- 不关心政治的用户是否收到社交媒体的各种政治信息？;
- 相关网络的聚类系数;
- 用于新研究评估的社交媒体指标;
- 社交在线直播服务中的成人内容：表征异常用户和关系;
不关心政治的用户是否收到社交媒体的各种政治信息？
原文标题： Do Political Detachment Users Receive Various Political Information on Social Media?
地址： http://arxiv.org/abs/1806.10173
作者： Mitsuo Yoshida, Fujio Toriumi
摘要： 在选举中，政党通过社交媒体向人们传达政治信息。追随者收到信息，但不是追随者，政治分遣队用户的用户是否会收到信息？我们关注不跟随任何政党的政治分队用户，并且解决以下研究问题：政治分队用户在选举期间是否收到各种政治信息？结果表明答案是否定的。我们确定政治分队用户只能得到少数政党的信息。
相关网络的聚类系数
原文标题： Clustering coefficients for correlation networks
地址： http://arxiv.org/abs/1806.10228
作者： Naoki Masuda, Michiko Sakaki, Takahiro Ezaki, Takamitsu Watanabe
摘要： 聚类系数量化网络中连接三角形的丰度，是网络的主要描述性统计量。例如，它发现了一个用于评估脑网络小世界的应用程序，它受注意力和认知条件，年龄，精神障碍等因素的影响。然而，目前还不清楚如何在基于相关的网络中测量聚类系数，该网络是脑网络的主要代表。在本文中，我们提出了适合相关矩阵的聚类系数。关键想法是使用三路部分相关或部分互信息来测量焦点节点的两个相邻节点之间的关联强度相对于节点之间的间接路径所期望的伪相关的量。我们的方法避免了先前聚类系数（和其他）度量在定义相关网络方面的应用的困难，即相关值的阈值，丢弃负相关值，伪相关问题和完全偏相关矩阵，其估计在计算上是困难的。为了证明概念，我们将所提出的聚类系数测量应用于从不同年龄的健康参与者获得的功能性磁共振成像数据，并将其与常规聚类系数进行比较。我们表明聚类系数随着年龄而下降。提出的聚类系数与传统的聚类系数的年龄相关性更强。我们还表明，所提出的聚类系数的局部变体在表征单个节点时是有用的。相比之下，传统的局部聚类系数与节点的连通性密切相关，因此可能会混淆。
用于新研究评估的社交媒体指标
原文标题： Social media metrics for new research evaluation
地址： http://arxiv.org/abs/1806.10541
作者： Paul Wouters, Zohreh Zahedi, Rodrigo Costas
摘要： 本章从理论和实践的角度出发，介绍了在应用社会媒体指标进行科学评估时可以考虑的最重要的原则和概念框架。我们在研究评估中提出社交媒体指标的概念有效用途。本章讨论了这些指标的框架和用法，以及在研究评估中考虑和应用当前（以及可能是新的）指标的原则和建议。
社交在线直播服务中的成人内容：表征异常用户和关系
原文标题： Adult content in Social Live Streaming Services: Characterizing deviant users and relationships
地址： http://arxiv.org/abs/1806.10577
作者： Nikolaos Lykousas, Vicenç Gómez, Constantinos Patsakis
摘要： 社交在线直播服务（SLSS）利用社交互动的新水平。这些服务的主要挑战之一是如何检测和防止违反社区准则的异常行为。在这项工作中，我们专注于两种广泛使用的SLSS中的成人内容制作和消费，即Live.me和Loops Live，它们每天都有数百万用户生成大量视频内容。我们使用预先训练的深度学习模型来识别成人内容的广播公司。我们的结果表明，适当的调节系统在暂停这些用户的帐户方面效率很低。我们通过抓取这些平台的社交图来创建两个大型数据集，我们分析这些平台以识别成人内容生产者和消费者的特征特征，并发现它们之间有趣的关系模式，这在两个网络中都很明显。
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