了一个简约的随机模型，它产生了一个完整的家庭的现实世界的右偏社会经济分布，包括指数，赢家通吃，幂律尾的不同指数和幂律在整个数据。被广泛使用的阿尔伯特-巴拉巴西偏好依恋模型只是这个更普遍的模型的一个特例。此外，该模型产生的连续营业额在这些分布内观察经验。先前的偏好依恋模型已经产生了特定的分布与营业额使用任意的附加规则，但营业额是我们的模型的固有特征。该模型还复制了一个有趣的新关系，在一系列实证研究中观察到，幂律指数和所代表的数据比例之间。
2009-03-14 physics.soc-ph
Mechanistic Models in Computational Social Science
定量社会科学不仅仅是回归分析或一般的数据推断。社会机制的计算机模拟已有60年的历史。它们已被用于许多不同的目的-测试方案，测试描述性理论（概念验证模型）的一致性，探索新兴现象，预测等，在这篇文章中，我们勾勒出这些历史发展，机械模型在社会科学中的作用，以及自然科学和形式科学的影响。我们认为，机械计算模型形成了社会科学和自然科学的共同基础，并期待着未来可能的信息流跨越社会-自然鸿沟。
2021-09-30 cs.SI physics.soc-ph
Dynamical evolution of anti-social phenomena: A data science approach
人类的互动可以是积极的，也可以是消极的，从而产生不同的复杂的社会或反社会现象。这些相互作用的动态通常会导致某些时空模式和复杂的网络，这可能会引起从社会科学家到数据科学家的广泛研究人员的兴趣。在这里，我们使用公开的数据来分析一系列反社会和政治事件，如全球各地的种族冲突、侵犯人权和恐怖袭击。我们汇总这些反社会事件随着时间的推移，并研究这些事件的时间演变。我们在这里提出了几个时间序列分析的结果，如复发间隔，赫斯特R/S分析等，揭示了这些时间序列的长期记忆。此外，我们对数据进行了国家级过滤，并研究了各个国家内这些反社会事件的时间序列。我们发现，这些事件的时间序列有有趣的统计和相关性，使用多维尺度技术，然后将这些国家分组在一起的时间增长的这些反社会事件的共同运动。研究这些反社会现象的数据科学方法可以更深入地了解它们的形成和传播。研究结果可以帮助制定公共政策和制定战略，以遏制其蔓延并抑制这些反社会现象。
2019-03-15 physics.soc-ph
Assessing Gender Bias in Particle Physics and Social Science Recommendations for Academic Jobs
我们调查了推荐信中的性别偏见，这可能是实验粒子物理学（EPP）中女性代表性不足的原因，其中约15%的教师是女性-远低于心理学和社会学的60%水平。我们分析了EPP和这些社会科学中的2,206封信，使用标准词汇测量以及两个新的测量：作者身份和对性别语言的开放式搜索。与以前的研究相反，女性并没有被描绘成更社区，更少的代理人，或更少的突出。词汇的措施显示，在任何一个学科的性别差异不大。开放式分析显示，在社会科学方面，妇女和男子在EPP方面的差距更大。然而，女性EPP候选人被描述为“辉煌”的字母几乎是男性的三倍。
2022-02-17 physics.soc-ph
Scale-free identity: The emergence of social network science
本研究融合社会网络分析与网络科学，基于百年学术论文数据集构建无标度身份模型，验证了社会文化系统的幂律分布与身份的双重属性，揭示两学科结合的互惠价值。
2024-03-12 physics.soc-ph
Topics in social network analysis and network science
本章介绍了用于分析社交网络和快速发展的并行领域网络科学的统计方法。虽然最近出现了一些社会网络分析在卫生服务研究中的例子，但大多数只涉及最基本的方法，因此只涉及可能实现的表面。尖端的方法，使用相关的例子和插图在卫生服务研究提供。
2014-03-31 cs.SI physics.soc-ph
Destructive Creation, Creative Destruction, and the Paradox of Innovation Science
社会学和其他社会科学对创新或新物质、社会和文化事物的创造和传播进行了广泛的研究，研究的多样性和分散性足以使它们无法导航。这种复杂性源于创新对社会的重要性，也源于创新科学背后的基本悖论：当创新变得可预测时，它就不再是创新和变革的引擎。在这里，我们回顾创新的研究，并表明，创新出现的不和谐和混乱的背景下，在先前的成功结构的突破，通过一个过程，我们称之为破坏性的创造。这往往导致创造性破坏的补充过程，地方结构保护和引导成功创新的传播，使替代品过时。我们发现，社会科学家自然更关注社会和文化背景如何影响物质创新，而不是相反。我们强调的计算工具，打开新的内容和背景下的互动分析的新的可能性，并显示这如何给我们带来经验更广泛的可能性，复杂系统和科学研究的理论和科幻小说已经放弃了创新的社会，文化和物质结构，通过破坏和发展的周期相互制约的变化。
2022-10-18 physics.soc-ph
Social Dynamics of Science
学科的诞生和衰落对科学和社会至关重要。然而，迄今为止，没有定量模型允许我们验证竞争的理论，科学学科的出现是否驱动或遵循学者的社会社区的形成。在这里，我们提出了一个基于代理的模型的基础上的\emph{social dynamics of science,}，其中学科的演变主要是由科学家之间的社会互动。我们发现，这样一个社会理论可以解释一些程式化的事实之间的关系学科，作者和出版物。这些结果为社会互动在塑造科学动态中的关键作用提供了强有力的定量支持。“科学的科学”必须根据这一纯粹的社会基线来衡量科学发现和技术进步等外生事件的作用。
2012-09-22 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Heavy-tailed probability distributions in social sciences
我们提出了一个概述的可能原因出现的重尾分布在自然科学中的应用。这些分布包括帕累托定律、洛特卡定律和一些新的分布。使用合适的玩具模型说明原因。关键词：重尾分布;帕累托定律;洛特卡定律;齐普夫定律;概率母函数。
2023-01-23 math.PR physics.soc-ph
Kinetic exchange models: From molecular physics to social science
我们讨论了几个多智能体模型，其起源于统计力学的动力学交换理论，最近已被应用于各种社会科学问题。这类模型可以很容易地适用于物理学以外的其他领域的模拟，例如经济学中的收入和财富分配建模以及社会学中的观点动力学。
2013-06-17 physics.soc-ph q-fin.GN
The Value of Using Big Data Technologies in Computational Social Science
社交网络中的现象的发现促使人们对该领域重新产生了兴趣。然而，社交网络中的数据可能非常庞大，需要可扩展的大数据架构。相反，大数据的研究需要社交媒体数据的数量和速度来测试其可扩展性。不仅如此，适当的数据处理和采集数据集的挖掘涉及数据的多样性，准确性和可变性的复杂问题，之后必须进行可视化，然后我们才能看到我们的努力取得成果。本文介绍了从各种可扩展的开源技术集成的主题，多模式和纵向的社会媒体数据集。本文详细介绍了导致在Twitter社交网络中发现社交信息景观的过程，强调了处理社交媒体数据集的经验，使用有趣的方法使数据变得可管理。本文展示了使用可扩展的开源技术获取大量互联数据集用于社会科学研究的可行性和价值。
2014-08-14 cs.SI physics.soc-ph
A High-Scale Assessment of Social Media and Mainstream Media in Scientific Communication
本研究通过分析2090万篇科学出版物，比较社交媒体与主流媒体的科学传播差异，发现社交媒体能扩大科学报道规模、覆盖更多元研究且聚焦高影响力成果，可丰富公众科学接触渠道。
2025-11-11 cs.CY physics.soc-ph
Predictive Non-equilibrium Social Science
非均衡社会科学（NESS）强调动态现象，例如政治运动出现或竞争组织互动的方式。本文认为，预测分析是NESS的一个基本要素，在其科学探究中占据核心地位，并代表了经济学，公共政策和国家安全等领域从业者的关键活动。首先，我们要澄清用于预测的模型和社会科学中研究的更常见的解释性模型之间的区别。然后，我们调查了一个具有挑战性的现实世界预测分析案例研究，并发现证据表明，标准预测方法的表现不佳并不表明缺乏人类的可预测性，而是反映了（1）。关于解释模型的预测效用的不正确假设，（2.）关于社会动力学的哪些特征实际上具有预测能力的误解，以及（3）利用预测表示的实际困难。
2012-12-31 cs.SI physics.soc-ph
Citizen Science practices for Computational Social Sciences research: The conceptualization of Pop-Up Experiments
在公民科学的名义下，志愿者与科学家合作提出并回答现实世界问题的许多创新实践正在全球范围内迅速增长。公民科学可以提供现成的解决方案与公民的积极作用。然而，这个框架还远远没有建立起来，成为计算社会科学研究的标准工具。我们提出了我们在连接计算社会科学与公民科学哲学方面的经验，在我们的案例中，这种经验采取了我们所说的弹出式实验的形式：非永久性的，高度参与性的集体实验，将大数据方法和行为实验协议开发的功能与公民科学的理想相结合。这类规划实验中需要考虑的主要问题分为三类：公众参与、轻型基础设施和知识回归公民。我们解释了实施的解决方案，提供了基于我们自己在城市环境中的经验（西班牙巴塞罗那）的实际例子。我们希望这项工作能够为愿意采用和扩展这种\emph{in-vivo}实践的团体提供指导，并开启关于公民科学框架可以提供研究社会现象的可能性（但也有局限性）的辩论。
2015-09-22 cs.CY physics.data-an physics.soc-ph
Online Social Network Analysis: A Survey of Research Applications in Computer Science
在线社交网络的出现和普及，突然提供了大量的数据，从社会组织，互动和人类行为。所有这些信息都为社会系统的研究开辟了新的视角和挑战，许多领域都对此感兴趣。虽然大多数在线社交网络都是最近才出现的（不到15年），但已经发表了大量关于这一主题的科学论文，涉及广泛的分析方法和应用。这项工作描述了如何计算研究已经接近这个问题和用于分析这样的系统的方法。建立在广泛的，但非exaustive的文献综述，分类法提出了分类和描述不同类别的研究。每个研究类别进行了描述，并突出了主要作品，发现和观点。
2016-04-04 cs.SI physics.soc-ph
Social Effects in Science: Modelling Agents for a Better Scientific Practice
科学是人类的基本活动，我们相信它的结果，因为它有几个纠错机制。它是受实验测试，由独立的部分复制。由于信息量巨大，科学家们不得不依赖他人的报告。这使得社会效应有可能影响科学界。在这里，一个观点动力学代理模型提出来描述这种情况。自然通过实验的影响被描述为作用于实验主体的外部场。我们将看到，老科学家的退休可能是接受新理论的基础。我们还将研究社会影响和观察之间的相互作用。这将使我们能够深入了解什么时候社会效应在科学界的结论中可以忽略不计，什么时候我们应该担心它们。
2009-03-30 physics.comp-ph physics.soc-ph
A tutorial on networks in social systems: A mathematical modeling perspective
本文是对社会系统网络研究的一个介绍。首先，我们向读者介绍研究社交网络的关键数学工具，包括网络的数学表示和基本术语。我们描述了几个感兴趣的网络特性和测量这些特性的技术。我们还讨论了一些流行的网络生成模型，看看这些模型的研究如何提供洞察机制的结构模式的出现。在整个过程中，我们将重点介绍社交网络中常见的模式。我们的目标是提供一个可访问的，广泛的，坚实的基础，读者谁是新的领域，使他们可以自信地从事更深入的数学研究社交网络。
2023-02-01 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Citizen science for social physics: Digital tools and participation
本文通过城市人类移动性实验和社区精神健康照护研究两个案例，探讨数字工具与参与式动态如何促进社会物理学与公民科学的协同，以提升复杂社会现象研究的社会影响。
2023-12-27 cond-mat.stat-mech cs.HC physics.soc-ph
Editorial: Statistical Mechanics and Social Sciences
这篇社论打开了统计物理学杂志专门用于社会动态的统计物理建模日益增长的领域的特刊。这些问题包括物理学家和社会科学家的贡献，目的是促进这两个社区之间更好的沟通。
2013-04-20 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Phase transitions in social sciences: two-populations mean field theory
本文介绍了一种新的两组相互作用自旋的平均场统计力学模型，并根据它们的相对尺寸研究了相变。一个跳跃的平均磁化被发现为大的相互作用值时，两个人口的相对百分比跨越一个临界阈值。它示出了如何临界百分比取决于内部相互作用和初始磁化强度。该模型被解释为一个原型的居民-移民文化互动和社会科学的观点得出的结论。
2007-03-30 cond-mat.stat-mech math-ph math.MP
Social and Natural Sciences Differ in Their Research Strategies, Adapted to Work for Different Knowledge Landscapes
本文通过虚拟知识景观模型与文献计量分析，揭示自然科学和社会科学分别适配集中型与分散型知识景观的两极研究策略。
2015-04-04 cs.DL physics.soc-ph
Comparing journals from different fields of Science and Social Science through a JCR Subject Categories Normalized Impact Factor
期刊影响因子（IF）在科学和社会科学领域之间不具有可比性，因为跨学科的出版和引用行为存在系统性差异。在这项工作中，分解成五个正态分布的变量的字段总的影响因素。考虑到这些因素，采用主成分分析，找出JCR学科类别的科学和社会科学的差异的来源。尽管不同学科的发表和引用行为差异很大，但主成分解释了总方差的78%以上，每篇论文的平均引用次数并不是解释跨类别影响因子差异的主要因素。提出了基于JCR主题类别表的类别归一化影响因子（CNIF），并与IF进行了比较。这种标准化是通过考虑每种期刊的所有索引类别来实现的。一个实证应用程序，与100种期刊在两个或两个以上的主题类别的经济学和商业，表明排名之间的差距减少了约32%的期刊分析。这一差距是从所有类别的排名中获得的最大距离，其中每个期刊都包括在内。
2013-04-18 cs.DL physics.soc-ph stat.AP
Fundamentals of path analysis in the social sciences
最近一系列截然相反的文章的统计方法的相对价值的路径图分析在社会科学的动机，我们讨论从一个主要的理论角度选择的基本方面的路径建模和分析的基础上一个共同的自反设置。由于在辩论中明显缺乏技术支持，我们的目标是将其与主流统计文献联系起来，并解决可能有助于推动讨论的某些基本问题。我们并不打算支持或反对某种特定的方法或分析哲学。
2020-11-12 math.ST physics.soc-ph stat.ME
Leveraging LLM-based agents for social science research: insights from citation network simulations
Gaoling School of Artificial Intelligence（北京中国人民大学人工智能学院）；School of Public Administration and Policy（公共行政与政策学院）；Alibaba Group（阿里巴巴集团）
针对大语言模型社会模拟能力边界不明确的问题，提出CiteAgent框架实现高保真引用网络模拟，构建两种LLM社会科学研究范式，验证了LLM助力科学学研究的潜力。
2025-11-18 cs.AI cs.CY cs.MA
Prompt Refinement or Fine-tuning? Best Practices for using LLMs in Computational Social Science Tasks
IT University of Copenhagen（哥本哈根信息技术大学）；Pioneer Center for AI（人工智能先锋中心）
本文通过在23项社会知识任务基准上评估现代大语言模型分类方法，提出三项最佳实践：选用更大词汇量和预训练语料库的模型、采用AI增强提示而非简单零样本，以及在任务数据上微调并视数据丰富度决定是否进行多数据集指令微调。
2024-08-02 cs.CL cs.CY physics.soc-ph
Introduction to Spin and Lattice Models in the Social Sciences
近年来，政治经济学家、金融经济学家和其他社会科学家将自旋和晶格模型引入了他们的理论工具包。为此，硬科学家的建模技能可能会有所帮助。本讲座介绍了如何使用这些模型的例子。一个简单的动态模型，如何法律规则的演变和传播在法院进行了描述。
2005-12-08 cond-mat.stat-mech hep-lat nlin.AO
Tangles in the social sciences
传统的聚类识别共享某些特性的对象组。缠结的作用正好相反：它们识别经常一起出现的一组性质。因此，他们可以识别和发现“类型”：行为、观点、能力、性格。缠结的数学理论起源于图的连通性理论，在过去的30年里，它已经改变了。它最近被公理化，使它的两个最深刻的结果适用于更广泛的背景。这篇简要的论文指出了这种方法差异特别显著的一些情况。但这些仅仅是这样的背景下的例子：原则上，它可以适用于许多定量社会科学。我们的目标有两个：为了充分说明缠结理论，以展示它如何在各种不同的背景下起作用，并给出大量不同的例子来说明这一点。
2019-07-17 cs.SI math.CO physics.soc-ph
Cognitive network science for understanding online social cognitions: A brief review
University of Exeter（埃克塞特大学）
社交媒体正在将大量用户在时间线和情感内容方面的认知数字化。这些大数据为研究感知、个性和信息扩散等认知现象提供了前所未有的机会，但需要合适的可解释框架。由于社交媒体数据来自用户的头脑，因此这一挑战的有价值的候选者是认知网络，即为心理概念联想提供结构的认知模型。这项工作概述了认知网络科学如何通过在线媒体为理解认知开辟新的定量方法，例如：（i）重建用户如何使用机器学习无法获得的上下文知识在语义和情感上构建事件，（ii）通过社会话语中的知识结构研究概念突显/突出;（iii）通过帖子中的语言研究用户的个性特征，如开放性、好奇心和创造力;（iv）通过比较影响者和追随者的心态的多层网络，将认知/情感内容和社会动态联系起来。这些进步结合了认知、网络和计算机科学，以理解数字和现实世界环境中的认知机制，但在代表性、个体差异性和数据整合方面存在局限性。这些方面的讨论沿着操纵社会认知数据的伦理影响。在未来，通过网络和社交媒体阅读认知可以暴露被在线平台放大的认知偏见，并为政策制定、教育和市场提供有关大规模复杂认知趋势的相关信息。
2021-02-25 cs.CL cs.CY cs.SI
Econoinformatics meets Data-Centric Social Sciences
由于信息和通信技术（ICT）的出现和传播，我们的社会已经计算机化和全球化。这使我们能够根据关于人类活动的大量数据来调查我们自己的社会经济系统。本文讨论了处理大量数据产生的复杂性以及链接不同来源的数据的方法。此外，给出了几个例子的应用研究econoinformatics为日本证券交易所，外汇市场，国内酒店预订数据和国际航班预订数据显示。主要信息是，时空信息是综合不同数据源数据的关键要素。
2013-04-19 cs.SI physics.soc-ph q-fin.GN
Mathematical practice, crowdsourcing, and social machines
传统上，数学的最高水平被视为一种孤独的努力，为研究同行提供审查和接受的证明。数学现在正处于一个非凡的转折点，新技术从根本上扩展了个人的力量和极限。众包将不同的专家聚集在一起解决问题;符号计算处理庞大的例行计算;计算机检查证明太长太复杂，人类无法理解。数学实践是一个新兴的跨学科领域，它借鉴哲学和社会科学来理解数学是如何产生的。在线数学活动为数学实践的实证调查提供了新颖而丰富的数据来源-例如社区问答系统{ \it mathoverflow}包含大约40，000个数学对话，而{ \it polymath}协作提供了发现证明过程的记录。我们的初步研究已经证明了“软”方面的重要性，如类比和创造力，以及演绎和证明，在数学的产生，并给了我们新的方式来思考人和机器在创造新的数学知识的作用。我们将讨论对这些资源的进一步调查以及它可能揭示的内容。众包数学活动是“社会机器”的一个例子，这是伯纳斯-李提出的一种新范式，将人和计算机的组合视为一个解决问题的单一实体，也是主要国际研究工作的主题。我们概述了数学社会机器的未来研究议程，它是人、计算机和数学档案的结合，以创建和应用数学，有可能改变人们做数学的方式，并改变数学研究的范围、速度和影响。
2013-05-04 cs.DL cs.SI math.HO
