动态有向网络中少数追随者的意见可以获胜：一个演化博弈视角

带复制节点的双层网络中的中心性测度与观点动力学

Centrality measures and opinion dynamics in two-layer networks with replica nodes

该研究针对带复制节点的双层网络，提出两种快速准确的博弈论中心性测度逼近算法，结合扩展的扎卡里空手道俱乐部网络验证，发现内部图密度与共识时间强正相关、权威节点中心性与共识时间强负相关。

自适应网络中的意见形成和循环优势

Opinion formation and cyclic dominance in adaptive networks

石头剪刀布（RPS）博弈是生物系统中循环优势的一个典型模型。在这里，我们认为这个游戏在网络社会的意见之间的竞争的社会背景。在我们的模型中，每个代理人都有一个意见，这是从三个选择：石头，布或剪刀。在每个时间步中，随机选择一个链接，并在链接连接的节点之间进行游戏。失败者要么采纳胜利者的意见，要么重新建立联系。这些规则定义了一个自适应网络，在这个网络上，代理人的意见与社会联系的网络拓扑共同进化。我们的分析和数值计算表明，非平衡相变发生的重新布线强度的函数。这些过渡将四个不同的阶段分开，这四个阶段在观察到的观点和拓扑结构的动态方面有所不同。特别是，有一个阶段，人们接受了一个武断的共识。我们提出了一个详细的分析，揭示了一个明显的反常行为相应的过渡。系统在不稳定的情况下接近共识状态，而当共识状态稳定时，其他动力学占上风。

网络随机性对多重观点动力学的影响

Impact of network randomness on multiple opinion dynamics

人们经常面临在具有相似吸引力的不同选项中做出选择的挑战。为了研究在这种情况下出现的偏好分布，一个有用的方法是在复杂网络上模拟观点动力学，复杂网络由节点（个体）和它们的连接（边缘）组成，其中每个节点的状态可以是包括未决定状态在内的几种观点之一。我们使用两种不同的动力学规则：提出的Travieso-Fontoura（TF）和多元性规则（PR），这是流出和流入动力学的典范，分别。我们特别感兴趣的是网络随机性对最终意见分布的影响。为此目的，我们考虑Watts-Strogatz网络，它具有小世界属性，并且随机性由向初始规则网络添加随机捷径的概率$p$控制。根据$p$的值、平均连接性$\langle k \rangle$和初始条件，最终分布基本上可以是（i）一致，（ii）不同选项的共存，或（iii）犹豫不决的优势。我们发现，在这两种动态中，获胜意见的主导地位是通过增加重新连接（捷径）的数量，促进共识而获得的。与TF情况相反，在PR动态中，一小部分未决定的节点可以持续在最终状态。在这种情况下，由于决策组中的关系，在小世界区域内出现了最大数量的未决定节点。

消息顺序在拉普拉斯谱网络上选择对立的集体意见

Message Order Selects Opposite Collective Opinions on Laplacian-Cospectral Networks

该研究构建类量子状态的智能体网络模型，发现相同消息的传递顺序会使两个16节点拉普拉斯谱相同的网络收敛到对立共识，揭示消息顺序对集体意见选择的关键作用。

积极参与如何影响共识：观点动力学的自适应网络模型和影响力最大化重新布线

How does active participation effect consensus: Adaptive network model of opinion dynamics and influence maximizing rewiring

在本文中，我们研究的影响，积极参与-或故意寻找其他代理人，目的是说服他们-的动态共识形成。为此，我们提出了一个自适应网络模型，其中两个过程的形状观点动力学在交织的时间尺度：（一）代理适应他们的意见受到社会网络邻居谁持有的意见在一个容忍区间$δ$和（ii）代理重新布线网络连接的影响，目的是最大限度地提高自己的影响力，对整个系统的意见。我们研究这个系统中的内源性设置，其中所有的代理人都受到影响，并试图最大限度地发挥影响力，并在外源性控制的设置，其中外部代理人不受影响自适应地试图最大限度地发挥他们的影响。在这两种设置中，我们发现三个制度的固定的意见配置：（一）低$δ$的两个均匀平衡的激进的意见簇在意见空间的极端制度，（二）中间$δ$的“赢家拿最多”的两个大小不等的激进的意见簇制度，和（三）大$δ$的制度，在非常低的传播妥协的共识状态可以达到。与随机和故意减少传播的重新布线的自适应过程相比，我们证明，在制度（iii）中，竞争影响力最大化可以在接近最佳的时间内实现接近最小的意见传播。此外，我们还表明，竞争影响最大化重新布线可以减少小的有影响力的少数民族对共识状态的影响。

On the synchronization of coupled random walks and applications to social systems

Some political strategies to win elections over the last years were based heavily on fomenting general distrust in information institutions and favoring distrustful sources. The misinformation pandemic has the straightforward consequence that people do not believe any information unless it is compatible with their own beliefs. We present a simple model to study the emergence of consensus in opinion pools of uncertain agents that trust (couple to) their neighbors (information sources) with strength K. We focus the studies on regular lattices and linear coupling. Depending on the coupling consta…

谁创造了在线社交媒体的趋势：人群还是意见领袖？

Who creates trends in online social media: The crowd or opinion leaders?

在线社交媒体的趋势总是反映了整个网络中大量个人的集体关注。例如，网络俚语可以在极短的时间内因社会模因和网络传播而无处不在。通过对中国微博的研究发现，网络流行语的使用在时间演变过程中经历了两个高峰，其中前者的使用率远低于后者。事实上，这一有趣的现象提供了一个体面的窗口，揭示了推动在线社交媒体大规模扩散趋势的基本因素。具体而言，通过对不同峰值所代表的传播效果进行深入比较，发现在传播初期，人群的关注度越高，传播效果越好;而在传播初期，意见领袖的主导参与度越高，传播效果越差。我们的研究结果在定量上挑战了传统的影响者假设。并讨论了这些新发现对营销实践和社交网络中影响力最大化的影响。

多发起者社交网络中的限制性传播

Threshold-limited spreading in social networks with multiple initiators

社会影响力驱动的观点改变的经典模型是阈值模型。在这里，我们研究的情况下，多个{ \it发起者}触发级联的阈值模型动态驱动的意见变化的级联，所有节点具有相同的采用阈值$ϕ$。具体而言，使用经验和程式化模型的社交网络，我们研究级联大小作为一个函数的发起分数$p$。我们发现，即使对于任意高的值的$ϕ$，存在一个临界引发剂分数$p_c(ϕ)$超过该级联成为全球。网络结构，特别是集群，在这种情况下起着重要的作用。类似于以前研究的单节点或单集团发起人的情况下，我们观察到，网络内的社区结构促进意见传播到更大程度上比一个同质的随机网络。最后，我们研究了不同的引发剂选择策略的级联的大小和级联窗口的效果。

由社会认知偏见驱动的公共话语和社会网络回声室

Public discourse and social network echo chambers driven by socio-cognitive biases

近年来，社交媒体越来越成为政治运动，特别是选举的重要平台。公众话语究竟是如何受到个人社会认知偏见、竞争性竞选活动和社交媒体平台之间错综复杂的相互作用的驱动，这一点仍然难以捉摸。我们通过将2016年政治网络中观察到的转推网络与基于代理的政治观点形成和网络结构模型相结合来研究这一复杂的社会政治过程。在这里，我们表明，个人愿意考虑的政治观点的范围是形成极化网络和回声室出现的关键决定因素。我们还发现，在公共话语中赢得大多数人的支持是由双方的努力所施加的运动和相对的意识形态定位的对立运动。我们的研究结果表明，公共话语和政治极化可以被建模为一个互动的过程，改变个人意见，不断发展的社交网络，和政治运动。

联系并赢得选举：社交网络在政治选举中的作用

Connect and win: The role of social networks in political elections

许多网络不是孤立存在的，而是相互作用的，对它们的动态产生了深远的影响。在这里，我们考虑两个相互作用的社交网络的情况下，在一个简单的模型的背景下，我们解决的情况下，政治选举。每个网络代表一个竞争政党，每个代理人在选举日可以选择在两个网络中的一个网络中活动（投票给相应的政党）或在两个网络中都不活动（不投票）。竞选期间的观点动力学是通过模拟退火算法来描述的。我们发现，对于一个大的区域的参数空间，双方之间的竞争的结果允许在社会中存在的多元化，双方都有一个有限的份额的选票。其核心结果是，一个紧密连接的社交网络是一个政党最终获胜的关键。然而，少数坚定的少数派可以发挥关键作用，甚至扭转选举结果。

A temporal network version of Watts's cascade model

Threshold models of cascades in the social sciences and economics explain the spread of opinion and innovation due to social influence. In threshold cascade models, fads or innovations spread between agents as determined by their interactions with other agents and their personal threshold of resistance. Typically, these models do not account for structure in the timing of interaction between the units. In this work, we extend a model of social cascades by Duncan Watts to temporal interaction networks. In our model, we assume friends and acquaintances influence agents for a certain time into th…

时间窗约束下社交网络中的影响力扩散

Influence Diffusion in Social Networks under Time Window Constraints

我们研究了网络中的影响力传播的组合模型，该模型概括了文献中最近提出的现有图式。在我们的模型中，代理人改变行为/意见的基础上收集的信息，从他们的邻居在一个有界的大小的时间间隔，而代理人被假定为具有无限的内存在以前研究的情况下。在我们的数学框架中，给出了网络$G=(V,E)$、每个节点$v\in V$的整数值$t(v)$以及时间窗口大小$λ$。目标是确定影响整个图的一小组节点（目标集）。影响力的传播按以下循环进行：最初，目标集中的所有节点都受到影响;随后，在每一循环中，如果在前一$λ$循环中受到影响的任何未受影响的节点$v$的邻居的数量大于或等于$t(v)$，则该节点$v$受到影响。我们证明了找到一个最小的基数目标集，影响整个网络$G$的问题是很难近似在一个多对数因子。在积极的一面，我们设计了精确的多项式时间算法的路径，环，树，和完全图。

时态网络中级联的阈值模型

Threshold model of cascades in temporal networks

阈值模型试图解释时尚和观点传播等社会影响的后果。与流行病模型一起，它们构成了社会传播过程的主要理论框架。在静态网络的阈值模型中，如果一个个体的邻居中有一小部分人改变了自己的状态，那么这个个体就会改变自己的状态。当接触模式的时间方面存在强相关性时，将系统表示为时间网络是有用的。在这样的系统中，不仅明确地表示接触，而且明确地表示接触的时间。有一个共识，即突发的时间模式减缓疾病的传播。然而，正如我们将看到的，这并不是阈值模型的普遍真理。在这项工作中，我们提出了一个扩展的Watts的经典阈值模型的时间网络。我们这样做是假设一个代理人受到过去某个时间的接触的影响。即，个体受到时间窗口内的接触的影响。除了作为接触分数的阈值之外，我们还调查了时间窗口内的接触数量作为影响的基础。为了阐明模型的行为，我们在真实和随机的经验接触数据集上运行模型。

网络的爆发式价值

The explosive value of the networks

本研究针对网络动态规律认知不足的问题，从多视角分析广告盈利型在线网络的价值动态，发现其受强非线性支配，指出理解该动态对把握社会经济政治演变具有重要意义。