Efficiency of Human Activity on Information Spreading on Twitter
了解对个人行为的集体反应是在社交媒体上有效传播信息的关键。在这项工作中，我们定义的Twitter上的效率，作为新兴的传播过程和用户所采用的活动之间的比率。我们通过对人类互动中出现的结构和动态模式的定量分析来表征这一属性，并表明它在几个Twitter对话中具有普遍性。我们发现，一些有影响力的用户通过发送的每条消息有效地引起了显着的集体反应，而大多数用户必须付出更大的努力才能达到类似的效果。接下来，我们提出了一个模型，再现发生在Twitter上的转发级联来解释用户效率的紧急分布。该模型表明，会话的动态模式强烈地受到底层网络的拓扑结构的制约。我们的结论是，一小部分非常有效的用户的外观的结果从追随者网络的异质性和独立的个人用户行为。
2014-11-03 cs.SI physics.soc-ph
Non massive immunization to contain spreading on complex networks
控制流行病的最佳策略是通过有效的免疫接种以最小的成本拆除接触网络。然而，网络碎片在实践中很少可以访问，并且可能会产生极端的副作用。在这项工作中，我们研究了远低于渗流阈值的流行病遏制免疫人口分数。我们报告说，适度和弱监督免疫接种可以导致有限的传染病阈值的无标度网络上的易感-感染-易感模型通过改变从一个特定的基序到一个集体驱动的过程的过渡的性质。修剪有效的散布器并增加它们的相互分离对于集体激活来说都是必要的。分数的免疫顶点需要消除的流行病，这是远远小于渗流阈值观察到一个广泛的真正的网络考虑有针对性的或熟人免疫策略。我们的工作有助于构建最佳遏制，通过非大规模和可行的免疫策略来保护网络功能。
2019-12-20 cs.SI physics.soc-ph
Coevolution spreading in complex networks
疾病、行为和信息在真实系统中的传播很少是相互独立的，而是通过强相互作用共同进化的。网络协同进化传播的时空演化模式和临界现象对于揭示其动力学机制具有重要意义，它为控制传染病传播、预测社会系统中的集体行为等提供了理论基础，因此复杂网络协同进化传播动力学研究受到了众多学科的关注。本文介绍了协同进化传播动力学研究的最新进展，强调了统计力学和网络科学角度的贡献。详细介绍了生物传染、社会传染、免疫意识和免疫资源等4种典型的协同进化传播机制的理论方法、临界现象、相变、相互作用机制和网络拓扑效应，并讨论了该领域面临的挑战和有待进一步研究的问题。
2019-07-18 cs.SI physics.soc-ph
Collective decision making with a mix of majority and minority seekers
我们研究了一个模型的人口作出二进制决策的基础上，在人口，这是完全连接或覆盖一个正方形网格的信息传播。我们假设人口中的一小部分人想做出多数人的选择，而其余的人想做出少数人的选择。这类似于“逆向”代理人的意见传播，但具有博弈论的方面，代理人试图以与共同利益不相容的方式优化自己的情况。当这个比例小于1/2时，人口可以有效地自组织到一个状态，在这个状态下，代理人得到他们想要的东西-大多数人（即多数寻求者）有一个意见，少数寻求者有另一个意见。如果该分数大于1/2，则种群中存在挫折感，这会极大地改变动态。在这一地区，人口通过一些不同的阶段，收敛到一个近似相等大小的意见的状态。刚超过阈值，种群的状态离集体最优解最远。
2016-05-12 physics.soc-ph q-bio.PE
Quantifying Transient Spreading Dynamics on Networks
网络上的传播现象对于各种自然和技术系统的集体动力学是必不可少的，从基因调控网络中的信息传播到神经回路，或者从流行病到经历扰动的供应网络。尽管如此，局部扰动如何在网络中传播还没有定量的了解。在这里，我们分析了确定性网络动力系统接近一个给定的操作点的一般传播动力学。标准动力系统理论没有明确地提供瞬态扩展信号的到达时间和幅度的度量，因为它关注于不变集、不变度量和其他与瞬态行为不太相关的量。我们在这里改变的角度，并引入确定性动力学的有效期望值，制定出一个理论，明确量化何时以及如何强烈的扰动开始在一个网络的一个单元影响任何其他。该理论提供了明确的定时和幅度信息作为初始扰动和响应单元的相对位置以及整个网络拓扑结构的函数。
2017-10-26 cond-mat.dis-nn physics.data-an physics.soc-ph
Strong localization blurs criticality of time series for spreading phenomena on networks
本研究分析了网络传播动力学临界时间序列，发现可见性图方法能识别集体和密集hub驱动的临界性，但强空间局域化会模糊或导致临界性假阴性。
2025-03-31 physics.bio-ph physics.soc-ph
How hate spreads online and why it returns: Re-entrant phases driven by collective behavior
Soochow University（苏州大学）；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；George Washington University（乔治华盛顿大学）
本文提出了一种双物种凝聚-破碎模型，结合易感-感染-康复动态，分析了仇恨内容在线上传播的机制和影响因素，揭示了系统传播受重新进入阈值阶段的调控，为预防系统性传播提供了理论依据。
2026-05-20 econ.GN nlin.AO physics.soc-ph
Feedback pinning control of collective behaviors aroused by epidemic spread on complex networks
研究了一类由传染病传播引起的复杂网络的传染病控制行为同步问题。基于猝灭平均场论，结合传染病传播系统和含有额外控制器的复杂动态网络，构造了具有接触行为抑制的传染病控制同步模型.利用凸函数的性质和Gerschgorin定理，得到了该模型的传染病阈值，并分析了无病平衡点的全局稳定性。针对个体感染的情况，当疾病传播时，设计了两种依赖于疾病信息的反馈控制策略：一种是只对感染个体增加控制器，另一种是对感染个体和易感个体同时增加控制器。利用李雅普诺夫稳定性理论，在所设计的控制器下，给出了保证传染病控制同步系统实现行为同步的判据。几个数值模拟进行，以显示我们的理论结果的有效性。据我们所知，这是第一个工作，以解决控制行为同步下的牵制反馈机制下的传染病传播。希望能对复杂动力学网络中疾病传播与集体行为控制之间的本质有更深入的了解。
2018-06-18 math.CA math.OC physics.soc-ph
The impact of heterogeneity on the co-evolution of cooperation and epidemic spreading in complex networks
Institute for Advanced Studies in Basic Sciences (IASBS)（基础科学高等研究院）；Max Planck Institute of Animal Behavior（马克斯·普朗克动物行为研究所）；University of Konstanz（康斯坦茨大学）
研究揭示异质性在复杂网络中对合作与传染病传播的双重影响，指出结构异质性促进合作与疾病抑制，而个体感染成本异质性则削弱合作并加剧传染病。
2026-02-04 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Effects of concurrency on epidemic spreading in Markovian temporal networks
本文构建可调节并发程度且保持边统计与聚合网络结构一致的 Markovian 时序网络模型，发现并发在流行病阈值附近小幅促进传播，而在高感染率下多数情况会抑制传播。
2024-05-08 physics.soc-ph
Collective phenomena emerging from the interactions between dynamical processes in multiplex networks
我们引入了一个框架，interactionary动态过程的不同性质，每个有自己独特的网络拓扑结构，使用多层网络的方法。作为一个例子的集体现象出现的多个动态过程的相互作用，我们研究了一个模型，其中神经动力学和营养物质的运输是双向耦合的方式，在一个层的运输过程的分配取决于在其他层的同步程度，反之亦然。我们数值计算，我们证明分析，多层耦合诱导自发爆炸同步和分配的异质分布，否则不存在于两个系统分别考虑。我们的框架可以找到其他情况下，两个或两个以上的动态过程，如同步，意见形成，信息扩散，或疾病传播，相互作用的应用。
2017-03-08 math.DS nlin.AO nlin.CD
Service adoption spreading in online social networks
人们采用创新、产品或在线服务的集体行为通常被解释为在整个社会结构中传播的现象。这一过程可以说是由社会影响、社会学习和媒体等外部影响驱动的。对这种过程的观察可以追溯到罗杰斯和巴斯的开创性研究，他们的数学模型有两个方向：一个范式，称为简单传染，将采用传播与流行病过程联系起来。另一个，命名为复杂的传染病，是有关的行为阈值，并成功地解释了出现的大级联的采用，导致快速蔓延的经验数据中经常看到的。最近，由于大型数字社交网络和行为数据集的可用性，对现实世界采用过程的观察变得更加容易。这使得同时研究网络结构和动态的在线服务采用，揭示的机制和外部影响的时间演变的行为或创新采用。这些进步导致了社会传播现象的更现实的模型的发展，这反过来又提供了各种经验采纳过程的非常好的预测。在本章中，我们回顾了最近的数据驱动的研究，解决现实世界的服务采用过程。我们的研究提供了第一个详细的经验证据的异质性阈值分布的采用。我们还描述了这种现象的建模与正式的方法和数据驱动的模拟。我们的目标是了解已确定的社会机制对服务采用传播的影响，并为未来的研究提供潜在的新方向和开放的问题。
2017-06-29 cs.SI physics.soc-ph
Description of spreading dynamics by microscopic network models and macroscopic branching processes can differ due to coalescence
传统上，通过对随时间的发生次数进行计数来在宏观水平上监测扩散过程。然后，可以在微观水平上对扩散过程进行建模，假设潜在的相互作用网络，或者直接在宏观水平上，假设微观贡献可以忽略不计。这两种描述的宏观特征通常被认为是相同的。在这项工作中，我们表明，这些特征的微观和宏观的描述可以是不同的，由于合并，即，节点同时被多个源激活。特别是，我们考虑一个（微观）分支网络（概率元胞自动机）与退火连接性障碍，记录的宏观活动，然后近似这个活动的（宏观）分支过程。在这个框架中，我们分析计算的集体动力学的合并的效果。我们发现，合并导致一个普遍的非线性尺度函数的连续网络活动的条件期望值。这使我们能够量化微观模型参数和已建立的宏观估计之间的差异。为了克服这种差异，我们提出了一个非线性估计，正确推断出所有系统大小的模型分支参数。
2019-05-24 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph q-bio.NC
Epidemiological modeling of the 2005 French riots: a spreading wave and the role of contagion
作为戏剧性集体行为的一个大规模例子，2005年法国骚乱始于巴黎的一个贫穷郊区，然后蔓延到整个法国，持续了大约三个星期。值得注意的是，虽然没有驱逐骚乱者，但骚乱活动确实发生了。通过查阅国家警察的每日数据，我们得以探索骚乱蔓延的动态。在这里，我们表明，一个类似的模型，只有几个参数和一个单一的社会学变量表征邻里剥夺，占定量的全部时空动态的骚乱。这是第一次在一个国家的规模上每天进行这种涉及城市内部和城市之间（通过地理邻近或媒体）传染的数据驱动的建模。此外，我们给出了一个精确的数学表征的表达“波的骚乱”，并提供了一个可视化的巴黎周围的传播，展示波的方式没有描述过。模型和数据之间的显着一致性表明，地理上的接近在传播中发挥了重要作用，即使信息是随时随地通过媒体。最后，我们认为，我们的方法给出了一个一般的框架，自发的集体起义的动态建模。
2018-01-08 cs.SI physics.soc-ph
Correlation-Based Diagnostics of Social Contagion Dynamics in Multiplex Networks
Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学）；Universitat Oberta de Catalunya（加泰罗尼亚开放大学）
该研究通过分析多重网络中节点活动的时间相关性，揭示了社会传染动力学的局部化与去局部化现象，并展示了滞后一阶自相关性在检测激活和局部化转变中的作用。
2026-01-30 physics.soc-ph
Impact of the topology of global macroeconomic network on the spreading of economic crises
在整个经济史上，全球经济经历了反复出现的危机。这种经济危机一再发生，需要了解其一般特征，而不是将其视为单一事件。全球经济体系是一个高度复杂的体系，最好从宏观经济行为主体相互作用的网络角度来看待。在这方面，我们从集体网络动力学的角度，探讨全球宏观经济网络的拓扑结构如何影响经济危机的蔓延模式。使用一个简单的玩具模型的危机蔓延，我们表明，一个国家的作用，在危机蔓延不仅取决于其总的宏观经济能力，但也对它的本地和全球的连接配置文件在世界经济网络的背景下。我们发现，一方面聚集的薄弱环节在区域范围内可以显着加剧危机的蔓延，但另一方面，目前的网络结构在全球范围内窝藏更高的容忍度极端危机相比，更“全球化”的随机网络。这些结果表明，当前全球化运动的目的是在各国之间建立较少限制的跨区域经济联系，这可能会增加全球经济体系对极端危机的脆弱性，从而产生潜在的隐性成本。
2011-04-13 cond-mat.stat-mech physics.data-an physics.soc-ph
Agent-based simulations of emotion spreading in online social networks
对来自在线社交网络的经验数据的定量分析揭示了情感参与的群体动态（Šuvakov et al）。然而，充分了解其内在机制仍然是一项具有挑战性的任务。利用基于Agent的计算机模拟，本文研究了在线社交网络中情感交流的动力学。从\texttt{MySpace}社会网络的经验数据集出发，得到了指导主体如何交互的规则，并推导出了现实的网络结构和一些重要的参数。Agent的情绪状态由两个变量表征，一个是对刺激的反应性，另一个是吸引力或厌恶度，通过这两个变量可以定义常见的情绪。代理人的行动是由增强的唤醒触发的。高分辨率的动态实现，其中每个消息携带代理的情绪沿网络链路被确定，其对接收代理的影响被认为是不断老化的时间。我们的研究结果表明：（i）聚合的群体行为可能产生于个体的情感行为;（ii）集体状态的特点是时间的相关性和占主导地位的积极情绪出现，类似于经验系统;（iii）驱动信号的性质--用户进入网络世界的速度，对建立连贯的行为有深远的影响，这是观察到的用户在在线社交网络。此外，我们的模拟表明，情绪的传播模式不同，例如，“热情”和“惭愧”，这两个词的情感内涵完全不同。{ \bf {本研究中使用的所有数据均完全匿名。}}
2012-05-29 cs.SI physics.soc-ph
Modeling the emergence of modular leadership hierarchy during the collective motion of herds made of harems
群居动物需要集体决策以保持其凝聚力。它们中的几个物种生活在多层次的社会中，并形成由较小社区组成的群体。我们提出了一个模型的领导层次结构的发展，在牛群组成的松散连接的子群体（如后宫）结合自组织和社会动态。它从没有关系的不熟悉的个人开始，再现了一个分层和模块化领导网络的出现，促进了决策从更有能力的个人到其他人的有效传播，从而产生了有益的集体决策。我们的结果来自该模型是在一个很好的协议与我们的观察普氏原羚马群（Horzewalski，匈牙利）。我们发现，在普氏野马中观察到的后宫领导人后宫成员的比例对应于一个最佳的网络，在这种方法中关于共同的成功，并且观察到的和建模的后宫大小分布接近对数正态分布。
2014-11-11 physics.bio-ph physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling Multistability and Hysteresis in Urban Congestion Spreading
本文提出了一种拥堵传播和消散模型，揭示了恢复过程在城市交通多稳态和滞后现象中的关键作用。
2025-12-16 nlin.AO physics.data-an physics.soc-ph
Fragmenting networks by targeting collective influencers at a mesoscopic level
保护网络免受传染病、恶意软件和有害病毒信息传播等流行过程的一种实用方法是预先删除一些有影响的节点，将网络分割成小的组件。由于确定删除节点的最佳顺序是一个计算困难的问题，已经提出了各种近似算法，以有效地通过顺序删除节点来分割网络。Morone和Makse提出了一种利用给定网络的非回溯矩阵的算法，该算法优于现有的各种算法。事实上，许多经验网络具有社区结构，这与原始算法所基于的局部树状结构假设相矛盾。我们开发了一种免疫算法，通过协同结合Morone-Makse算法和粗粒化的网络中，我们把一个社区作为一个超级节点。通过这种方式，我们的目标是以合理的计算成本确定连接不同社区的节点。该算法比Morone-Makse算法和其他算法在具有社团结构的网络上更有效。
2016-11-25 cs.SI physics.soc-ph
Collective influence in evolutionary social dilemmas
当进化博弈在结构化种群中进行竞争时，网络中每个参与者的程度起着重要的作用。如果存在的话，枢纽往往以显著的方式决定人口的命运。然而，最近基于随机网络中的最优渗流的研究表明，在复杂网络中，度既不是唯一的，也不是最好的预测因素。低度节点也可能是最佳的影响者，如果他们分层链接到枢纽。考虑到这一点，我们得出了复杂网络中集体影响的形式主义，正如我们在这里所展示的，这对社会困境的有利解决具有深远的影响。特别是，存在一个最佳的层次深度的集体影响力，我们用它来描述球员的潜力，通过他们的战略，这取决于社会困境的强度的决心。有趣的是，对应于基线深度零的度只有在背叛的诱惑很小的时候才是最优的。我们的研究表明，进化的成功故事与传播过程有关，传播过程植根于超越当地社区的有利的等级结构。
2016-04-14 cond-mat.stat-mech cs.GT physics.soc-ph
Theories for influencer identification in complex networks
在社会和生物系统中，相互作用网络的结构异质性导致一系列动态过程中出现一小部分有影响力的节点或影响者。尽管这些影响者比整个网络小得多，但据观察，它们能够在不同背景下塑造大量人口的集体动态。因此，成功识别影响者应该在各种现实世界的传播动态中产生深远的影响，例如病毒式营销，流行病爆发和级联故障。在本章中，我们首先总结了在复杂网络中发现单个影响者的基于中心性的方法，然后从集体的角度讨论了定位多个影响者的更复杂的问题。将介绍植根于集体影响理论、信仰传播和计算机科学的进展。最后，我们介绍了影响者识别在不同现实世界系统中的一些应用，包括在线社交平台，科学出版物，大脑网络和社会经济系统。
2018-05-03 cs.SI physics.soc-ph
Dynamical Classes of Collective Attention in Twitter
微博客系统，如Twitter，揭露了社会话语的数字痕迹，对个人行为的分辨率达到了前所未有的程度。他们提供了一个机会，调查如何一个大规模的社会系统响应外源或内源性的刺激，并解开时间，空间和主题方面的用户的活动。在这里，我们重点关注Twitter中的集体关注峰值，特别是标签受欢迎程度的峰值。用户使用主题标签作为社交注释的一种形式，为特定的事件，主题或模因定义共享上下文。我们分析了一个大规模的Twitter活动记录，发现随着时间的推移hastag流行的演变定义离散类的标签。我们将这些动态类链接到主题标签所代表的事件，并使用文本挖掘技术来提供hastag类的语义特征。此外，我们跟踪了Twitter社交网络中hashtag的传播，发现流行病传播在hastag流行度中起着次要作用，这主要是由外源因素驱动的。
2012-03-01 cs.CY cs.HC cs.SI
Repetitive users network emerges from multiple rumor cascades
网络社交媒体上的谣言传播对后真相时代的社会构成了重大威胁。大量的努力已经投入到谣言识别和揭穿，假设一个特定的谣言传播是一个单一的事件网络，忽略了不同的谣言级联之间可能的相互依赖性。在这里，我们研究了多个谣言的集体传播，并惊讶地发现了一个重复参与不同谣言级联的用户网络。虽然这些重复用户在单个传播网络的水平上表现出微小的差异，但与新闻传播相比，他们从多个谣言级联中形成了一个更密集的协作网络。由重复谣言传播者形成的类集群可以作为谣言识别的高质量特征和谣言预防的阻断目标。我们的研究结果可以通过将多个谣言传播视为一个相互作用的谣言生态系统来更好地理解谣言传播，并提出基于谣言传播历史的区分和缓解的新方法。
2018-04-16 physics.soc-ph
Efficient Gillespie algorithms for spreading phenomena in large and heterogeneous higher-order networks
Universidade Federal de Viçosa（维索萨联邦大学）；Institute for Biocomputation and Physics of Complex Systems (BIFI), University of Zaragoza（萨拉戈萨大学复杂系统生物计算与物理研究所 (BIFI)）；Department of Theoretical Physics, Faculty of Sciences, University of Zaragoza（萨拉戈萨大学理学院理论物理系）；National Institute of Science and Technology for Complex Systems, Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas（巴西物理研究中心复杂系统科学与技术国家研究所）；Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo（圣保罗大学数学与计算科学学院）
研究高阶网络中传播现象，开发高效 Gillespie 算法，通过纳入虚拟过程降低计算复杂度，以易感-感染-易感模型为基准，算法性能大幅提升，能模拟大规模异构网络，建立了可扩展连续时间模拟的通用框架。
2026-07-21 physics.comp-ph physics.soc-ph
Time-varying networks approach to social dynamics: From individual to collective behavior
在这篇论文中，我们有助于理解的关键作用的时间维度的网络社会系统，以前被忽视，现在发现的数据革命最近在这一领域蓬勃发展。为此，我们首先介绍了时变网络的形式主义，并分析了社会动力学的一些经验数据，广泛使用的论文的其余部分。我们讨论了人类接触网络的结构和时间特性，如社会互动的异质性和突发性，我们提出了一个简单的模型，植根于社会吸引力，能够重现它们。然后，我们探讨了运行在时间网络上的动态过程的行为，由经验面对面的相互作用构成，详细讨论了随机游走和传染病传播的基本情况。我们还开发了一种分析方法，能够计算活动驱动模型的结构和渗流特性，旨在描述广泛的社会互动，由所涉及的个人的活动驱动。我们在社会时变网络的快速发展框架中的贡献为未来的工作开辟了有趣的视角，例如研究时间维度对多层系统的影响。
2016-08-12 cs.SI physics.soc-ph
Network Structure and Collective Intelligence in the Diffusion of Innovation
当多种创新竞争采用时，导致早期优势的历史机会可以产生锁定效应，使次优创新以牺牲更优的替代品为代价获得成功。关于创新扩散的研究已经确定了许多早期优势的可能来源，但这些机制既有利于最优创新，也有利于次优创新。本文超越了机会作为解释，以确定结构性原则，系统地影响的可能性，最佳战略将蔓延。一个正式的创新扩散模型表明，组织关系的网络结构可以系统地影响广泛采用的创新将是最佳回报的可能性。基于先前的扩散研究，本文侧重于中心行为者的作用，即良好连接的人或公司。虽然扩散的传染模型突出了中心行为者对进一步更快地传播创新的好处，但本分析揭示了这种影响的阴暗面：网络中仅仅存在中心行为者就增加了采用率，但也增加了次优结果的可能性。然而，这种效应并不代表速度最优性的权衡，因为密集网络既快速又最优。这一发现与相关研究一致，表明网络中心化会破坏集体智慧。
2023-01-30 cs.SI econ.GN physics.soc-ph
Evolution of collective fairness in complex networks through degree-based role assignment
从社会契约到气候协议，个人参与的群体必须以不同程度的平等和公平集体达成决策。这些困境也普遍存在于分布式人工智能领域，如自动谈判，冲突解决或资源分配。正如著名的最后通牒游戏所证明的那样--提议者必须与响应者分享资源--收益最大化的结果往往与公平不一致。在利己行为者群体中引发平等需要明智的干预。在这里，我们使用知识代理的社交网络实现公平机制，在多人最后通牒游戏的背景下。我们专注于基于网络的角色分配，并表明，优先归因于低连接节点的提议者的角色，增加了人口的公平水平。我们评估的有效性，考虑网络的平均连接，组的大小，和组投票规则时，接受建议（如多数或多数）的低程度的提案分配。我们进一步表明，低度Proposer分配是有效的，不仅优化了公平性，而且还优化了种群的平均收益水平。最后，我们表明，更严格的投票规则（即，强加接受共识作为集体接受提议的要求）减弱了由高度节点（枢纽）是充当提议者的自然候选者的情况所导致的不公平。我们的研究结果提出了使用角色分配和投票机制来防止不公平行为在复杂网络上传播的新途径。
2021-02-26 cs.GT physics.soc-ph
Locating influential nodes in hypergraphs via fuzzy collective influence
本文针对超图中的高阶交互传播问题，提出基于高阶距离的模糊中心性方法 HDF 和 EHDF，并在六个经验超图上验证其识别有影响力节点尤其是顶级节点的有效性。
2024-04-01 physics.soc-ph
Sentiment cascades in the 15M movement
最近的草根运动表明，在线社交网络可能在他们的组织中发挥关键作用，因为追随者有一个快速的、多对多的沟通渠道来帮助协调他们的动员。从抗议者的数字痕迹构建的网络的结构和动力学已经在一定程度上分析最近。然而，对抗议期间交换的消息的语义内容进行分析的努力却较少。使用从微博服务在西班牙的15M运动的酝酿和活跃阶段获得的数据，我们进行了第一次大规模的集体情绪和集体行动中的社会互动的理论测试。我们的研究结果表明，在运动中的活动和信息级联是更大的负面集体情绪的存在，当用户表达自己的社会内容。在个人参与者的层面上，我们的研究结果表明，他们在运动中的社会融合，通过社会网络指标测量，随着他们的参与程度和消极表达的增加。我们的研究结果表明，非理性因素在网络媒体社会运动的形成和活动中发挥了作用，对病毒式传播产生了重要影响。
2015-05-14 cs.SI physics.soc-ph
Epidemic prevalence information on social networks mediates emergent collective outcomes in voluntary vaccine schemes
疫苗接种计划的成功关键取决于它被关键部分人口采用，因为由此产生的群体免疫力可以防止未来的流行病爆发。然而，如果个人选择不接种疫苗，相信他们受到群体免疫力的保护，那么运动的有效性就会产生自己的毁灭。虽然这似乎是一个最佳的决定，根据对个人的成本和效益的合理评估，它使人口暴露于随后的爆发。我们研究了在一个传染病传播的综合模型中，自愿接种疫苗是否可以出现在一个理性主体的社会网络中，这些理性主体做出了是否接种疫苗的明智决定。每个代理可用的信息包括其本地网络邻居和/或全球人口中疾病的患病率，以及其邻居中受保护免受疾病影响的比例。至关重要的是，控制代理人决策的收益随着疾病流行而演变，导致疫苗接种行为与传染病传播的共同演变。对局部流行作出反应的病原体的集体行为可以导致最终流行规模的显著减小，特别是对于具有低基本繁殖数$R_0$的传染性较低的疾病。在接近流行阈值（$R_0\approx1$）时，使用当地流行率信息可导致最终疫苗覆盖率的二分反应。我们的研究结果表明，个人使用的信息的性质是决定涉及大规模疫苗接种的公共卫生干预计划成功的关键因素。
2017-09-22 physics.soc-ph q-bio.PE
Understanding metropolitan patterns of daily encounters
对驱动我们日常面对面接触的机制的理解仍然有限;该领域缺乏描述个人行为及其集体互动的大规模数据集。然而，在这里，在旅行智能卡数据的帮助下，我们发现这样的遭遇机制和结构，通过构建一个时间分辨的车内社会遭遇网络的公共汽车在一个城市（约500万居民）。这是第一次发现和分析如此庞大的遭遇网络。使用人口规模的数据集，我们发现物理遭遇显示可重复的时间模式，表明重复的遭遇是定期和相同的。在个体尺度上，我们发现集体冲突支配着不同遭遇的有限性。个体的遭遇能力植根于他/她的日常行为规律，解释了日常生活中“熟悉的陌生人”的出现。令人惊讶的是，我们发现重复接触的个体并没有被分组为小社区，而是随着时间的推移变得紧密相连，从而形成了一个庞大但难以察觉的小世界接触网络或整个大都市地区的“共存结构”。揭示相遇模式和识别这种大规模的接触网络对于理解社会熟人模式、集体人类行为的动态，特别是揭示人类行为对各种扩散/传播过程的影响至关重要。
2013-07-04 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Escape cascades as a behavioral contagion process with adaptive network dynamics
本文提出一个空间显式智能体模型，研究动物群体逃逸中行为传染与自适应网络动力学的耦合，发现逃逸速度、初始方向和旋转噪声显著影响级联规模，强调运动动力学对集体协调响应的重要性。
2024-08-09 nlin.AO physics.bio-ph physics.soc-ph
