Universal Laws and Economic Phenomena
这是一篇简短的评论文章，讨论了自然科学中使用的方法如何适用于一般经济学和具体的金融市场。
2010-07-14 physics.soc-ph q-fin.GN
Growth rates of modern science: A latent piecewise growth curve approach to model publication numbers from established and new literature databases
科学成长是科学学研究中的一个普遍问题。近年来，引入了两个新的书目数据库，可用于研究几个世纪以来科学的发展过程：数字科学和微软学术的维度。在这项研究中，我们使用了来自这些新数据库的出版物数据，并添加了来自两个已建立的数据库（Clarivate Analytics的Web of Science和Elsevier的Scopus）的出版物数据，以调查从现代科学体系开始到今天的科学增长过程。我们估计了同时包括来自四个数据库的出版物计数的回归模型。科学计算的无限制增长的结果表明，总体增长率为4.10%，倍增时间为17.3年。正如本研究中各种分段回归模型的比较所显示的那样，五段模型最适合出版数据。我们证明，这些具有不同增长率的细分市场可以很好地解释，因为它们与经济的任何一个阶段（例如，工业化）和/或政治发展（例如，第二次世界大战）。在这项研究中，我们还分析了两个广泛领域（物理和技术科学以及生命科学）的科学增长以及英国科学与经济增长的关系。这两个领域之间的比较显示只有轻微的差异。英国经济增长率与科技增长率的比较表明，经济增长率略低于科技增长率。
2021-09-21 cs.DL physics.soc-ph
Journals as constituents of scientific discourse: economic heterodoxy
目的：提供一个观点和分析的直接领域的期刊，围绕着一些关键的非正统经济学期刊。设计/方法/办法：利用《科学与社会科学引文索引》的引文数据，分析了该领域一些期刊的个体网络和集体网络。研究结果：期刊的引文网络的大小和形状可以有很大的不同，即使在一个大致相似的类别。非正统经济学（目前）还不能被视为一个综合性的专业：非正统经济学的几个期刊的作者引用主流经济学的文章比引用其他非正统期刊的文章要多。与地理、发展研究、妇女研究等其他学科领域也有密切联系。
2009-11-12 cs.DL physics.soc-ph
Using network science to quantify economic disruptions in regional input-output networks
投入产出（IO）表提供了一种标准化的方式来看待经济体中所有行业之间的货币流动。IO表可以被认为是网络-节点是不同的行业，边缘是它们之间的流。我们开发了一个基于网络的分析，考虑在一个国家内的区域和次区域一级的多区域IO网络。我们计算传统的基于矩阵的IO措施（如“乘数”）和新的网络理论为基础的措施，在这个更高的空间分辨率。我们将这些方法与应用于相同IO数据的中断模型的结果进行了对比，以证明介数中心性可以很好地指示经济中断的流量，而特征向量型中心性度量则可以与传统IO multiplers.We相比，还显示了在不同的空间聚集水平上处理IO网络的效果。
2019-10-28 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
New perspectives in the equilibrium statistical mechanics approach to social and economic sciences
在这项工作中，我们回顾了一些最近的发展，在数学建模的数量社会学的手段统计力学。在对许多身体系统的静态和动态特性进行了简短的教学介绍之后，我们开发了一个随机图上的代理交互理论。我们的方法是基于描述一个社会网络作为一个图形的节点代表代理和他们之间的链接代表一个互惠的互动。每个代理人都必须在关于给定问题的二分选项（即同意或不同意）中进行选择，并且他受到外部影响（如媒体）和对等互动的驱动。这些模拟集体的模仿行为，如果两个节点断开连接，则可能为零。对于这种情况，我们计算出动态和相应的平衡（静态）。一旦二体理论被完全探索，我们分析，在同一个随机图，一个“扩散战略动态”与成对的相互作用，其中细致平衡约束放松。动态编码的一些相关的过程，预计将发挥关键作用的方法在社会系统中的平衡，即信息和战略选择的传播。我们观察到数值，这样的动态达到一个定义良好的稳定状态，满足“移位属性”：临界相互作用强度的相变是较低的一个预期从正则平衡。最后，我们展示了如何与此动力学得到的定态可以描述的统计力学平衡的稀释p-自旋模型，一个合适的非整数实数p>2。从社会学的角度讨论了几个影响与一些一般性的展望。
2009-10-14 physics.soc-ph
Fundamental and Real-World Challenges in Economics
正如希尔伯特纲领是对数学基础危机的回应一样，本文试图为社会经济科学制定一个研究纲领。这一贡献的目的是刺激研究，以缩小最近的金融和经济危机所揭示的主流经济学中严重的知识差距。通过识别经济学传统方法的弱点，我们确定了需要解决的科学问题。我们希望解决这些问题将使科学家能够提供更好的决策支持和政策建议。我们还指出，什么样的见解可以贡献的科学家从其他研究领域，如物理学，生物学，计算机和社会科学。为了取得快速进展，并获得整个互联的社会经济环境系统的系统性的了解，使用数据，信息和计算机系统提供今天和不久的将来，我们建议多学科合作作为最有前途的研究方法。
2010-12-20 physics.soc-ph q-fin.GN
Netconomics: Novel Forecasting Techniques from the Combination of Big Data, Network Science and Economics
网络理论方法与最近可用的丰富的经济数据相结合，导致开发新的分析和计算工具，用于建模和预测关键经济指标。其主要思想是引入一个拓扑组件的分析，始终考虑到所有高阶的相互作用。我们提出了三种基本的方法来展示不同的方法来利用由此产生的网络增益。首先，使用多元线性回归优化算法来生成国家国际收支账户的各个组成部分之间的关系网络。该模型以高精度描述年度统计数据，并对大多数指标进行了良好的预测。第二，提出了一个全球金融危机的预警机制，它将网络措施与标准经济指标相结合。通过对长期债务证券的跨界证券投资网络的分析，可以用总市值和名义未偿金额来描述各种场外交易的金融衍生品，如信用违约互换的扩散，这与市场相互依存程度和系统性风险的增加有关。第三，考虑到G-20经济体之间货物贸易的流动网络，网络统计数据为关键经济指标提供了比传统指标更好的代理。例如，它表明，一个国家的守门潜力，作为衡量当地权力，预测其国内生产总值的年度变化一般远远好于其进出口量。
2014-03-04 physics.soc-ph q-fin.GN stat.ME
Economic Amplifier - A New Econophysics Model
计量经济学和经济物理学的大部分模型都是从统计物理学中借鉴来的，并由此产生了一门新的交叉学科--经济物理学。在本文中，我们计划扩展不同经济过程或现象与不同物理学领域（统计物理学除外）的过程和现象之间的类比。在对经济发展过程和放大现象进行类比的基础上，根据应用物理学中的电子放大原理，提出了一种新的经济物理学模型--经济放大器，并对其进行了大量分析。
2007-07-25 physics.soc-ph q-fin.GN
Network Science Predicts Who Dies Next in Game of Thrones
近年来，社会网络分析和机器学习有无数的应用。例如，这个简短的项目是在2017年进行的，并受到了一些媒体的关注，其目标如下：将网络科学和预测建模结合在一起，以流行的电视和书籍系列“权力的游戏”为主题，并预测哪些关键人物可能会达到他们的目的。
2021-10-19 cs.SI physics.soc-ph
Human Behavior And Lognormal Distribution. A Kinetic Description
近年来，越来越多的证据表明，对数正态分布广泛存在于物理和生物科学以及经济和社会科学的各种现象中。在社会科学中，人们注意到对数正态分布的出现，其中包括体重和妇女初婚年龄。同样，在经济学中，对数正态分布出现在西方社会的消费、呼叫中心服务时间等方面。这些情况的共同特征描述了某个人的特征的分布情况，即存在一个需要通过反复选择才能达到的期望目标。运用多智能体系统统计力学的经典方法，讨论了人类活动中对数正态分布形成的一种可能解释。根据Kahneman和Twersky的前景理论，引入一个合适的价值函数作为决定的主要标准，建立了标志在其目标值附近的微观变化，导致对数正态平衡密度的线性Fokker-Planck型方程。
2018-09-05 physics.soc-ph
Application of spin glass ideas in social sciences, economics and finance
本文回顾了自旋玻璃等无序系统理论方法（如副本法和空腔法）在经济学与社会科学中的应用，探讨了复杂经济系统中均衡增殖、相变及财富集中等涌现现象。
2023-06-28 cond-mat.dis-nn econ.GN physics.soc-ph
Interdisciplinarity in Socio-economics, mathematical analysis and predictability of complex systems
本文试图为Hollingworth和Mueller（2008）提出的“用新的认识论改造社会经济学”的论点提供支持性证据和某种平衡。首先，我回顾了我自己的科学道路的个人亮点，说明了跨学科的力量以及自然和社会过程的数学描述的统一。我还反对这样的说法，即复杂系统一般来说“不容易受到数学分析的影响，但必须通过让它们随着时间的推移或模拟分析来理解”。此外，我提出的证据的限制的索赔，科学家在科学II不作出预测的未来，因为它太复杂。我强调的潜力，第三个“量子科学”及其相关的概念和哲学革命，最后指出一些限制的“新”理论的网络。
2008-07-24 physics.ed-ph physics.soc-ph q-fin.GN
Towards a Sociology of Sociology: Inequality, Elitism, and Prestige in the Sociological Enterprise From 1970 to the Present
University of Macau（澳门大学）；Harvard University（哈佛大学）
本文研究了1970年以来社会学领域内因不平等和精英主义导致的偏见问题，揭示了社会学研究中的结构性偏见及变化趋势。
2026-01-08 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Kinetic exchange models: From molecular physics to social science
我们讨论了几个多智能体模型，其起源于统计力学的动力学交换理论，最近已被应用于各种社会科学问题。这类模型可以很容易地适用于物理学以外的其他领域的模拟，例如经济学中的收入和财富分配建模以及社会学中的观点动力学。
2013-06-17 physics.soc-ph q-fin.GN
Disconnected, fragmented, or united? A trans-disciplinary review of network science
几十年来，对网络的研究一直分为社会科学家和自然科学家的努力，这两组学者往往意见不一致。在这篇评论中，我提出了一个努力，相互翻译的工作进行的学者从这两个学术战线，希望继续统一什么已经成为一个分歧的文学机构。我认为，社会科学家和自然科学家无法达成一致，因为他们有不同的学术目标。社会科学家专注于解释特定背景的社会和经济机制如何驱动网络结构以及网络如何塑造社会和经济结果。相比之下，自然科学家主要关注独立于上下文的网络特征建模，因为他们的重点是识别系统的普遍特征，而不是特定于上下文的机制。在接下来的几页中，我通过总结解释链接形成的平行理论以及每个领域的学者用来证明他们的网络科学方法的应用，来讨论这两种文献之间的差异。最后，我提供了一个展望如何这些文献可以进一步统一。
2016-07-15 cs.SI physics.soc-ph
AI-Driven Automation Can Become the Foundation of Next-Era Science of Science Research
Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室）；Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系）；Shanghai Institute for Science of Science（上海科学科学研究院）；School of Mathematics, Southeast University（东南大学数学学院）；Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院）；Department of Information Engineering, Chinese University of Hong Kong（香港中文大学信息工程系）
本文提出以AI驱动的自动化支撑下一代科学学研究，分析其相较传统统计与规则方法的优势、局限及解决路径，并通过多智能体系统示例验证其模拟科研社会的潜力。
2025-05-17 cs.AI cs.CL physics.soc-ph
Unfolding the innovation system for the development of countries: co-evolution of Science, Technology and Production
我们表明，科学，技术和经济发展相互作用的空间可以用数学的形式使用开创性的多层网络和复杂性技术。我们建立了人类活动的三层网络（科学生产，专利申请和工业生产），并研究它们之间的相互作用，同时考虑到可能的时间延迟。在这种结构中，我们可以确定在特定活动中需要哪些能力和先决条件才能具有竞争力，甚至可以衡量将技术知识转化为经济财富和科学创新所需的时间，从而能够在很长的时间范围内做出预测。出乎意料的是，我们发现经验证据表明，从科学到专利再到产品的知识流并没有得到数据的支持，相反，技术是未来几十年工业和科学生产的最佳预测者。
2017-12-27 cs.SI econ.GN physics.soc-ph
Comment on "Is Faith the Enemy of Science?"
这一评论是由加拿大物理学征求的，将在下一期与Richard Mackenzie的文章一起出现[arXiv：0807.3670]。
2008-08-01 physics.pop-ph physics.soc-ph
