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
Statistical properties of user activity fluctuations in virtual worlds
用户活跃度的波动反映了网络社会的表现。我们调查的统计特性，1分钟的用户活动时间序列的同时在线用户居住在95个独立的虚拟世界。由于人类的昼夜节律和周周期，在线用户的数量呈现出明显的日内和周内模式。统计分析表明，44个虚拟世界的绝对活动波动分布具有幂律尾部，平均尾部指数接近2.15。配分函数方法揭示了95个虚拟世界的绝对活动波动具有多重分形特征。对于具有绝对活动波动的幂律尾分布的44个虚拟世界的样本，奇点$Δα$的宽度与最大活动（$p$ -值=0.070）和到达最大活动的时间（$p$ -值=0.010）负相关。对于其他51个虚拟世界和95个虚拟世界的整个样本都没有观察到负相关。此外，数值实验表明，时间结构和大的起伏都对多重分形谱有影响。我们还发现，时间结构有更强的影响比大的波动的奇异性宽度。
2019-02-16 cs.SI physics.soc-ph
Individual popularity and activity in online social systems
本文提出了一个在线社会系统中网络用户行为的随机模型，研究了吸引核对用户或项目出现统计特性的影响。结合新实体的不同增长模式和旧实体的吸引模式，可以获得在现实生活中观察到的流行度和活跃度的不同重尾分布。从一个更广泛的角度来看，我们探索的基本原则，在网络社交系统中的个人流行度和活动的统计特征，并指出潜在的简单机制的复杂的动态系统。
2009-11-12 physics.data-an physics.pop-ph physics.soc-ph
Network analysis of online bidding activity
随着数字媒体的出现，人们越来越多地诉诸在线渠道进行商业交易。网上拍卖就是一个典型的例子。在这种网上交易中，出价活动的模式比传统的网上交易更为复杂;这是因为参与某一交易的出价人的数目没有限制，而且出价人也可以很容易地立即对出价作出反应。利用最近发展起来的网络理论，我们研究了投标人（项目）之间的相互作用模式，谁（）连接时，他们为同一个项目（如果该项目是由同一投标人投标）投标。使用层次聚类算法，这是用于聚类分析的表达数据从DNA微阵列的网络进行分析。一个树状图构建的项目子类别，这个树状图与传统的分类方案进行比较。两者之间的差异的含义进行了讨论。
2006-04-27 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
The Accelerating Growth of Online Tagging Systems
对在线标签系统增长的研究不仅本身很有趣，而且还为网站管理和语义网分析提供了见解。描述在线系统增长的传统模型可以分为线性模型和非线性模型。线性模型，包括BA模型（Brabasi和Albert，1999年），假定用户的平均活动是一个独立于人口的常数。因此，总活动是人口的线性函数。相反，非线性模型表明，平均活动受人口的大小和总活动是一个非线性函数的人口。在本研究中，支持非线性增长假设的证据来自互联网用户的标签行为的数据。发现新标签数（F）与种群数（P）之间存在幂律关系，可以表示为F ~ P ^ gamma（gamma > 1），称之为加速增长，并发现它与个体活动的时不变异质性有关。我还展示了更大的异质性如何导致更快的增长。
2011-06-27 cs.IR cs.SI physics.soc-ph
Indian Premier League (IPL), Cricket, Online Social Media
最近，在线社交媒体在分享关于实时的事件的信息和意见方面发挥了关键作用。物理空间中的事件通过在线社交网络反映在数字世界中。在Twitter上，计算机科学社区已经广泛开展了基于事件的研究。在这份报告中，我们对Facebook和Twitter的一项名为印度超级联赛（IPL '13）的体育赛事进行了详细分析。IPL是印度最受欢迎的板球联赛，球员来自世界各地。我们分析了超过260万条推文和70万条Facebook帖子，包括时间活动，文本质量，用户地理位置以及联赛期间出现的定点丑闻。我们能够在团队的品牌价值和他们在Facebook和Twitter上的社交媒体上被谈论的程度之间得出强烈的相关性。对地理标记数据的分析显示，主要活动来自大都市郊区，但活动并不限于与每个团队地理相关的地区。我们提出了一种衰减计算方法，使用该方法，我们得出的活动在Twitter和Facebook上以非常相似的方式消失。这样的分析可以用于对事件建模并研究它们在社交网络中的渗透。我们分析了现场固定的文本，发现用户对有关比赛被固定的指控的反应是冷淡的。本报告中的完整分析对于研究涉及危机的事件或具有类似结构的政治重要性的事件特别有用。
2014-05-20 cs.SI physics.soc-ph
Accelerating Growth and Size-dependent Distribution of Human Activities Online
对人类在线活动的研究通常假设总活动$T$随活跃人群$P$（即$T\propto P^γ(γ=1)$）线性增加。然而，我们发现了一些系统的例子，其中总活动的增长速度超过了活跃人口的增长速度。我们的研究表明，幂律关系$T\propto P^γ(γ>1)$实际上是普遍存在的在线活动，如微博，新闻投票和照片标记。我们称之为“加速增长”的模式，并发现它涉及到一种类型的分布，随着系统的大小而变化。我们分析和经验的增长率$γ$与缩放参数$b$的大小相关的分布。由于以往的研究大多用幂律分布来解释加速生长，因此，尺寸依赖分布模型是一种新颖的模型，值得进一步探讨。
2011-08-22 cs.SI physics.soc-ph
Broadcasters and Hidden Influentials in Online Protest Diffusion
本文探讨了在线动员的增长使用的数据从'indignados'（'indignados'）运动在西班牙，出现在埃及革命的影响下，作为全球占领运动的先驱。这些数据跟踪了2011年5月发生的抗议活动的Twitter活动，这些抗议活动导致全国数十个城市的营地形成，并在5月22日选举前一周内每天举行大规模示威活动。我们重建了数万名用户的网络，并监测他们的消息活动一个月（2011年4月25日至2011年5月25日）。使用网络的结构和活动水平的消息交换，我们确定了四种类型的用户，我们分析了他们的角色在抗议的增长。本文借鉴网络集体行动理论和网络信息传播研究成果，围绕以下问题展开研究：抗议信息是如何在网络中传播的？不同的行为者如何促进这种传播？主流媒体如何与新媒体互动？它们有助于放大抗议信息吗？在在线移动的增长中，不太受欢迎但更频繁的用户扮演了什么角色？本文旨在为关于数字技术是否正在改变集体行动逻辑的理论辩论提供信息，并为新媒体如何促进离线动员的协调提供证据。
2012-03-08 cs.SI physics.soc-ph
Scaling Properties in Time-Varying Networks with Memory
网络结构的形成主要受单个节点的活动性及其记忆性的影响，其中活动性通常可以解释为个体的固有属性，记忆性可以用节点间的交互强度来表示。在我们的研究中，我们通过时间聚集网络表征中的出现模式来定义活动，并通过经验时间网络的接触模式来量化记忆。为了解决活动和记忆在时变网络流行病中的作用，我们提出了活动驱动的增长网络与记忆的时间模式粗化。特别是，我们集中在动态标度和有限尺寸标度的上下文中的时间尺度粗化和扩展动力学之间的关系。最后，我们讨论了各种记忆因果关系测试的时变网络上的传播动力学的普遍性问题。
2015-12-14 cond-mat.dis-nn cs.SI physics.soc-ph
Controlling bad-actor-AI activity at scale across online battlefields
本研究利用社交媒体多元宇宙的内在动力学，结合数学模型预测恶意行为者AI活动趋势，提出量化遏制与移除政策权衡的政策矩阵及风险度量公式，以应对AI生成危害的威胁。
2023-08-01 nlin.AO physics.soc-ph
Emotional persistence in online chatting communities
用户在即时阅读和撰写帖子的在线聊天室中的行为如何？我们分析了大约250万篇涉及互联网中继渠道各种主题的帖子，发现用户活动模式遵循已知的幂律和拉伸指数分布，这表明在线聊天活动与其他形式的通信没有什么不同。分析用户的情感表达（积极，消极，中性），我们发现了一个显着的持久性，无论是个人用户和渠道。也就是说，尽管他们是匿名的，但用户在在线聊天中的重复互动中往往会遵循社会规范，这导致了渠道的特定情感“基调”。我们提供了一个基于代理的情感交互模型，它可以定性地恢复聊天室中的活动模式以及用户和渠道的情感持久性。虽然我们对代理人的情感表达的假设是植根于心理学，该模型允许测试不同的假设，他们的情绪影响在网上交流。
2012-05-11 physics.soc-ph
On the Bursty Evolution of Online Social Networks
当今在线社交网络（OSN）中的高水平动态为其基础设施和提供商带来了新的挑战。特别是，涉及边创建的动态对资源分配、数据分区和复制的策略具有直接影响。理解物理时间背景下的网络动态是OSN基础设施管理预测方法的关键第一步。尽管越来越多的努力来研究社会网络的动态，目前的分析主要集中在随着时间的推移的变化的静态指标计算的快照的社会图。有限的先前工作模型相对于逻辑时钟的网络动态。在本文中，我们分析了一个大型的时间戳数据集，描述了中国领先的社交网络人人网的初始增长和演变。我们使用二阶导数（即度的加速度）分析并建模链接创建过程的突发性。这使我们能够检测突发，并将OSN用户的社交活动描述为四个阶段之一：活动突发开始时的加速，其中链接创建速率正在增加;当突发结束时减速，链接创建过程正在减慢;巡航，当节点活动处于稳定状态时，完全不活动。
2012-05-25 cs.SI physics.soc-ph
Modelling of temporal fluctuation scaling in online news network with independent cascade model
我们发现，在线新闻媒体的活动遵循时间波动标度律，我们使用一个独立的级联模型来恢复这一功能，该模型增加了一个不同的炒作参数，代表了原始文章的病毒潜力。我们使用Event Registry平台追踪2016年期间11个不同主题的10，000多家新闻媒体的活动。分析超过22，000，000篇文章，我们发现波动标度指数$α$以一种特征方式依赖于所有考虑的主题的时间窗口大小$Δ$-新闻媒体活动对于$Δ>15\mathrm{min}$部分同步，对于$Δ=1\mathrm{day}$交叉。该模型在几个合成网络模型以及从真实数据中提取的网络上运行。我们的方法抛弃了时间戳不完全可靠的观测，并专注于共同出现的出版商在级联的类似措辞的新闻项目。我们利用事件注册表的新闻聚类功能，找到新闻媒体发布的内容之间的相关性，以发现共同的信息传播路径在已发布的文章，并估计独立级联模型中的边的权重。虽然独立的级联模型遵循波动标度律与平凡的指数$α=0.5$，我们认为，除了底层的合作网络的拓扑结构的时间聚类的文章具有类似的炒作是必要的定性再现的波动标度中观察到的数据。
2019-01-25 cs.SI physics.soc-ph
Activity Dynamics in Collaboration Networks
许多在线协作网络努力获得用户活动，并由于系统内的斜坡问题或活动减少而变得自我维持。突出的例子包括在线百科全书，如（语义）MediaWiki，问题和搜索门户网站，如StackOverflow，以及许多其他网站。这些系统中只有一小部分能够达到自我维持的活动，这种活动水平可以防止系统恢复到非活动状态。在本文中，我们模拟和分析活动的动态合成和经验的合作网络。我们的方法是基于两个相反的和充分研究的原则：（i）没有激励，用户往往会失去兴趣，从而贡献，系统变得不活跃，（ii）人们容易受到同行采取的行动（社会或同行的影响）。通过本文介绍的活动动力学模型，我们可以描述这种协作网络的典型情况。例如，在没有外部推动或投资的情况下，协作网络中的活动将随着时间的推移而消失，最终使系统处于非活动状态。然而，通过适当地操纵活动动态和/或底层协作网络，我们可以启动一个以前不活跃的系统，并将其推向活跃状态。为了能够做到这一点，我们首先描述我们的模型及其底层机制。然后，我们提供了经验数据集的说明性示例，并描述了系统在临界质量和活动动态方面变得自我维持之前必须突破的障碍。此外，我们扩大了这一实证说明，并引入了一个新的度量p-活动动量-来评估合作网络的活动鲁棒性。
2016-02-01 cs.SI physics.soc-ph
Segregated interactions in urban and online space
城市收入隔离是一种普遍现象，对全球社会构成挑战。关于种族隔离的经典研究主要集中在居民区的地理分布上，而不是社会行为和互动的模式。在这项研究中，我们通过观察信用卡交易和Twitter提到在三个文化不同的大都市地区的数千人之间的经济和社会互动的隔离进行分析。我们发现，隔离的互动放大相对于预期的影响，地理隔离的购买活动和在线沟通。此外，我们发现，隔离随着社会经济地位的不同而增加，但对于购买活动是不对称的，即，从较穷到较富的社区之间的互动量大于反之亦然。我们的研究结果为理解人类互动中的行为隔离提供了新的见解，具有重要的社会政治和经济意义。
2020-04-19 cs.SI physics.soc-ph
Easy-access online social media metrics are associated with misinformation sharing activity
本文提出利用易获取的社交媒体指标识别潜在虚假信息传播者，发现推文频率与低事实性内容正相关，账户年龄与之负相关。
2025-11-24 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Scaling Behavior of Public Procurement Activity
公共采购是指政府部门或地方当局等公共部门实体购买服务、货物或工程。它在经合组织国家的支出中占很大份额。然而，虽然各国政府应尽可能高效地执行采购活动，但缺乏适当比较不同规模机构之间采购活动的方法，这对决策者和学术界来说是一个挑战。在这里，我们建议使用城市规模法文献的方法来研究2011年至2018年期间278个葡萄牙城市的公共采购活动。我们发现，公共采购支出规模与人口规模呈次线性关系，这表明随着城市人口规模的增加，公共支出的规模经济。此外，当我们按照合同类型（工程、商品和服务）查看市政规模调整指标（偏离比例法则）时，我们根据采购活动的相似性获得了市政的新的地方特征。这些结果构成了定量研究地方公共支出的框架，使政策制定者能够更适当地进行比较分析。
2020-12-31 physics.soc-ph
Online Social Media in the Syria Conflict: Encompassing the Extremes and the In-Betweens
叙利亚冲突被描述为历史上社会调解最多的冲突，在线社交媒体发挥了特别重要的作用。与此同时，不断变化的冲突格局导致难以应用其他在线政治活动研究所采取的分析方法。因此，在本文中，我们使用一种不需要强有力的先验假设或预先假设的方法来分析Twitter和YouTube活动的一系列主角的冲突，试图揭示更多的见解，他们之间的关系。通过结合多个数据视图的网络表示，我们发现了大致反映叙利亚实地情况的四类账户社区。对反政府类别中的选定社区进行了详细分析，重点关注其核心行为者，首选的在线平台以及围绕“现实世界”事件的活动。我们的研究结果表明，叙利亚的社交媒体活动比许多其他关于在线政治活动的研究报告更为复杂，这表明替代分析方法可以在这种情况下发挥重要作用。
2014-08-13 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Identifying exogenous and endogenous activity in social media
系统中新事件的发生通常由外部原因和系统内部发生的先前事件驱动。这是一个一般性的声明，适用于一系列情况，包括最近的在线社交网络（OSN）中的用户活动。在这里，我们开发了一种方法，用于从一系列的发布时间中提取外源性（例如新闻媒体）和内源性（例如信息级联）的相对贡献。该方法是基于广义线性模型（GLM）配备了自激机制的拟合。我们用非线性霍克斯过程生成的合成数据测试了该方法，并将其应用于具有给定主题标签的实时推文序列。在经验数据集中，估计的贡献外生和内生量分别接近原始推文和转推的数量。最后，我们讨论的方法，例如在网上营销的可能应用。
2018-08-02 cs.SI physics.soc-ph
Modeling peer and external influence in online social networks
通过社交网络介导的民意调查可以给我们，除了通常的人口统计数据，如年龄，性别和地理位置，选民之间的友谊结构和他们在投票过程中的活动的时间动态。使用Facebook应用程序，我们收集了友谊关系，人口统计数据以及2013年12月1日在克罗地亚举行的婚姻定义公投中超过一万名用户的投票。我们还收集了提及我们应用程序的在线新闻文章的数据。这些文章的发表与投票活动的高峰密切相关，表明这些外部事件对选民的参与有着至关重要的影响。此外，大多数用户在短时间内投票的强连接的友谊社区的存在，以及大多数用户通常倾向于将投票相同的用户加为好友的事实表明，同伴影响力在吸引选民方面也有其作用。由于我们无法随时跟踪用户的活动，也不知道他们通过我们的应用程序表达投票的动机，问题是我们是否可以通过用户的友谊网络和投票时间来推断同行和外部影响。本文提出了一种新的估计友谊网络中节点和外部影响力大小的方法，并在模拟和实际数据上证明了该方法的有效性。
2016-10-26 cs.SI physics.soc-ph
Emerge of scaling in project schedules
本文发现建筑项目活动持续时间与总浮动时间呈幂律标度，证明持续时间标度是延误分布估计的关键，并为参考类别预测提供数学形式。
2023-12-20 physics.soc-ph
Preferentiality and bandwidth drive tie activity in online and offline ego networks
Leiden Institute of Advanced Computer Science, Leiden University（莱顿大学高级计算机科学研究所）；Inserm U1309, Arènes–UMR 6051, EHESP, CNRS, IEP Rennes, University of Rennes（雷恩大学）；Department of Physics and Astronomy “Ettore Majorana”, University of Catania（卡塔尼亚大学）；Department of Network and Data Science, Central European University Vienna（中欧大学）；IMT School for Advanced Studies, Lucca（卢卡高等研究院）；Network Science Institute, Northeastern University London（伦敦东北大学）；InfoLab, Department of Information Technology, Uppsala University（乌普萨拉大学）；Department of Computer Science, University of St. Andrews（圣安德鲁斯大学）；Data Science Program, College of Science, University of the Philippines Diliman（菲律宾大学）；Tampere Complexity Lab, Data Science Research Centre, Tampere University（坦佩雷大学）；Centro de Ciencias de la Complejidad, Universidad Nacional Autonóma de México（墨西哥国立自治大学）
通过分析面对面、共定位和在线通信数据，发现人口层面的偏好模式在在线和面对面网络中相似，但共定位数据不同；模型揭示关系偏好性与带宽之间存在普遍标度关系。
2026-06-29 physics.soc-ph
Non-trivial scaling of fluctuations in the trading activity of NYSE
复杂系统包含大量相互作用的元件，其动态并不总是先验已知的。在这些情况下-为了揭示其关键特征-我们必须转向经验方法，其中之一是最近由梅内塞斯和巴拉巴西介绍的。它是基于这样的观察：对于成分的活度f_i（t），标准差与平均值之间存在幂律关系：sigma_i ~<f_i>^alpha。对于股票市场交易活动（交易价值），观察到超过5个数量级的良好缩放，指数α = 0.72。这种不平凡的缩放的起源可以追溯到交易率<N>和它们的平均大小之间的比例<V>。在<V><N>纽约证券交易所的1000家最大的公司中，人们发现~ ^0.69。模型独立的计算表明，这两种类型的缩放可以映射到彼此，误差条之间的协议。最后，如果我们在增加的时间尺度上观察波动，直到20天，α值会持续增加。
2005-03-17 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-fin.ST
Temporal dynamics of online petitions
网上请愿是直接政治行动的一个重要途径，但决定请愿何时成功的动态并不清楚。在这里，我们分析了在线请愿书签名行为的时间特征，以确定流行的请愿书，收到大量的签名，和不受欢迎的系统之间的差异。我们发现，与人类活动的其他时间特征，签署过程通常是非泊松和非均匀的时间。然而，这一过程对人类活动表现出惊人的高记忆，可能表明同步的外部影响或传染起着重要作用。更有趣的是，我们发现事件间时间分布的特征明显不同，这取决于请愿书收到的签名总数，独立于请愿书的总持续时间。具体而言，吸引大量签名的受欢迎的请愿书在事件间隔时间的分布上比只有少数签名的不受欢迎的请愿书表现出更大的差异，这可以被认为是前者更具突发性的迹象。然而，大签名量的请愿书是不太突发的措施，考虑到事件间的时间排序。因此，我们的研究结果强调了时间顺序的重要性，以描述人类活动的会计。
2017-05-11 physics.soc-ph
Scaling laws of human interaction activity
即使在我们当代的技术社会中，人们依赖于沟通，我们对人类沟通行为的基本规律的理解仍然很差。在这里，我们调查的通信模式在两个社会互联网社区在人类互动活动中的统计规律的搜索。这项研究表明，人类的通信网络动态地遵循比例定律，这也可以解释观察到的经济增长趋势。具体而言，我们确定了一个广义版本的Gibrat的社会活动的法律表示为一个缩放法之间的波动，由成员发送的消息的数量和他们的活动水平。Gibrat定律对于理解经济增长模式至关重要，但它的起源却没有一个基本的一般原则。我们将这种比例律归因于人类活动的长期相关模式，这些模式令人惊讶地从几天到一年多的可用数据的整个时期。此外，我们提供了一个数学框架，将Gibrat定律的广义版本与长期相关动态联系起来，这表明相同的潜在机制可能是Gibrat定律在经济学中的来源，从大公司，研发支出，国家的国内生产总值到城市人口增长。这些发现对于设计通信网络和理解通信在其中发挥作用的社会系统（如经济市场和政治系统）的动态也很重要。
2009-09-10 cond-mat.stat-mech physics.data-an physics.soc-ph
Early Prediction of Movie Box Office Success based on Wikipedia Activity Big Data
使用社会产生的“大数据”来获取关于人类社会中集体思想状态的信息已经成为计算社会科学新兴领域的新范式。这一点的一个自然应用是预测社会对新产品的反应，即受欢迎程度和采用率。然而，弥合“实时监测”和“早期预测”之间的差距仍然是一个巨大的挑战。在这里，我们报告的努力，以建立一个最低限度的预测模型的基础上，在线用户的集体活动数据的电影的财务成功。我们表明，一部电影的受欢迎程度可以预测之前，它的释放，通过测量和分析的活动水平的编辑和观众的相应条目的电影在维基百科，著名的在线百科全书。
2013-06-26 cs.CY cs.SI physics.data-an
Activity-based contact network scaling and epidemic propagation in metropolitan areas
鉴于城市化的发展和新出现的流行病威胁，需要更复杂的模型来了解疾病传播，并调查干预战略在不同城市类型中的影响。我们引入了一个完全机械的，基于活动的和高度时空分辨的流行病学模型，该模型利用了从全规模城市的综合流动性需求和供应模型中获得的人的轨迹。通过模拟COVID-19在两个具有代表性合成人口和流动模式的全规模城市中的演变，我们分析了基于活动的接触网络。我们观察到，过境接触是无标度的，在这两个城市，工作接触是威布尔分布，购物或休闲接触呈指数分布。我们还调查了交通网络的影响，发现它的去除抑制疾病传播，而工作也是至关重要的高峰期后疾病传播。我们的框架，验证现有的病例和死亡率数据，显示了跟踪和追查的潜力，以及详细的社会人口和流动性分析的流行病控制战略。
2020-07-31 physics.soc-ph q-bio.PE
Fluctuation scaling in complex systems: Taylor's law and beyond
复杂系统是由许多相互作用的元素组成的，这些元素参与了某种动力学过程。各种元素的活度通常不同，并且元素活度的波动随着平均活度单调增长。这种关系通常是“$fluctuations \approx const.\times average^α$“的形式，其中指数$α$主要在$[1/2, 1]$范围内。这种幂律已经在非常广泛的学科中被观察到，从人口动态到互联网到股票市场，它通常被称为\emph{Taylor's law}或\emph{fluctuation scaling}。本文试图通过文献综述以及一些新的经验数据和模型计算来说明上述标度关系的普遍性。我们还展示了一些基本原则，可以根据现象的普遍性。其次是基于随机变量总和的平均场框架。在这种情况下，涨落标度的出现等价于相应的极限定理。在某些物理系统中，涨落标度可以与有限尺寸标度相关。
2007-12-26 physics.soc-ph
Quantum mechanics at high school: an online laboratory on wave-particle duality
社会和学校对量子力学的研究兴趣与日俱增。特别是在后一种情况下，这导致研究人员实施适当的行动，以满足社会对量子物理知识的需求。我们为高中生（17-19岁）提供了一个关于波粒二象性的在线实验室。该活动于2021年12月至2022年5月期间在卡利亚里大学物理系进行，来自撒丁岛不同高中的100多名学生参与其中。我们将展示活动的设计和执行的实验。我们将展示和讨论满意度问卷的定性结果。关于动机问题的简短讨论将被完成。
2023-01-31 physics.ed-ph physics.soc-ph quant-ph
Dynamic topologies of activity-driven temporal networks with memory
我们提出了具有异构活动和记忆的时间网络的动态缩放，并根据改进的活动驱动网络模型[H. Kim \textit{et al.}，欧洲B { \bf 88}，315（2015）]。特别是，我们专注于在动态拓扑的时间分辨率和内存的相互作用。通过随机游走（RW）的过程中，我们调查的扩散性能和拓扑结构的变化，随着时间分辨率的增加。我们的结果与记忆的情况下进行比较。基于时间渗流的概念，我们推导出最大集群的动态标度指数和时变网络中RW过程的覆盖率。我们发现，在时间累积网络的时间分辨率决定了网络的有效大小，而内存影响相关的缩放性能的交叉从动态政权的静态。记忆依赖的标度行为的起源是最大集群的动力学，这取决于时间的度分布。最后，我们猜想了动态拓扑的扩展有限尺寸标度模型和时间网络的基本性质，并得到了数值验证。
2018-06-28 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Shockwaves and turbulence across social media
以“反X”仇恨和极端主义为特色的在线社区，尽管有版主的压力，却在网上蓬勃发展。我们提出了一个第一性原理理论的动态，占的事实，即网上人口包括不同的个人和演变的时间。由此产生的方程代表了非线性流体物理学的一种新的概括，并解释了所观察到的跨尺度行为。它的冲击波式解决方案解释了此类活动如何、为何以及何时“凭空”出现，并展示了如何通过调整在线集体化学反应来延迟、重新塑造甚至预防它。这一理论和发现也应该适用于以区块链平台和Metaverse为特色的下一代生态系统中的反X活动。
2022-10-25 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.flu-dyn
