Romantic Partnerships and the Dispersion of Social Ties: A Network Analysis of Relationship Status on Facebook
分析在线社交网络系统的一个关键任务是识别重要的人-那些通过强大的社会关系联系在一起的人-在个人的网络邻居中。在这里，我们调查这个问题的一个特定类别的强关系，那些涉及配偶或浪漫的合作伙伴。我们围绕一个基本问题组织分析：考虑到一个人的朋友之间的所有联系，你能仅仅从网络结构中识别出他或她的浪漫伴侣吗？使用来自Facebook用户的大样本数据，我们发现这项任务可以以高精度完成，但这样做需要开发一种新的领带强度测量方法，我们称之为“分散”-两个人共同的朋友在多大程度上没有良好的联系。研究结果提供了方法，用于识别类型的结构显着的人在网上的应用程序，并提出了潜在的扩展现有理论的领带强度。
2013-10-24 cs.SI physics.soc-ph
Effects of Social Ties in Knowledge Diffusion: case study on PLOS ONE
为了捕捉知识扩散中的社会关系的影响，本文研究了从研究人员的合作出现的出版网络，使用引用信息作为手段来估计知识流。为此，我们分析了发表在PLOS ONE期刊上的论文，发现强有力的证据支持两个作者在合著网络中越接近，他们之间发生知识流动的概率就越大。此外，我们还发现，当涉及到知识扩散，强大的合著者的接近度比地理上的接近度更具决定性。
2016-10-28 cs.DL cs.SI physics.soc-ph
Coupling Human Mobility and Social Ties
使用从通信技术中被动收集的大量数据的研究揭示了社交网络的许多普遍存在的方面，帮助我们理解和建模社交媒体，信息传播和组织动态。最近，这些数据被贴上了地理信息的标签，使人们能够研究人类流动模式和城市科学。我们结合这两种追求，并发现社会联系中可重复的流动模式。首先，我们介绍了移动性的相似性和可预测性的措施，并在三个大的城市地区的用户群体来衡量它们。我们发现，个体的拜访模式与社会联系比陌生人更相似，更可预测，这些措施与关系强度呈正相关。移动相似性的小时变化的无监督聚类确定了三类社会关系，并表明地理位置是将社会关系置于背景中的重要特征。我们发现，一个用户的自我网络的组成，他们保持的接触类型与移动行为相关。最后，我们扩展了一个流行的流动性模型，包括基于社会联系的运动选择，并比较它的能力，再现经验测量与两个额外的模型的流动性。
2015-02-03 cs.SI physics.soc-ph
Investigating and Modeling the Dynamics of Long Ties
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；Purdue University（普渡大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Shanghai University（上海大学）
人们普遍认为，在社交网络中，连接不同社区的社会关系--长关系在传播新信息方面发挥着至关重要的作用。然而，一些现有的网络理论和预测模型表明，长关系可能会很快消失或最终成为多余的，从而使人们对长关系的长期价值提出质疑。我们对现实世界动态网络的实证分析表明，与这种推理相反，长期关系比其他社会关系更有可能持续存在，而且其中许多关系一直作为社会桥梁发挥作用，而不是嵌入本地网络。使用一种新的成本效益分析模型结合机器学习，我们表明，长期关系是非常有益的，这本能地激励人们花费额外的努力来维持它们。这在一定程度上解释了为什么长期联系比许多现有理论和模型所提出的更持久。总的来说，我们的研究表明，有必要进行社会干预，以促进长期关系的形成，例如将不同背景的人混合在一起。
2022-04-02 cs.GT cs.LG cs.SI
Negative Ties Highlight Hidden Extremes in Social Media Polarization
本研究通过符号网络分析西班牙社交媒体Meneame，发现纳入负面联系能揭示无符号网络无法区分的意识形态极端用户，从而更全面地理解在线极化。
2025-07-16 cs.SI physics.soc-ph
Information flow reveals prediction limits in online social activity
现代社会依赖于在线社交网络上的信息流，流行平台的用户会产生关于自己及其社交关系的重要行为数据。然而，目前尚不清楚在使用这些数据来预测个人的活动和兴趣时存在哪些基本限制，以及使用个人的社会关系进行预测的准确性如何。在这里，我们表明，95%的个人潜在预测准确性只需要使用他们的社会关系就可以实现，而不需要个人的数据。我们使用信息理论工具来估计Twitter用户的作品中的预测信息，提供适用于任何预测或机器学习方法的可用预测信息的上限。一个人的8-9个接触就足以获得与单独的个人相媲美的可预测性。通过测量沿着社会关系的信息流，可以看到明显的时间和社会影响，使我们能够更好地研究在线活动的动态。我们的研究结果具有明显的隐私含义：信息是如此强烈地嵌入在社交网络中，原则上，即使个人完全放弃了平台，人们也可以从他们可用的社会关系中对个人进行分析。
2019-02-09 cs.SI physics.soc-ph
The Weakness of Weak Ties in the Classroom
格兰维特的“弱关系的力量”假设孤立的社会关系提供了有限的外部前景，而异质的社会关系使一个人的机会多样化。我们分析了迄今为止最完整的大学生互动记录（290名学生进行了大约80，000次互动-比以前在教育网络上的研究多出16倍，几乎多出3倍的学生），并将社交互动数据与学生的学业成绩进行比较。我们的第一个发现是，社会多样性与绩效呈负相关。我们的第二个发现解释了这一点：表现优异的学生在表现相似的同龄人群体中互动。学生成绩越高，这种影响越强。事实上，表现差的学生往往会发起许多短暂的互动，而与目标的表现无关。换句话说，表现差的学生对他们的社交网络表现得不自信，而高分的学生表现得不自信。我们的数据还显示，表现优异的学生建立持久的互动之前，中，低性能的，他们使用更结构化和更长的级联信息，从低性能的学生被排除在外。
2012-03-12 cs.SI physics.soc-ph
The Influence of Social Ties on Performance in Team-based Online Games
社会纽带是维系人类生态系统的无形粘合剂。尽管有大量的研究研究社会关系在社区（团体，团队等）中的作用。和整个社会，很少有人注意到他们与其他人类行为动力学的相互作用。特别感兴趣的是社会关系对人类绩效的影响，在协作团队为基础的设置。我们的研究旨在阐明社会关系对个人和团队绩效动态的影响。我们将专注于流行的多人在线战斗竞技场（MOBA）协作团队游戏，古代防御2（Dota 2），一个拥有数百万玩家和比赛的丰富数据集。我们的研究表明，当与朋友一起玩游戏时，个人在游戏中系统地更加活跃，而不是参加陌生人的团队。然而，我们发现，增加活动并不均匀地导致球员的表现改善。尽管对低技能玩家有利，但与朋友一起玩会对高技能玩家的表现产生负面影响。我们的研究结果揭示了社会关系对绩效的混合影响，并可以为虚拟团队管理和行为激励提供新的视角。
2018-12-05 cs.HC cs.SI
Contrasting social and non-social sources of predictability in human mobility
社会结构影响着包括流动模式在内的各种人类行为，但一个人的运动在多大程度上可以预测另一个人的运动仍然是一个悬而未决的问题。此外，关于个人流动性的潜在信息可以存在于社会和非社会关系的流动模式中，这是一个尚未解决的区别。在这里，我们开发了一个“托管”网络，以区分的流动性模式的自我的社会关系，从那些非社会colocators，个人没有社会连接到自我，但谁仍然在同一时间到达一个位置的自我。我们应用熵和可预测性措施来分析和约束个人的流动模式的预测信息，以及这些信息从他们的顶级社会关系和非社会共定位器的流动。虽然社会关系一般提供更多的信息比非社会colocators，我们发现，显着的信息是存在于非社会colocators的聚合：3-7 colocators可以提供尽可能多的预测信息的顶级社会关系，colocators可以取代高达85%的预测信息的自我，相比之下，社会关系，可以取代高达94%的自我的可预测性。非社交共定位器中预测信息的存在引发了隐私问题：鉴于智能手机的实时移动轨迹越来越可用，共享数据的个人可能不仅提供关于他们自己的移动的可操作信息，而且还提供关于数据缺失的其他人的移动的可操作信息，包括已知和未知的个人。
2021-04-27 cs.SI physics.soc-ph
Multiplexity is temporal: effects of social times on network structure
本文提出从大规模通信元数据中推断社会时间并构建多层网络的方法，揭示联系的时间多重性，验证社会焦点理论，并发现单层联系对全局连通性的关键作用。
2024-07-08 cs.SI physics.soc-ph
Temporal patterns behind the strength of persistent ties
社交网络由强关系和弱关系组成，它们具有非常不同的结构和动力学特性。但是，人类互动的哪些特征建立了强有力的联系？在这里，我们从实用的角度来探讨这个问题，找出社交互动的哪些特性可以使关系更加持久，从而更牢固地维持未来的社交互动。使用一个大型的纵向手机数据库，我们建立了一个预测模型，领带持久性的强度，亲密度，结构和时间模式的社会互动的基础上。虽然我们的研究结果证实，结构（嵌入性）和强度（调用次数）与领带持久性相关，我们发现，时间特征的通信事件是更好，更有效的预测领带持久性。具体来说，虽然关系中的沟通总是突发的，但我们发现，比平均水平更突发的关系更容易衰减，这表明关系强度不仅反映在网络的强度或拓扑结构中，而且还反映在个人如何在他们的关系中分配时间或注意力上。我们还发现，稳定的关系需要一个恒定的节奏，如果沟通中断的频率超过之前沟通频率的8倍，那么这种关系很可能会衰退。我们的研究结果不仅对理解社会关系的强度很重要，而且对揭示网络中不同时间尺度之间的纠缠也很重要，从微观的联系突发性和节奏到宏观的网络演化。
2017-06-19 cs.SI physics.soc-ph
The co-evolution of emotional well-being with weak and strong friendship ties
社会关系与幸福密切相关。但这种关系的特点是什么？本研究探讨社会机制，解释社会关系如何通过社会整合和社会影响力影响福祉，以及福祉如何通过社会选择影响社会关系。我们假设，高度整合的个人--那些拥有更广泛和更密集的友谊网络的人--比其他人报告更高的情感幸福感。此外，情感幸福应该受到亲密朋友幸福的影响。最后，当个体更喜欢幸福感更高的人，以及幸福感与他们相似的人时，幸福感应该会影响友谊选择。我们测试我们的假设，使用纵向的社会网络和幸福感的117个人生活在一个研究生住宅社区的数据。应用一种新的扩展的随机行为导向模型的有序网络（有序SAOM），使我们能够详细说明和测试我们的假设弱和强绑定的友谊网络同时。结果不支持我们的社会整合和社会影响力的假设，但提供了证据的选择：具有较高的情感幸福感的个人往往有更多的强关系的朋友，并有同质化过程中的情感幸福感强关系的网络。我们的研究强调了社会关系和幸福感之间的双向关系，并证明了考虑不同社会过程中不同关系强度的重要性。
2017-05-03 cs.SI stat.AP
Ties That Bind - Characterizing Classes by Attributes and Social Ties
给定一组已知属于不同类的属性子图，我们如何发现它们的差异？在许多情况下，子图的集合可以相互对比。例如，它们可以被分配地面实况标签（垃圾邮件/非垃圾邮件），或者可能期望直接比较不同物种的生物网络或不同化学物质的化合物网络。在这项工作中，我们引入的问题，属于不同类别的属性子图之间的差异特征。我们定义这个特征化问题为一个分区的属性到尽可能多的组的类的数量，同时最大限度地提高所有给定的子图的总属性质量得分。我们证明了我们的属性到类的分配问题是NP难的，存在一个最佳的$(1 - 1/e)$ -近似算法。我们还提出了两种不同的更快的算法，它们在属性和子图的数量上是线性时间的。与以前只考虑属性进行表征的工作不同，在这里，我们利用属性和社会关系（即图结构）。通过大量的实验，我们比较了我们提出的算法，显示了与人类直觉一致的结果，这些结果来自亚马逊合作购买，国会法案审查和DBLP合作作者的数据集。我们还表明，我们的方法的特征子图是更好地适用于意义的区分分类方法。
2017-01-31 cs.IR cs.SI physics.soc-ph
Higher contagion and weaker ties mean anger spreads faster than joy in social media
越来越多的证据表明，与面对面的交流类似，人类的情感也会在网络社交媒体中传播。然而，这种情绪传染的机制，例如，不同的感觉是否以不太可能的方式传播，或者情绪的传播如何与社交网络相关，很少被研究。事实上，由于成本高和时空的限制，探索这一主题是具有挑战性的使用传统的问卷调查或控制实验。因为它们是大量个体的自然情感反应的收集点，在线社交媒体网站为从计算社会科学的角度解决这个问题提供了一个理想的代理。本文基于对微博中数百万条推文的分析，令人惊讶的是，我们发现愤怒比喜悦更具传染性，这表明它可以引发更多愤怒的后续推文。此外，关于在社交网络中的传播，愤怒比喜悦更容易沿着较弱的联系传播，这意味着它可以渗透到不同的社区，摆脱当地的陷阱，因为陌生人更经常分享这些内容。通过一个简单的扩散模型，我们发现，更大的传染和较弱的关系功能合作，以加快愤怒的传播。具有不同主导情绪的真实世界事件的扩散为研究结果提供了进一步的证据。据我们所知，这是第一次提出定量的长期证据，揭示了喜悦和愤怒传播机制的差异。我们的研究结果揭示了人类交流中的个人愤怒管理和控制网络空间中的集体愤怒。
2016-12-26 cs.SI physics.soc-ph
On Facebook, most ties are weak
无处不在的社会技术网络给开发人员和用户带来了新的概念和技术挑战。一个中心的研究主题是评价联系用户的关系的强度，以及他们如何促进沟通和信息的传播。社会科学在马克·格兰特提出的“弱关系强度”理论框架下对人际关系的这些方面进行了广泛的研究。13一些研究考虑了该理论是否可以扩展到Facebook等在线社交网络，表明互动数据可以用于预测关系强度。正在使用的方法需要处理用户生成的数据，由于隐私问题，这些数据通常不公开。在这里，我们提出了一个弱关系和强关系的替代定义，它只需要知道社交网络的拓扑结构（比如谁是谁在Facebook上的朋友），依赖于在线社交网络或OSN倾向于分裂成社区的事实。因此，我们建议分类为弱关系的边缘连接属于不同的社区和强关系的连接用户在同一个社区的个人。我们在一个代表Facebook社交图的大型网络上测试了这个定义，并研究了弱关系和强关系如何影响信息传播过程。我们的研究结果表明，OSN中的个体自组织创建连接良好的社区，而弱关系产生凝聚力并优化信息传播的覆盖范围。
2014-11-01 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Bridging Online and Offline Social Networks: Multiplex Analysis
我们表明，三个基本的演员特征，即归一化的互惠性，三个周期，和三胞胎，可以表示使用一个统一的框架，这是基于计算与演员的两个集合之间的相似性指数：她/他的朋友的集合和那些考虑她/他作为一个朋友的集合。这些指标扩展到多路复用网络，然后计算两个友谊网络收集数据从两组本科生。我们发现，在离线通信中，强关系和弱关系（几乎）同样存在，而在在线通信中，弱关系占主导地位。此外，弱关系远不如强关系互惠。然而，在多重网络的不同层中，互惠性被保留，而三元组（用归一化的三个循环和三元组测量）不显著。
2016-05-06 cs.SI physics.soc-ph
TIES: Temporal Interaction Embeddings For Enhancing Social Media Integrity At Facebook
Facebook（脸书）
自成立以来，Facebook已经成为在线社交社区的一个组成部分。人们依靠Facebook与他人建立联系并建立社区。因此，以快速和可扩展的方式保护这样一个快速增长的网络的完整性至关重要。在本文中，我们介绍了我们为保护Facebook上的各种社交媒体实体免受试图滥用我们平台的人的侵害所做的努力。我们提出了一种新的时间交互嵌入（TIES）模型，旨在捕捉流氓社会互动，并标记他们进一步合适的行动。TIES是一个有监督的、深度学习的、面向Facebook规模网络的生产模型。以前的作品对完整性问题大多集中在捕捉静态或某些动态的社会实体的功能。相比之下，TIES可以在一个统一的模型中捕获这两种不同的行为，这要归功于最近在图嵌入和深度序列模式学习领域取得的进展。为了展示TIES的现实影响，我们提出了一些应用程序，特别是防止错误信息的传播，虚假账户检测，并降低广告支付风险，以提高平台的完整性。
2020-02-18 cs.AI cs.LG cs.SI
The Role of Social Networks in Information Diffusion
在线社交网络技术使个人能够同时与任何数量的同龄人分享信息。要量化这些技术对信息传播的因果影响，不仅需要确定谁影响了谁，而且还需要确定在没有关于信息的社会信号的情况下，个人是否仍然会传播信息。我们研究了社交网络在在线信息扩散中的作用，并进行了一项大规模的现场实验，该实验随机暴露于2.53亿受试者中关于朋友信息共享的信号。那些暴露的人更有可能传播信息，而且比那些没有暴露的人传播信息的速度更快。我们进一步研究了强关系和弱关系在信息传播中的相对作用。我们发现，虽然较强的关系是个人更有影响力，这是更丰富的弱关系谁负责传播的新信息。这表明，弱关系可能比目前认为的在网上信息传播中发挥更大的主导作用。
2012-02-28 cs.SI physics.soc-ph
The Strength of Absent Ties: Social Integration via Online Dating
University of Vienna（维也纳大学）；Center for European Economic Research (ZEW)（欧洲经济研究中心）
研究探讨了在线约会如何改变社会整合过程，发现新连接加速了社会多样性提升，通过分析 interracial marriage 和 broadband adoption 数据验证了这一过程的持续性。
2018-09-14 cs.SI econ.GN physics.soc-ph
The Ambivalence of Cultural Homophily: Field Positions, Semantic Similarities, and Social Network Ties in Creative Collectives
本文利用定性，正式和统计的社会语义网络分析的混合物，以研究如何文化同质性的作品时，场逻辑满足实践。一方面，由于处于相似场域位置的个体也被强加了相似的文化取向，文化同质性在主体间社会网络纽带中再现了客观场域结构。另一方面，场域在实践中是可操作的，为了实现语用目标，占据不同场域位置的个体经常加入群体，创造性地重新解释场域施加的文化取向，并产生替代特定位置的文化相似性。利用这些新出现的相似性，文化同质性机制可能会刺激那些占据不同场域位置的成员之间的社会网络联系，从而争夺场域。我在两个创造性的集体中研究了这种文化同质性的矛盾作用，每个集体都包含了更接近文化生产领域的两极的成员。我发现不同类型的文化相似性，影响不同类型的社会网络的关系内和之间的领域的立场：词汇的相似性刺激友谊和合作关系内的立场，从而复制的领域，而隶属于相同的文化结构刺激位置之间的合作关系，从而争夺的领域。后一种效应在民族志数据的统计分析中是可见的，但在文本的定性分析中很容易被监督，因为举报人倾向于在他们明确的陈述中标记与他们立场的一致性。这突出了混合的社会语义网络分析的重要性，既敏感的地方背景下，能够揭开文化和社会之间的相互作用的机制。
2019-02-22 cs.SI
Mesoscopic analysis of online social networks - The role of negative ties
一类网络是既有正链接又有负链接的网络。在这篇论文中，我们研究了这些网络的中观水平上正负联系之间的相互作用，即，他们的社区结构。一个社区被认为是一个紧密相连的行动者群体;因此，它没有借用任何假设从平衡理论，只是使用众所周知的假设在社区检测文献。我们发现，如果只根据积极关系（忽略消极关系）来检测社区，那么大多数消极关系已经存在于社区之间。换句话说，负联系在检测所研究的签名网络的社区中没有主要作用。此外，对于内部负联系，我们证明了大多数不平衡社区是最大平衡的，因此它们不能被划分为k个具有更高平衡性的非空子簇（k >= 2）。此外，我们发现，虽然调解人三元组++-（斗争调解人敌对）是代表性不足，它构成了相当大的一部分社区之间的三元关系。因此，社区检测和聚类算法不应忽视中介三元组。因此，如果使用仅仅基于社会平衡的聚类算法，签名网络的中观结构仍然是隐藏的。
2018-09-02 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Detecting Hierarchical Ties Using Link-Analysis Ranking at Different Levels of Time Granularity
社交网络包含隐式知识，该隐式知识可用于推断在可用数据中未显式存在的层级关系。交互模式通常受用户的社会关系影响。我们提出了一种方法来推断这样的信息，适用于链接分析排名算法在不同级别的时间粒度。此外，一个投票计划是用于获得的层次关系。该方法在两个数据集上进行评估：安然电子邮件数据集，其目标是推断管理者-下属关系，以及合著者数据集，其目标是推断博士论文-论文关系。实验结果表明，该方法优于传统的方法来推断层次关系的社交网络。
2017-01-24 cs.SI physics.soc-ph
The Strength of Friendship Ties in Proximity Sensor Data
了解人们如何互动和社交在从疾病控制到城市规划的许多情况下都很重要。在过去几年中，捕捉人类生活这一特定方面的数据集在规模和可用性方面都有所增加。然而，我们还没有了解这种电子数据集在多大程度上可以作为现实生活中社交互动的有效代理。对于使用手机收集的观察数据集，我们分析了识别短暂和不重要链接的问题，以及如何突出重要的社交互动。应用蓝牙信号强度参数来区分观测结果，我们证明了弱链接，强链接相比，有一个较低的概率被观察到在以后的时间，而这样的链接-平均-也有较低的链接权重和概率共享在线友谊。此外，链接强度的作用进行了研究，在社会网络属性。
2014-05-27 cs.SI physics.soc-ph
Inferring the strength of social ties: a community-driven approach
在线社交网络正在增长并变得越来越密集。一个人的社会关系可能具有很高的可变性：从亲密的朋友和亲戚到熟人，再到几乎不认识的人。推断社会关系的强度是对网络中的用户交互进行建模并理解其行为的重要组成部分。此外，该问题在计算社会科学，病毒式营销和人员推荐中也有应用。在本文中，我们研究的问题，推断在一个给定的网络中的社会关系的强度。我们的工作是由最近的一种方法[27]推动的，该方法利用了强三元闭合（STC）原理，这是一种植根于社会心理学的假设[13]。为了指导我们的推理过程，除了网络结构之外，我们还将紧密社区的集合作为输入。这些是我们期望通过强关系连接的顶点集合。这些社区出现在不同的情况下，例如，当成为社区的一部分意味着与现有成员之一的紧密联系时。我们考虑两个相关的问题形式化，反映了我们的设置的假设：少量的STC违规和强连接的输入社区。我们表明，这两个问题的配方是NP-困难的。我们还表明，一个问题的制定是很难近似，而第二，我们开发了一个算法与近似保证。我们通过与分别优化STC违规和社区连通性的基线进行比较，在真实世界的数据集上验证了所提出的方法。
2019-02-05 cs.DS cs.SI
Revisiting Information Diffusion Beyond Explicit Social Ties: A Study of Implicit-Link Diffusion on Twitter
University of Tsukuba（筑波大学）；Saitama University（埼玉大学）
研究探讨了Twitter上隐式链接对信息扩散的影响，发现远离信息源的用户更倾向于通过隐式链接扩散信息，尽管隐式链接贡献较小，但对跨不同社区的传播有重要作用。
2026-01-08 cs.SI
Reading the Source Code of Social Ties
虽然在线社交网络的研究在过去几年中呈爆炸式增长，但对社会联系本质的探索却没有得到太多的考虑。在线交互已经被解释为指示一种社会过程或另一种社会过程（例如，地位交换或信任），往往很少有系统的理由，关于观测数据和理论概念之间的关系。我们的研究旨在通过提出一种无监督、无参数的方法来高精度地发现社交网络中发生的交互的基本域，从而打破计算社会科学中的这一空白。通过将这种方法应用于两个不同的范围和类型的互动（aNobii和Flickr）的在线数据集，我们观察到自发出现的三个领域的互动代表交流的状态，知识和社会支持。通过发现交互域和经典社会网络分析问题之间的重要关系（例如，随着时间的推移的关系强度、二元交互），我们展示了由所提取的域引起的交互网络如何可以用作对在线社交数据进行更细致分析的起点，这些在线社交数据有朝一日可能会并入社交交互的规范语法。我们的方法发现应用在在线社交媒体服务，从推荐到视觉链接摘要。
2014-07-21 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Weak ties strengthen anger contagion in social media
越来越多的证据表明，与面对面的交流类似，人类的情感也会在网络社交媒体中传播。然而，这种情绪传染的机制，例如，不同的感觉是否以不太可能的方式传播，或者情绪的传播如何与社交网络相关，很少被研究。事实上，由于成本高和时空的限制，探索这一主题是具有挑战性的使用传统的问卷调查或控制实验。因为它们是大量个体的自然情感反应的收集点，在线社交媒体网站为从计算社会科学的角度解决这个问题提供了一个理想的代理。在本文中，基于对微博上数百万条推文的分析，令人惊讶的是，我们发现愤怒比喜悦更容易沿着较弱的联系传播，这意味着它可以渗透到不同的社区，并摆脱当地的陷阱，因为陌生人更经常分享这些内容。通过一个简单的扩散模型，我们发现，较弱的关系加速愤怒的传播速度和覆盖率的指标。据我们所知，这是第一次提出定量的长期证据，揭示了喜悦和愤怒传播机制的差异。随着弱关系在蓬勃发展的社交媒体中的广泛扩散，我们的研究结果意味着愤怒的传染可能会大大加强，从而使其负面影响全球化。
2020-05-05 cs.CY cs.SI
Analysing Networks of Networks
我们考虑在网络上具有多个观察或报告的数据，这些网络本身通过某种形式的网络关系连接。我们可以举一个认知社会结构的例子，其中有另一种类型的纽带连接提供报告的行为者;或者研究人际溢出效应从一个文化领域到另一个由社会纽带促进的领域。另一个例子是，当个体语义结构被表示为一组行动者的语义网络，并通过这些行动者的社会联系连接起来，以构成社会群体的知识时。如何联合地表示两种类型的网络并不简单，因为所报告的网络的层而不是层的节点通过报告上的网络耦合。我们建议转换不同的多个网络使用线图，演员隶属于关系表示为节点，并表示作为一个多级网络的不同类型的关系的整体。这提供了研究社交网络和报告之间的关联以及报告与标准图的对齐。我们说明了如何可以应用程序来研究当地洪水管理组的知识的社会建设。在这里，我们使用多级指数随机图模型，但这种表示也适用于面向角色的随机模型、多级块模型以及任何能够处理多级网络的模型。
2021-11-13 cs.SI physics.soc-ph
Long-term evolution of email networks: Statistical regularities, predictability and stability of social behaviors
在社交网络中，人们不断地放弃联系，并以一种高度不可预测的方式用新的联系取代。社会关系的这种高度动态性对信息传播或流行病传播等过程具有重要意义。一些研究已经证明了一些因素对领带更换的复杂微观过程的影响，但这种变化的宏观长期影响在很大程度上仍未得到探索。在这里，我们调查是否，尽管在微观层面上的内在随机性，有宏观统计的长期演变的社交网络。特别是，我们分析了一个大型组织的电子邮件网络，该组织连续四年拥有超过1,000名员工。我们发现，虽然个人关系的演变是高度不可预测的，社会通信网络的宏观演变遵循明确的统计模式，其特征是指数衰减的对数变化的社会关系的重量和个人的社会力量。与此同时，我们发现，个人的社会签名和沟通策略在几年的时间里非常稳定。
2016-01-21 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.data-an
The strength of strong ties in scientific collaboration networks
网络拓扑结构及其与领带强度的关系可能会阻碍或增强社交网络中的信息传播。我们研究了科学合作网络中的关系强度和拓扑结构之间的相关性，并表明这些网络与普通的社交网络有很大的不同。对于后者，早先已经表明，强联系与密集的网络社区相关，而较弱的联系则充当这些之间的桥梁。因此，薄弱环节成为信息传播的瓶颈。我们发现，相反，在合著网络密集的局部社区主要由弱链接，而强链接是更重要的整体连通性。强链接的重要作用在信息传播的模拟中得到进一步强调，它们的拓扑位置被认为大大加快了传播动力学。因此，与普通的社交网络相比，权重-拓扑相关性增强了跨科学合作网络的信息流。
2012-01-11 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
The key to the weak-ties phenomenon
本研究利用数据驱动的网络科学方法，揭示了弱连带现象背后的关键驱动因素，发现大量未知的共同朋友而非传统直觉才是该现象出现的主要原因。
2019-06-09 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Core but not peripheral online social ties is a protective factor against depression: evidence from a nationally representative sample of young adults
本文基于俄罗斯4400名年轻成人追踪数据，发现在线朋友数量与抑郁的关联仅存在于不超过邓巴数规模且为核心节点的网络中，表明应区分对待不同类型的在线社交关系。
2021-11-30 cs.CY cs.SI
Exploring Social Ties for Enhanced Device-to-Device Communications in Wireless Networks
设备到设备（D2D）通信被视为克服即将到来的无线容量紧缩并实现新颖应用服务的主要技术。在本文中，我们提出了一种新的，社会意识的方法，通过利用两个网络层优化D2D通信：社会网络和物理，无线网络。首先，我们制定的物理层D2D网络根据用户的遭遇历史。随后，我们提出了一种新的方法，基于所谓的印度自助餐过程，以便在用户的在线社交网络的内容分布建模。考虑到演进节点B收集的在线和离线社交关系，我们共同优化D2D通信中的流量卸载过程。仿真结果表明，该方法能够成功地对演进节点B的业务进行分流.
2015-10-15 cs.NI cs.SI
Learning to Make Friends: Coaching LLM Agents toward Emergent Social Ties
EPFL Lausanne, Switzerland（洛桑联邦理工学院）；University of Technology Sydney（悉尼技术大学）
研究LLM智能体能否再现人类在线行为社会动态及相关机制。提出多智能体LLM模拟框架，设计行为奖励函数，经实验发现引导后的智能体形成稳定互动与社会关系，为研究LLM群体集体动态建立测试平台。
2026-07-22 cs.AI cs.MA cs.SI
From acquaintance to best friend forever: robust and fine-grained inference of social tie strengths
社交网络通常只提供一种关于社会关系的二元视角：两个人要么有联系，要么没有联系。虽然有时外部信息可以用来推断社会关系的强度，但获取这些信息可能受到限制或不切实际。Sintos和Tsaparas（KDD 2014）首先建议通过利用强三元闭包（STC）属性，仅从网络的拓扑结构中推断社会关系的强度。STC属性指出，如果A与B和C有很强的社会联系，那么B和C也必须相互联系（无论是弱联系还是强联系）。Sintos和Tsaparas利用这一点将社会联系强度的推断公式化为NP-难优化问题，并提出了两种近似算法。我们完善和改进后，这一里程碑式的文件，通过开发一系列的线性松弛这个问题，可以在多项式时间内解决。值得注意的是，这些松弛推断出更细粒度的联系强度水平（超出强和弱），这也允许避免在网络拓扑提供不确定的证据时进行任意的强/弱强度分配。其中一个松弛同时推断存在有限数量的STC违规行为。一个广泛的理论分析导致两个有效的算法方法。最后，我们的实验结果阐明了所提出的方法的优势，并揭示了新的STC属性在实践中的有效性。
2018-09-18 cs.SI
People, Places, and Ties: Landscape of social places and their social network structures
Luddy School of Informatics, Computing and Engineering, Indiana University Bloomington（印第安纳大学伯明顿分校拉迪信息、计算与工程学院）；Kellogg School of Management, Northwestern University（西北大学凯洛格管理学院）；Facebook（脸书）；Center for Complex Networks and Systems Research, Luddy School of Informatics, Computing and Engineering, Indiana University Bloomington（印第安纳大学伯明顿分校拉迪信息、计算与工程学院复杂网络与系统研究中心）；Network Science Institute, Indiana University, Bloomington (IUNI)（印第安纳大学伯明顿分校网络科学研究所（IUNI））；Connection Science, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院连接科学部）
由于其作为社交场所的重要作用，“第三地”-人们随意访问并与朋友和邻居交流的社交场所-已经被广泛的领域所研究，包括网络科学，社会学，地理学，城市规划和区域研究。然而，由于缺乏对第三地的大规模普查，研究人员无法进行系统的调查。在这里，我们提供了一个系统的第三地和他们的社交网络，通过使用Facebook页面全国范围内的调查。我们的分析显示，第三名的类型分布存在很大程度的地理异质性，这与基线人口统计数据和县的特征高度相关。某些类型的页面（例如“礼拜场所”）表现出很大程度的聚集性，表明社区偏好或对集中的潜在互补性。我们还发现，不同类型的社交场所的社交网络在重要方面有所不同：“餐馆”和“室内娱乐”页面的社交网络更有可能是既有友谊的紧密社区，而“礼拜场所”和“社区设施”页面类别更有可能建立新的友谊关系。我们相信，这项研究可以作为一个重要的里程碑，为未来的研究系统的比较研究的社会空间及其社会关系。
2021-01-12 cs.LG cs.SI
Evolutionary dynamics of time-resolved social interactions
在社会群体中，当其成员共同努力和资源以获得个人无法实现的共享利益时，经常可以观察到无关个体之间的合作。然而，理解为什么尽管个体有自私行为的自然倾向，但合作仍然是一个悬而未决的问题，也是进化动力学中最迷人的挑战之一。最近，社会互动发生的网络的结构特征揭示了合作行为出现并最终克服自然诱惑的机制。特别是，它已被发现，在社会关系的数量和存在的紧密结合的社区的异质性导致显着增加合作相比，在经典的进化动力学考虑的非结构化和同质的连接模式。在这里，我们调查的作用，社会关系的动态出现的合作，在家庭的社会困境。事实上，社会互动本质上是动态的，波动的，随着时间的推移而间歇的，它们可以用随时间变化的网络来表示。通过考虑两个实验数据集的人类互动与详细的时间信息，我们表明，社会关系的时间动态有一个显着的影响，合作的演变：成对的相互作用的动态有利于自私的行为。
2014-11-25 cs.SI physics.soc-ph
"A network of mutualities of being": socio-material archaeological networks and biological ties at Çatalhöyük
本文提出一种网络科学框架，通过整合考古基因组数据与物质文化，利用网络方差方法研究新石器时代遗址Çatalhöyük的生物学亲缘关系与社会组织。
2024-06-27 cs.SI physics.soc-ph
From calls to communities: a model for time varying social networks
社会互动随时间变化，似乎是由内在机制驱动的，这反过来又塑造了社会网络的新兴结构。大规模的社会互动结构的实证观察最近才成为可能，建模其动态是一个实际的挑战。在这里，我们提出了一个时间网络模型，它建立在活动驱动的时变网络与记忆的框架。该模型还整合了推动社会关系形成的关键机制-社会强化、焦点闭合和循环闭合，这些机制已被证明会产生社区结构和网络的全球连通性。我们比较了所提出的模型与现实世界中的时变网络的移动电话通信，并表明他们共享的几个特点，从异构度和权重丰富的社区结构。此外，从模型中出现的强关系和弱关系遵循与现实世界社交网络类似的权重拓扑关系，包括弱关系的作用。
2015-06-01 cs.CY cs.SI physics.comp-ph
Physical partisan proximity outweighs online ties in predicting US voting outcomes
该研究结合美国个体调查、共位与在线网络数据，通过统计建模发现物理空间的党派接触比在线、居住接触更能准确预测选举结果，且线下党派隔离程度更高，凸显物理空间对理解社交网络与政治行为的重要性。
2025-10-03 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
From Tokens to Ties: Network and Discourse Analysis of Web3 Ecosystems
Lucy Family Institute for Data & Society（露西家庭数据与社会研究所）；University of Notre Dame（圣母大学）
本文通过分析Web3生态系统中的网络结构与话语动态，揭示了持有行为如何推动社区从交易网络向社会嵌入生态系统转变，同时探讨了交易活动减少时叙事持续性的影响。
2026-04-20 cs.SI
Industry Influence in High-Profile Social Media Research
University of Washington（华盛顿大学）；Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）；University of Konstanz（康斯坦茨大学）；Max Planck Institute of Animal Behavior（马克斯·普朗克动物行为研究所）；Center for an Informed Public（知情公众中心）；UC Irvine（加州大学尔湾分校）；Center for Socially Engaged Philosophy（社会参与哲学中心）；Berkman Klein Center, Harvard University（哈佛大学生命伦理与信息技术中心）
本研究发现社交媒体研究中存在广泛的产业影响，且多数联系未被披露，需加强披露规范以保障研究的独立性和完整性。
2026-01-16 cs.SI
Inferring Structural Characteristics of Networks with Strong and Weak Ties from Fixed-Choice Surveys
了解离线社交网络的结构有助于进行各种分析，包括研究传染病可能传播的速度，并确定一部分行为者进行免疫接种，以尽可能降低传播速度。离线社交网络拓扑通常通过调查参与者并要求他们列出他们的邻居来估计。当识别亲密的朋友和家人（即，强联系）通常可以可靠地完成，列出一个人的所有熟人（即，弱联系）由于应答者疲劳而容易出错。这个问题通常是通过使用所谓的“固定选择”调查来规避的，在这种调查中，受访者被要求说出一个固定的、少数的弱关系（例如，2或10）。当然，由此产生的粗略观察网络将省略许多联系，并且使用此粗略网络来推断网络的属性，例如其度分布或聚类系数，将导致有偏估计。本文开发了估计，矩的方法的基础上，一些网络特性，包括那些相关的第一和第二时刻的度分布以及网络规模，使用固定的选择调查数据。模拟数据的实验表明，所提出的估计器在各种网络拓扑结构和测量场景中表现良好，并且所得到的估计值比直接使用粗观测网络获得的估计值更准确，粗观测网络通常用于文献中。我们还描述了一个变化的刀切过程，可以用来获得估计方差的估计。
2017-06-23 cs.SI physics.soc-ph
The Ties that matter: From the perspective of Similarity Measure in Online Social Networks
National Institute of Technology, Silchar（锡尔查尔国家技术学院）
在线社交网络已经开始重视连接强度度量，其具有广泛的应用，例如，分析扩散行为、社区发现、链接预测、推荐系统。虽然有一些现有的连接强度的措施，连接的密度，它的邻居和方向性方面没有得到太多的关注。在本文中，我们提出了一种非对称的边缘相似性度量，即，基于邻域密度的边缘相似性（NDES），它提供了一个基本的支持，以获得连接的强度。NDES的时间复杂度是$O(nk^2)$。NDES在社会网络中的社区发现的应用。我们考虑了一种基于相似性的社区发现技术，并用NDES代替其相似性度量。NDES的性能进行了评估，在几个小的真实世界的数据集在检测社区的有效性，并与三个广泛使用的相似性措施。实证结果表明，NDES可以检测相对更好的社区，无论是在准确性和质量。
2022-12-21 cs.IR cs.LG cs.PF
Competition Between Homophily and Information Entropy Maximization in Social Networks
在社交网络中，人们通常认为，两个拥有更多重叠朋友的个体倾向于建立新的友谊，这可以被称为同质性滋生新的联系。而最近提出的最大信息熵假设是小世界网络中有效导航的可能来源。通过理论和实验分析，我们发现信息熵最大化和局部结构同质性之间存在竞争。这种竞争意味着，两个人之间新建立的关系与更多的共同朋友将导致更少的信息熵增益为他们。我们推测，在社会网络的演化过程中，这两种假设是并存的。最大信息熵法则使网络中的个体产生弱联系，而同伦法则则使网络局部高度聚集，个体之间产生强而信任的联系。我们的研究结果从一个新的角度阐明了社会网络建模。
2014-11-12 cs.SI physics.soc-ph
Beautiful and damned. Combined effect of content quality and social ties on user engagement
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；University of Turin（都灵大学）；Flickr
用户参与在线社区是由社交网络结构与沿其链接流动的群体生成内容的交织驱动的。很少对这些方面进行联合和大规模的探讨。通过观察用户如何在Flickr上生成和访问各种美丽的图片，我们研究了质量的生产如何影响在线社交系统的动态。我们开发了一个深度学习的计算机视觉模型，根据图像的美学价值对其进行评分，并通过众包验证其输出。通过将其应用于超过150亿张Flickr照片，我们首次研究了图像美如何在大规模社会系统中分布。美丽的图像在网络中均匀分布，尽管只有一小部分核心人群因它们而获得社会认可。为了研究质量暴露对用户参与度的影响，我们设置了匹配实验，旨在从观察数据中检测因果关系。接触美丽是双刃剑：跟随那些制作高质量内容的人增加了一个人上传更好照片的可能性;然而，用户和用户邻居之间的质量过度不平衡导致参与度下降。我们的分析具有实际意义，提高链接推荐系统。
2017-11-01 cs.AI cs.CV cs.MM
The duality of networks and groups: Models to generate two-mode networks from one-mode networks
焦点理论描述了共享的成员身份、社会地位、信仰和地点如何促进社会关系的形成，而双模式预测提供了一种方法，将个体在群体中的成员身份的双模式数据转换为他们可能的社会关系的单模式网络。在本文中，我将探讨相反的过程：社会关系如何促进群体的形成，以及双模式网络如何从单模式网络生成。借鉴团队形成，俱乐部加入和组织招聘的理论，我提出了三个模型来描述这样的群体可能会出现在一个社会网络中的关系。我表明，这些模型可用于生成具有经验双模式社交网络中常见特征的双模式网络，并且它们对生成它们的单模式网络的特征进行编码。最后，我讨论了这些模型的局限性，以及未来的理论和方法的发展方向有关群体的形成。
2022-08-04 cs.SI
Time varying networks and the weakness of strong ties
在大多数社会和信息系统中，代理人的活动会产生快速演化的时变网络。网络连接模式的时间变化和正在进行的动态过程通常以仍然挑战我们的数学或计算建模的方式耦合。在这里，我们分析了一个移动电话数据集，并找到一个简单的统计规律，表征用户的自我中心网络的时间演变。我们将这一观察结果编码在一个强化过程中，定义了一个随时间变化的网络模型，该模型表现出强关系和弱关系的出现。我们研究了时变和异构的相互作用对经典的谣言传播模型在合成和现实世界的网络。我们观察到，强关系严重抑制信息扩散，通过限制传播过程与经常性的通信模式之间的代理。这提供了一个反直觉的证据，即强联系可能对信息在网络中的传播起负面作用。
2014-02-17 cs.SI physics.soc-ph
Testing for Balance in Social Networks
在真实的社交网络中，友谊和反感是相互配合的。尽管他们在社会交往中发挥的作用，对抗性的关系很少被理解和测量。关于消极关系的一个重要理论是平衡理论，它将“我敌人的敌人就是我的朋友”这句格言和类似的谚语编纂成法典，但却很少得到实证评估。不平衡三角形是指那些有奇数个负关系的三角形，该理论认为这样的三角形很少见。为了测试平衡，以前的作品已经利用了边缘符号的排列测试。然而，这种方法的缺陷在于它假设负边和正边是可以互换的。事实上，他们不可能更不同。在这里，我们提出了一种新的平衡测试，解释了这种差异，并表明我们的测试在检测平衡方面更准确。一路上，我们证明了我们的零模型下的检验统计量的渐近正态性，这是独立的利益。我们的案例研究是一个新的签名网络数据集，我们从洪都拉斯的32个孤立的农村村庄收集。与以往的研究结果相反，我们发现，在这种情况下，只有边际证据的社会关系形成的平衡。
2020-05-26 cs.SI physics.soc-ph stat.ME
Seeing the Unseen Network: Inferring Hidden Social Ties from Respondent-Driven Sampling
Yale Institute for Network Science（耶鲁网络科学研究所）；Yale University（耶鲁大学）
了解隐藏的和难以接触的人群的社会结构-如吸毒者和性工作者-是流行病学和公共卫生研究的一个主要目标，对危险行为和疾病预防。应答者驱动抽样（RDS）是许多卫生组织广泛使用的同行推荐过程，其中研究对象从其社交网络中招募其他受试者。在这类调查中，研究人员观察谁招募了谁，以及招募时间和受访者的熟人总数（网络度）。不过，出于隐私考虑，熟人的身份并未公开。在这项工作中，我们将展示如何重建潜在的网络结构，通过该网络结构招募受试者。我们制定的动态RDS作为一个连续时间的扩散过程的基础图形，并推导出招聘时间序列的可能性下的任意招聘时间分布。我们开发了一种高效的随机优化算法，称为RENDER（代表驱动的网络重建），它可以找到最能解释收集到的数据的网络。我们支持我们的分析结果，通过一套详尽的实验合成和真实的数据。
2015-12-02 cs.AI cs.LG cs.SI
Detecting Strong Ties Using Network Motifs
在社交和信息网络中检测用户之间的强联系是一项基本操作，可以提高许多个性化和排名任务的性能。强关系边缘通常容易从社交网络中获得，因为用户通常通过诸如关注和消息传递之类的特征参与多个重叠网络。这些网络在规模、密度和所载信息方面可能差别很大。这种设置导致了一个自然的强关系检测任务：给定一小部分标记的强关系边缘，在网络的其余部分中检测未标记的强关系的效果如何？由于成对关系属性数据的可用性不足，以及电话联系人等强关系网络的稀疏性，这项任务对于Twitter网络变得特别艰巨。考虑到这些挑战，一种自然的方法是使用结构网络特征来完成任务，这些特征是通过{ \em组合}强边和“弱”边产生的。在这项工作中，我们通过对Twitter数据的实验证明，仅使用这种结构网络特征就足以以高精度检测强关系。这些结构网络的特点是从存在和频率的小网络图案结合强和弱的关系。我们观察到，使用图案大于三合会缓解稀疏性问题，出现较小的图案，既由于增加组合的可能性，以及受益于强烈的搜索超越自我网络。从经验上讲，我们观察到，并非所有的图案都是同样有用的，并且需要从组合边缘仔细构造，以便有效地进行强领带检测。最后，我们加强了我们的实验结果，提供了理论依据，表明为什么将这些较大的图案作为特征可以提高种植图模型的性能。
2017-03-27 cs.SI physics.soc-ph
Role of Temporal Diversity in Inferring Social Ties Based on Spatio-Temporal Data
在过去的二十年里，对社交网络及其影响的研究激增。这些研究包括推断社会关系，这反过来又被用于目标广告，推荐，搜索定制等，然而，人类的离线体验，与人的对话和面对面的互动，管理我们的生活互动，受到较少的关注。我们介绍了DAIICT时空网络（DSSN），一个时空数据集的连续位置数据记录在每2分钟的时间间隔由46个主题的移动电话的0.7百万个数据点。我们的研究集中在推断学生之间的关系强度的时空数据的基础上，并比较结果与自我报告的数据。在这种追求中，我们引入了时间多样性，我们表明它在预测关系强度方面的贡献优于其同行。我们还探讨了时间多样性随时间的演变性质。我们丰富的数据集开辟了各种其他研究途径，这些研究需要细粒度的位置数据，以及有限地理区域内参与者的有界移动。拥有一个有边界的地理区域（如大学校园）的优势在于，它为我们提供了现实世界的一个缩影，其中每个这样的地理区域都有一个内部环境和功能，并且很高比例的移动性受到时间表和时间表的控制。有限的地理区域，加上年龄同质的人口，使我们能够仔细观察大学生积极的内部社会化。
2016-11-10 cs.SI
The Strength of Varying Tie Strength
“弱关系的力量”论点（Granlitter 1973）说，最有价值的信息最好是通过与其他社交圈而不是自己的社交圈建立联系来收集的，而这些联系往往是弱的。Aral和Van Alstyne（2011年）补充说，为了获取复杂的信息，行为者需要强有力的联系（"高带宽”）。我通过指出参与者的收益和成本来整合和概括这些见解。弱关系非常适合于成本较低的相对简单的信息，而对于复杂的信息，最好的结果是那些根据所访问信息的价值改变带宽的行为者。为了支持我的主张，我使用了1975年至1999年期间美国的所有专利（200万）。
2013-08-19 cs.SI physics.soc-ph
The Role of Communication Technology Across the Life Course: A Field Guide to Social Support in East York
我们研究如何加拿大人生活在多伦多东约克部分交换社会支持。正如我们必须解构社会支持以理解其组成部分一样，我们现在解构不同类型的通信技术如何发挥社会支持作用。我们借鉴了2013-2014年进行的101次深入访谈，以阐明东约克居民样本的支持网络，并识别通信技术在不同年龄组交换不同类型的社会支持中的作用。我们的研究结果表明，自20世纪60年代以来，我们的东纽约人样本所拥有的社会关系以及通过社交网络动员的支持类型没有太大变化：陪伴，小型和大型服务，情感援助和经济支持。改变的是通信技术如何以复杂的方式与不同类型的社会关系（伙伴，兄弟姐妹，朋友等）交织在一起。动员社会支持。我们发现，与兄弟姐妹和扩展的亲属沟通技术可以提高互动的频率，并有助于在远处交换支持。通过友谊纽带，通信技术提供了一种持续不断的互动。我们得出了社会支持理论和社会政策的影响，这些理论和社会政策与旨在帮助2019冠状病毒病大流行期间弱势群体的干预措施有关。
2021-09-28 cs.CY cs.SI
