学校友谊网络中的社区结构和种族偏好

内生网络中的离散博弈：均衡与策略

Discrete Games in Endogenous Networks: Equilibria and Policy

在友谊链接和行为的游戏中，我提出了$k$ -玩家纳什稳定-一个家庭的平衡，指标的鲁棒性由允许的链接变化的数量，这是（顺序和基数）排名在概率意义上。将所提出的框架应用于青少年的吸烟和友谊决定表明：（a）友谊网络对烟草价格上涨做出反应，这种反应放大了对吸烟的预期政策效果，（b）通过刺激具有不同内在吸烟倾向的学生的社会互动，种族隔离的高中，降低了整体吸烟率，（c）青少年不愿与人分享朋友，因此存在对友谊的竞争，（d.）当无法获得关于个人友谊网络的数据时，以价格为中心的政策工具的重要性被低估。

Student networks on online teaching due to COVID-19: Academic effects of strong friendship ties and perceived academic prestige in physics and mathematics courses

Collaboration among students is fundamental for knowledge building and competency development. Nonetheless, the effectiveness of student collaboration depends on the extent that these interactions take place under conditions that favor commitment, trust, and decision-making among those who interact. The sanitary situation and the transition to remote teaching has added new challenges for collaboration given that students' interactions are mediated by Information and Communication Technologies (ICTs). In this study we explore the effectiveness of different collaborative relationships on physics…

战略互惠提高了公立小学儿童的学习成绩

Strategic reciprocity improves academic performance in public elementary school children

社交网络是学习的关键。然而，我们仍然缺乏对网络与学习成果之间联系机制的充分理解。在这里，我们提出了一个大规模的研究结果（946名小学生从45个不同的教室），旨在了解小学生使用的社会策略。我们绘制了学生的社交网络，使用一个非匿名版本的囚徒困境和一个被提名的友谊调查，并比较了学生的策略与他们的GPA。我们发现，GPA较高的学生在人际关系上的投资更具战略性，与朋友合作更慷慨，与非朋友合作更不慷慨。我们的研究结果表明，高绩效学生对社会资本投资的更高选择性可能是帮助他们获得社交网络学习收益的机制之一。

形式网络重构了意大利高中生和国际STEM专家对教师、学生、科学家和学校的看法

Forma mentis networks reconstruct how Italian high schoolers and international STEM experts perceive teachers, students, scientists, and school

本研究调查学生和研究人员如何塑造他们的知识和教育主题的看法。159名意大利高中生和59名STEM国际研究人员的心态或形式通过形式网络重建，即，由自由联想连接的概念的认知网络，并用情感标签丰富。积极/消极/中性感知概念之间的概念关联的布局是关于人们如何建立自己的心理结构或关于特定主题的信念的信息。研究人员表现出混合的积极/中性的心理表征的“教师”，“学生”和“科学家”。学生的“科学家”的概念协会是非常积极的，在很大程度上非陈规定型观念，虽然关于“疯狂的科学家”的陈规定型观念仍然存在。学生认为“教师”是一个复杂的人物，既有指导/知识传授等积极方面，也有围绕考试和评分的消极方面。“学校”引起了两组之间更大的差异。在学生的心态中，“学校”被负面的情绪氛围或一系列联想所包围，表明对学校环境的焦虑感，混合了学术概念，引发焦虑的词语，数学和物理等STEM学科以及与考试相关的概念。研究人员对“学校”的积极态度包括乐趣、友谊和个人成长。沿着教育研究的角度，上述结果进行了讨论，作为定量证据的测试和干焦虑共同发生的方式，意大利学生认为教育场所和他们的演员。通过形式mentis网络检测学生群体中的这些模式，为未来的数据知情的干预政策和行动研究提供了新的，简单的收集，但详细的知识。

Multi-layer network approach in modeling epidemics in an urban town

The last three years have been an extraordinary time with the Covid-19 pandemic killing millions, affecting and distressing billions of people worldwide. Authorities took various measures such as turning school and work to remote and prohibiting social relations via curfews. In order to mitigate the negative impact of the epidemics, researchers tried to estimate the future of the pandemic for different scenarios, using forecasting techniques and epidemics simulations on networks. Intending to better represent the real-life in an urban town in high resolution, we propose a novel multi-layer net…

以有限的免疫单位数量遏制流行病

Suppressing Epidemics with a Limited Amount of Immunization Units

疾病通过学校传播，流行病通过国家传播，病毒通过互联网传播的方式对于确定其风险至关重要。虽然这些威胁都有自己的特点，但其潜在的网络决定了传播。为了抑制传播，一个广泛使用的方法是通过免疫来分裂这些网络，这样流行病就不会传播。在这里，我们开发了一种免疫方法的基础上优化易感的大小，它优于最知名的策略免疫的最高介数的链接或节点。我们发现，网络的脆弱性可以显着降低，证明了这三个不同的真实网络：全球航班网络，学校的友谊网络，和互联网。在所有情况下，我们发现，不仅是平均感染概率显着抑制，而且对于最相关的情况下，一个小的和有限数量的免疫单位的感染概率可以降低高达55%。

Facebook网络的社会结构

Social Structure of Facebook Networks

我们在一个时间点上研究了100所美国高校的Facebook“友谊”网络的社会结构，并研究了用户属性（性别、年级、专业、高中和居住地）在这些机构中的作用。我们调查的共同属性的影响，在二元水平上的可拓性系数和回归模型。然后，我们通过算法检测社区并将其与基于用户特征的网络分区进行比较来研究更大规模的分组。因此，我们比较了不同机构的不同特征的相对重要性，发现例如，普通高中对大型机构的社会组织更重要，而普通专业的重要性在机构之间差异很大。我们的计算说明了微观和宏观的角度如何在大学的社会组织提供互补的见解，并建议未来的研究，以进一步调查这种现象。

评估节点特征与网络结构的相关性

Assessing the relevance of node features for network structure

网络描述了社会科学、生物学和信息技术中各种相互作用的复杂系统。实际网络中的节点通常不仅可以通过它们的连接来识别，而且还可以通过其他一些特征来识别。节点特征的例子可以是社交网络中人的年龄、性别或国籍，参与蛋白质相互作用网络的细胞中蛋白质的丰度，或者通过定向航班连接的机场的地理位置。将每个节点的连接信息与其特征信息相结合，对于区分网络结构中节点的基本特征和可忽略特征至关重要。在本文中，我们提出了一个通用的指标，熵的措施的基础上，量化的依赖网络的结构上的一组给定的功能。我们将这种方法应用于社交网络的友谊，在美国的学校，酿酒酵母的蛋白质相互作用网络和美国机场网络，表明所提出的措施提供的信息，补充其他已知的措施。

连接的隐藏架构：多维身份如何塑造我们的社交网络？

The hidden architecture of connections: How do multidimensional identities shape our social networks?

本文研究多维身份如何影响社交网络结构，通过构建网络模型探讨潜在连接偏好结构及信息整合机制，发现简单模型在实证数据中表现更优，揭示了身份维度的重要性。

社交网络中的交叉不平等

Intersectional inequalities in social networks

本研究从交叉性视角分析多维度连接偏好对社交网络社会资本不平等的影响，构建网络模型揭示反直觉不平等模式，经真实高中友谊数据验证预测精度高，可为公平网络构建提供参考。

在线大学社交网络中的社区结构与特征比较

Comparing Community Structure to Characteristics in Online Collegiate Social Networks

我们研究了学生的社交网络的结构，通过检查Facebook的“友谊”在一个单一的时间点在五所美国大学的图表。我们调查了每个单机构网络的社区结构，并采用图形和定量工具，包括标准化的配对计数方法，来测量网络社区和一组自我识别的用户特征（居住地，班级，专业和高中）之间的相关性。我们回顾的基本属性和统计的配对计数指数和召回，在简化的符号，一个有用的分析公式的z分数的兰德系数。我们的研究说明了如何检查在类似环境中构建的社交网络的不同实例，强调了结合形成“社区”的社会力量的阵列，并导致对在线社交生活的比较观察，可以用来推断离线社交结构的比较。在我们对这种方法的说明中，我们计算了不同特征对各个大学的社区结构的相对贡献，并随后比较了不同大学的这些相对贡献，例如测量普通高中附属于大型州立大学的重要性以及普通专业对不同大学的社会结构的不同影响程度。我们观察到的社区的异质性表明，这些网络通常具有多个组织因素，而不是一个单一的主导因素。

网络结构的置信集

Confidence sets for network structure

潜变量模型经常被用来识别二分网络数据的结构，部分原因是它们产生了伯努利乘积似然，这是很好理解的，并且与可交换随机图的概念一致。在这篇文章中，我们提出了保守的置信度集，这些置信度集相对于这些底层的伯努利参数作为网络节点的任何给定分区的函数，使我们能够评估“剩余”网络结构的估计，即，不能用已知协变量解释的结构，因此不能通过手动检查轻松验证。我们证明了所提出的方法，通过分析学生的友谊网络从全国青少年健康纵向调查，包括种族，性别和学年作为协变量。我们采用随机期望最大化算法来拟合逻辑斯谛回归模型，该模型包括这些解释变量以及潜在的随机块模型组件和附加的节点特定效应。虽然最大似然估计不出现在这种情况下一致的，我们能够评估置信度集作为不同的块模型分区的函数，这使我们能够定性地评估估计的残差网络结构相对于基线的意义，模型协变量，但缺乏块结构。