Online Social Activity Reflects Economic Status
国内生产总值（GDP）、产业结构和收入增长等指标被广泛应用于经济发展的表征和经济健康状况的诊断。然而，基于传统的经济普查计算这些指数通常是昂贵的，消耗资源，更重要的是，有很长的时间延迟。本文通过对中国最大的社交网络新浪微博近2亿用户连续四年的在线社交活动进行分析，旨在探讨网络社交活动与当地经济状况之间的潜在关系。结果表明，在线社交活动与当地经济发展和产业结构有很强的相关性，更有趣的是，它可以在几乎没有成本的情况下即时揭示宏观经济结构。此外，本文的研究也为识别地方经济结构中的风险信号提供了一个新的途径。
2015-09-22 cs.SI physics.soc-ph
Inferring Personal Economic Status from Social Network Location
人们普遍认为，社会关系的模式影响个人的经济地位。在这里，我们将这个概念转化为网络层面的操作定义，这使我们能够通过衡量个人在社交网络中的位置和影响力来推断个人的经济福祉。我们分析了两个大规模的来源：电信和金融数据的整个国家的人口。我们的研究结果表明，一个人的位置，衡量的最佳集体影响的社会网络的结构完整性，是高度相关的个人经济地位。观察到的社会网络影响模式模仿了经济不平等的模式。为了务实的使用和验证，我们开展了一项营销活动，通过针对我们的社交网络指标识别的个人，与随机定位相比，响应率提高了三倍。我们的战略也有助于最大限度地发挥大规模经济刺激政策的效果。
2017-04-05 cs.SI physics.soc-ph
Regional economic status inference from information flow and talent mobility
新的数据已被用来及时估计社会经济地位，然而，直接比较社会关系和人才流动的使用仍然很少。本文根据这两个网络的结构特征，对区域经济地位进行了评价。一个是社交媒体上基于以下关系构建的线上信息流网络，一个是基于高学历求职者匿名化简历数据构建的线下人才流动网络。我们发现，虽然这两个网络的结构特征与经济地位有关，但规模相对较小的人才流动网络对国内生产总值（GDP）具有更强的预测能力。特别是，结构特征的综合指数可以解释高达约84%的GDP方差。这一结果表明，未来的社会经济研究应更多地关注具有成本效益的人才流动数据。
2019-02-14 cs.SI physics.soc-ph
Epidemics on Networks: Reducing Disease Transmission Using Health Emergency Declarations and Peer Communication
在一个通信和信息通过手机和互联网即时传播的世界中，了解个人的决定有助于制定和实施旨在阻止或改善疾病传播的政策。在这份手稿中，公共卫生官员产生的官方社会网络扰动的作用，以减缓或阻止疾病爆发的研究在不同类别的静态社交网络。动态本质上是随机的，个人（节点）被分配固定的教育或财富水平。节点可能会改变其流行病学状态从易感，感染和恢复。最重要的是，假设当流行率达到预定的阈值水平P* 时，信息（在我们的框架中称为意识）开始传播，这是由公共卫生当局触发的一个过程。假设信息在同一静态网络上传播，一个人是否成为临时举报人，取决于他/她的教育水平或财富以及流行病学状况。随机模拟表明，阈值选择P* 和平均基本再生数的值影响最终的流行规模差异。对于Erdos-Renyi网络和小世界网络，在一定条件下可以确定使最终流行规模最小的P* 的最优选择，而对于无标度网络，情况并非如此。
2019-04-29 physics.soc-ph q-bio.PE
Nanotechnology and Innovation, Recent status and the strategic implication for the formation of high tech clusters in Greece, in between a global economic crisis
纳米技术是21世纪第一个主要的全球研究计划，可能是经济环境中的解决方案载体。此外，创新被广泛认为是国家经济发展的关键因素，也是工业企业竞争力的关键。为了发展创新，创新政策和管理是必要的，它涉及各种进程。为了更好地理解基于纳米技术的创新，开发纳米技术开发的新方法是至关重要的。纳米技术揭示了商业化进程，从初创企业到大型公司与公共部门的研究合作。在本论文中，研究了纳米技术创新的现状和全球经济危机在这一部分的影响，并研究了通过集群在希腊这样的小国中的存在来增加创新的潜力。
2013-04-06 physics.soc-ph q-fin.GN
Message passing for epidemiological interventions on networks with loops
本文针对含环网络，采用邻域消息传递（NMP）框架改进经典消息传递，以更准确估计疫情规模，并应用于影响力最大化、最优疫苗接种和哨点监测三个干预设计问题。
2025-09-25 cs.SI physics.soc-ph
Estimation of Regional Economic Development Indicator from Transportation Network Analytics
随着我国经济的快速发展，许多研究指出，区域交通基础设施的改善对经济增长有着重要的影响。本文利用收费系统产生的35亿条高速公路车辆出入境记录的大规模数据集，通过交通网络分析，试图建立中距离陆路交通模式与区域经济状况的相关性。本文应用复杂网络的标准度量方法对公路交通网络进行了分析。一组交通流特征的计算和相关的区域经济发展指标。多元线性回归模型可以解释中国三省城市GDP的89%~ 96%的变异。然后，我们分别使用每个省的成对城市之间的汽车、公共汽车和货运卡车的年交通量以及整个数据集来拟合重力模型。研究发现，距离衰减效应对交通网络中城市间空间相互作用的时间变化具有一定的影响，这种影响与各省的经济发展模式密切相关。交通大数据揭示了区域经济发展的现状，包含了区域管理和规划的人力流动，生产联系和物流的宝贵信息。我们的研究为利用公路运输大数据调查区域经济发展状况提供了见解。
2020-02-03 cs.SI physics.soc-ph
Machine learning spatio-temporal epidemiological model to evaluate Germany-county-level COVID-19 risk
Frankfurt Institute for Advanced Studies（法兰克福高等研究院）；Beihang University（北京航空航天大学）；Black Hole KG；Goethe University Frankfurt（法兰克福歌德大学）
随着COVID-19疫情持续肆虐全球，及时提供多层次的COVID-19风险预测至关重要。为了实现这一目标并评估公共卫生政策，我们开发了一个框架，利用机器学习辅助从感染数据中提取流行病动态，其中包含一个县级时空流行病学模型，该模型将空间元胞自动机（CA）和时间易感-未诊断-排除-删除（SUIR）模型相结合。与已有的时间风险预测模型相比，CA-SUIR模型能够反映出县级政府面临的多层次风险以及不同政策下冠状病毒的传播模式。此新工具箱首次用于预测德国412个Landkreis（县）的多水平COVID-19流行率，包括t日前风险预测及对旅行限制政策的风险评估。作为一个实际的例子，我们预测圣诞节期间最严重的死亡人数为34500人，有效的政策可以将其控制在21000人以下。这种可干预的评估体系可以为大流行时的经济复苏和公共卫生政策的制定提供参考。
2020-11-30 cs.LG physics.med-ph physics.soc-ph
Linking Alternative Fuel Vehicles Adoption with Socioeconomic Status and Air Quality Index
Montclair State University（蒙特克莱尔州立大学）
这是一项关于替代燃料车辆的潜在广泛使用的研究，将其与相应消费者的社会经济状况以及对由此产生的空气质量指数的影响联系起来。这一领域的研究旨在利用机器学习技术，以促进适当的政策，促进电动汽车等替代燃料汽车的普及，并对不同的人口群体给予应有的公正。皮尔森相关系数被部署在社会经济数据，空气质量指数和替代燃料汽车数据之间的关系建模。根据社会经济因素，采用线性回归对采用替代燃料汽车的空气质量指数进行预测建模。这项工作使人工智能为社会公益服务。
2023-03-15 cs.AI cs.CY cs.LG
Computational Socioeconomics
揭示社会经济系统的结构，及时估计社会经济状况，对经济发展具有重要意义。对社会经济过程的理解为量化全球经济发展、绘制区域产业结构图和推断个人社会经济地位提供了基础。本文首先简要介绍了计算社会经济学这一新兴的跨学科研究领域，然后详细介绍了计算社会经济学的数据资源、计算工具、数据驱动方法、理论模型和多分辨率的新应用，包括全球经济不平等性和复杂性的量化、区域产业结构和城市感知地图，个人社会经济状况和人口统计的估计，以及紧急事件的实时监控。这篇评论，连同我们强调的开创性工作，将引起越来越多的跨学科的关注，并在未来的社会经济研究中引起方法论的转变。
2019-05-15 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
A Modified Epidemiological Model to Understand the Uneven Impact of COVID-19 on Vulnerable Individuals and the Approaches Required to Help them Emerge from Lockdown
COVID-19在年轻健康个体中显示出相对较低的死亡率，该群体中的大多数无症状或症状轻微，而在具有基础健康状况的个体中，疾病的严重程度导致全球范围内的死亡率显著上升。了解社会不同部门之间的死亡率差异并建立模型，将有助于确定不同的风险和脆弱性水平，以制定退出封锁的战略。然而，流行病学模型不能解释不同人群中SARS-CoV-2疾病严重程度的变异性。为了克服这一局限性，它提出了一个modifed SEIR模型，即SEIR-V，通过它的人口被分为两组关于他们对SARS-CoV-2的脆弱性。这使得在对社会中不同群体的易感染性采取不同的衡量标准时，能够分析这一流行病的传播情况。一项蒙特卡罗模拟表明，只要稍微减少弱势群体感染艾滋病的机会，就可以避免大量死亡。根据这一模型，可以提出一些机制来限制易受感染者感染这种疾病，以降低这一群体的死亡率。一种选择是为脆弱人群和那些没有接触追踪应用程序的人提供腕带。通过将智能手机应用程序和腕带信号中非常密集的接触追踪数据与有关感染状态和症状的信息相结合，脆弱人群可以得到保护并保持更安全。若能广泛使用，保障范围便会进一步扩展至这些高危组别以外。
2020-06-19 cs.SI physics.soc-ph
Dynamics on networks. Case of Heterogeneous Opinion Status Model
本文提出了一种新的概念性的、随机的异质观点-状态模型（HOPS模型），即自适应网络模型。HOpS模型可以识别网络动态的主要属性，并分析研究网络拓扑属性与网络上发生的过程之间的关系。HOpS模型的另一个关键点是通过异质性这一新参数来研究网络动力学的可能性。我们发现，不仅明确的拓扑网络属性，如节点度，而且，节点的状态分布（网络的异质性因素）在所谓的意见传播和信息扩散的网络中发挥了重要作用。该模型可用于研究地球系统的全球聚集或平均的关键观测量的协同演化。其中包括大气、海洋和陆地碳储量等自然变量，以及全球人口、经济生产或福祉等社会经济量。
2017-07-23 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Correlations and dynamics of consumption patterns in social-economic networks
我们分析了一个耦合的数据集收集的移动电话通信和银行交易历史的大量个人生活在一个拉丁美洲国家。在绘制社会结构和引入社会经济地位，人口特征和个人购买习惯的指标后，我们发现，典型的消费模式与确定的社会经济阶层密切相关，从而导致社会结构分层模式。此外，我们测量商家类别之间的相关性，并引入一个相关网络，出现了一个有意义的社区结构。我们检测商家类别之间的多元关系，并显示个人购买习惯的相关性。最后，通过分析个人的消费历史，我们发现购买行为的动态模式及其与社会经济地位，人口特征和个人的自我中心的社会网络的相关性。我们的工作提供了新的和详细的洞察社会和消费行为之间的关系，在资源分配，市场营销和推荐系统设计的潜在应用。
2018-01-23 cs.SI physics.soc-ph
Economy Versus Disease Spread: Reopening Mechanisms for COVID 19
我们研究重新开放经济活动的机制，探索在遏制COVID-19传播和最大化经济影响之间的权衡。这是当前的重要性，因为许多组织，城市和国家正在制定重新开放的战略。我们的机制，称为组调度，是基于划分人口成组，并安排每个组在适当的日子可能的差距（当所有被隔离）。每个小组都不与其他小组互动，重要的是，小组中任何有症状的人都被隔离。具体而言，我们的机制的特征在于三个参数$(g,d,t)$，其中$g$是组的数量，$d$是组连续计划的天数，$t$是周期之间的间隙。我们表明，我们的机制有效地权衡了经济活动，以更有效地控制COVID-19病毒。特别是，我们发现，$(2,5,0)$机制将人口分为两组，每组交替工作五天，非常有效地使COVID-19病例数量持平，同时仍将经济活动保持在COVID-19前水平的70%。我们还研究了$(2,3,2)$和$(3,3,0)$等机制，这些机制以更积极的病毒控制为代价，实现了较低的经济产出（约50%）;这些机制可能适用于疾病在人群中传播更为猖獗的情况。我们证明了我们的机制的有效性，通过理论分析和广泛的实验模拟各种流行病学模型。我们的机制仅仅通过调节人类互动就证明是有益的。此外，我们的研究结果表明，如果通过社交距离、戴口罩和其他公共卫生指南降低疾病传播（生殖）率，就可以进一步提高我们机制的效力。
2021-04-22 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Wealth distribution under the spread of infectious diseases
我们开发了一个数学框架，通过将流行病学动态与财富交换的动力学模型相结合来研究传染病的经济影响。多代理人的描述导致研究随着时间的推移的一个系统的动力学方程的财富密度的易感性，传染性和恢复的个人，其比例是由一个经典的流行病学房室模型驱动的演变。显式计算表明，疾病的传播严重影响了财富的分配，这与没有流行病的情况不同，可以收敛到一个具有双峰形式的稳态。此外，模拟证实了该模型能够描述在流行病迅速蔓延的情况下经济趋势的不同现象特征，例如对不同财富阶层的不平等影响和中产阶级萎缩的风险。
2020-04-28 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
High Socioeconomic Status is Associated with Diverse Consumption across Brands and Price Levels
本研究通过分析美国两州的移动追踪消费数据，验证了高社会经济地位与跨品牌、价格水平的消费多样化显著相关，且该关联无法由地理约束解释，需考虑深层社会文化因素。
2025-06-16 cs.SI econ.GN physics.soc-ph
An operatorial view of competition and cooperation in a network of economic agents
本文用费米子阶梯算子建模经济主体网络的竞争与合作，结合哈密顿算子与$(H,ρ)$诱导动力学方法模拟网络演化，数值模拟表明合作能提升主体平均财富并降低不平等。
2025-05-26 physics.soc-ph
Uncovering the socioeconomic facets of human mobility
该研究针对城市化背景下社会经济地位与人类移动模式关联不明确的问题，分析美巴百城的聚合匿名流动数据，发现两类关联模式及其对应城市特征，为普惠性城市设计提供参考。
2020-12-01 physics.soc-ph stat.AP
Correlations of consumption patterns in social-economic networks
我们分析了一个耦合的匿名数据集，收集了大量个人的移动电话通信和银行交易历史。在绘制社会结构和引入社会经济地位，人口特征和个人购买习惯的指标后，我们发现，典型的消费模式与确定的社会经济阶层密切相关，从而导致社会结构分层模式。此外，我们测量商家类别之间的相关性，并引入一个相关网络，出现了一个有意义的社区结构。我们检测商家类别之间的多元关系，并显示个人购买习惯的相关性。我们的工作提供了新的和详细的洞察社会和消费行为之间的关系，在推荐系统设计的潜在应用。
2017-12-21 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Economic Hubs and the Domination of Inter-Regional Ties in World City Networks
本文基于跨国公司所有权—子公司联系构建世界城市网络，分析2010—2019年区域内、跨区域及混合型空间模体，发现跨区域联系较国家或区域内整合更占主导。
2024-12-03 cs.SI physics.soc-ph
Economic and social factors in designing disease control strategies for epidemics on networks
流行病控制模型的本地，全球和小世界的网络被认为是，只有部分信息的个人和他们的连接状态。有效控制措施的主要目标是以尽可能低的成本阻止这一流行病，包括治疗和追踪疾病传播所需的费用。我们发现，延迟检测的传染性个人和存在的远程链接是最重要的因素决定的成本。然而，长距离联系的细节通常是社会互动中最不为人所知的元素，因为它们的偶然性和潜在的短暂寿命。我们表明，在某些条件下的疾病传播的概率，它是可取的，试图跟踪这些链接。因此，收集一些关于网络结构的额外知识可能有利于确保成功和具有成本效益的控制。
2006-08-14 cond-mat.stat-mech physics.comp-ph physics.soc-ph
