- 带首过重置的复杂网络随机行走;
- 云上头脑：衡量大学迁移到公共云的含意;
- 关于防止隐私威胁：我们如何说服社会网络用户？;
- 短缺情况下的COVID-19疫苗接种策略：地缘随机建模方法;
- 通过SEIR线路格子估算在连接的本地区域中传播的感染风险;
- 政治讨论在非政治性帖子中有很多（而且毒性较低）;
- 使用多语言BERT测量比利时对COVID-19措施的态度转变;
- 巴西COVID-19缓解效率低下的动态;
带首过重置的复杂网络随机行走
原文标题： Random walks on complex networks with first-passage resetting
地址： http://arxiv.org/abs/2104.09731
作者： Feng Huang, Hanshuang Chen
摘要： 我们研究具有第一遍重置过程的任意网络上的离散时间随机游动。最后，选择一组节点作为可观察节点，并且只要walker碰到任何一个可观察节点，便会将其立即重置为给定的重置节点。我们得出平稳占领概率，长时间平均重置次数以及任意两个不可观察节点之间的平均首次通过时间的精确表达式。我们证明所有数量都与基本矩阵 textbf Z =（ textbf I- textbf Q）^ -1 相关，其中 textbf I 是单位矩阵和 textbf Q 是不可观察节点之间的转换矩阵。最后，我们使用环形网络，二维方阵，杠铃网络和Cayley树来演示首次遍历重置在此类网络上进行全局搜索的优势。
云上头脑：衡量大学迁移到公共云的含意
原文标题： Heads in the Clouds: Measuring the Implications of Universities Migrating to Public Clouds
地址： http://arxiv.org/abs/2104.09462
作者： Tobias Fiebig, Seda Gürses, Carlos H. Gañán, Erna Kotkamp, Fernando Kuipers, Martina Lindorfer, Menghua Prisse, Taritha Sari
摘要： 随着COVID-19的出现，强制性远程教育和大学工作的兴起，高等教育的“尺度”，即大学向云端的迁移，成为了公众的话题。正在进行的讨论说明了这种转变将如何控制来自大学的学生数据，并最终可能阻止隐私成为研究人员和学生的可实现目标。但是，还没有全面评估大学对公共云的使用情况以及对软件即服务产品的依赖程度，以评估这种迁移已经取得了多大的进展。在本文中，我们对美国和欧洲的大学以及在2015年1月至2020年12月间在《泰晤士报高等教育》（THE）Top100中列出的机构之间向公共云的迁移进行了纵向研究。我们发现云的采用各个国家/地区之间有所不同，其中一个集群（德国，法国，奥地利，瑞士）向云的迁移有限，而另一个集群（美国，英国，荷兰，THE Top100）经常将大学的核心功能和服务迁移到公共云- -在COVID-19大流行之前很久就开始了。我们将这种集群归因于各自国家中的几个社会经济因素，包括高等教育的一般文化和对办大学的管理范式。然后，我们分析和解释我们的结果，发现对个人的学术独立性和正直性的影响超出了个人的隐私范围。
关于防止隐私威胁：我们如何说服社会网络用户？
原文标题： On the Prevention of Privacy Threats: How Can We Persuade Our Social Network Users?
地址： http://arxiv.org/abs/2104.10004
作者： Ramon Ruiz-Dolz, Jose Alemany, Stella Heras, Ana García-Fornes
摘要： 复杂的决策问题，例如在在线社会网络中共享内容时的隐私策略选择，可以从人工智能系统中大大受益。通过使用计算论证，可以说服人类用户修改其最初的决策，以避免潜在的隐私威胁和侵犯。在本文中，我们进行了一项针对186个青少年用户的研究，目的是分析他们的行为，以便尝试说服他们修改在线社会网络中具有不同论点的初始决策。研究结果显示，参与者的人格特质和社交互动数据（例如，评论，朋友和喜欢的次数）与论点的说服力显著相关。该分析的结果将有助于对OSN用户进行建模，并为该领域的论证对话定义有说服力的策略。
短缺情况下的COVID-19疫苗接种策略：地缘随机建模方法
原文标题： Strategies for COVID-19 vaccination under a shortage scenario: a geo-stochastic modelling approach
地址： http://arxiv.org/abs/2104.09590
作者： N. L. Barreiro, C. I. Ventura, T. Govezensky, M. Núñez, P. G. Bolcatto, R. A. Barrio
摘要： 在一个被COVID-19浪潮袭击的世界中，接种疫苗已成为曙光。但是，疫苗接种策略的推出及其对大流行的影响仍然是未解决的问题。为了比较世界卫生组织和其他当局提出的各种策略的效果，通过为疫苗接种人群增加隔间，扩展了以前开发的SEIRS病毒地理分布的随机模型。该模型的参数适合描述阿根廷，墨西哥和西班牙的大流行演变，以分析所建议的疫苗接种策略的效果。流动性参数允许模拟不同的社交行为（例如锁定干预）。模拟并比较了在全国范围内或仅限于人口最稠密地区均使用疫苗的方案。发现第二种策略更有效。此外，在当前全球疫苗短缺的情况下，应该指出的是，当移动性降低时，免疫力就会增强。此外，应考虑接种（和康复）人员的免疫力下降，安排重复疫苗接种运动的时间。最后，该模型被扩展为包括隔离检测到的阳性病例的效果，这对减少感染很重要。
通过SEIR线路格子估算在连接的本地区域中传播的感染风险
原文标题： Estimating the Risk of Infection Spread in Connected Local Regions by a Lattice of SEIR Circuits
地址： http://arxiv.org/abs/2104.09719
作者： Yukio Ohsawa
摘要： SEIR模型广泛用于分析和预测病毒感染的传播，在此扩展为考虑跨地区人员流动。与以前的模型相比，之前的模型考虑了往返其他地区的旅行者带来的风险，在此我们考虑两个因素。首先，我们考虑易感人群（S），暴露人群（E）和康复患者（R）以及受感染（I）在运动后可能被感染的人的运动。其次，要考虑和处理来自不同地区的人们之间的传染性接触，这与第一个因素是分开的。通过这种方式，我们可以反映出未来感染的潜在风险，而这些风险不会超出感染检查范围，而不会高估或低估所有流动人口中E或I的比例。结果，我们显示了模拟结果，其中跨地区旅行（在这里指县）以及优先选择疫苗接种的地区的选择对感染风险的传播影响。我们发现，应该优先对人口众多或有效再生数量较高的地区进行疫苗接种，尤其是在感染的上升阶段和人口较少的地区，频繁出行往往会造成影响，以扩大传播。此外，我们表明，预计日本的慢疫苗接种不会抑制感染的传播，从而在几个月内消除目前的流行病。
政治讨论在非政治性帖子中有很多（而且毒性较低）
原文标题： Political Discussion is Abundant in Non-political Subreddits (and Less Toxic)
地址： http://arxiv.org/abs/2104.09560
作者： Ashwin Rajadesingan, Ceren Budak, Paul Resnick
摘要： 在线政治传播的研究主要集中在明确的政治空间中的内容上。在这项工作中，我们着手确定使用这种方法错过的政治言论的数量。着眼于Reddit，我们估计几乎所有政治对话中的一半都发生在主持政治内容的次于Reddit的时间不到25％的情况下。换句话说，累积起来，在非政治空间中的政治对话是丰富的。我们进一步研究了政治对话的性质，并表明政治对话在非政治性子辩论中的毒性较小。确实，在非政治性子意见中对党外人士答复的政治评论的平均毒性甚至小于在明确政治性子项中共党人士答复的毒性。
使用多语言BERT测量比利时对COVID-19措施的态度转变
原文标题： Measuring Shifts in Attitudes Towards COVID-19 Measures in Belgium Using Multilingual BERT
地址： http://arxiv.org/abs/2104.09947
作者： Kristen Scott, Pieter Delobelle, Bettina Berendt
摘要： 我们使用多语言BERT对价值七个月的比利时COVID相关推文进行分类，并将其与本国政府的COVID措施进行关联。我们根据推文对比利时政府实施宵禁措施的明确意见（过于严格，确定，过于宽松）对推文进行分类。我们将研究讨论的主题的变化以及随时间推移以及参考相关事件的日期（例如媒体中新措施的实施或与COVID-19相关的公告）而表达的观点。
巴西COVID-19缓解效率低下的动态
原文标题： Dynamics of COVID-19 mitigation inefficiency in Brazil
地址： http://arxiv.org/abs/2104.09999
作者： Borko D. Stosic
摘要： 在这项工作中，数据包络分析（DEA）在30天的窗口中用于量化巴西市政当局相对大流行性减灾效率低下的时间演变。对于每个三十天的窗口，将在地图上显示超过五千个巴西市政当局的效率低下评分结果，以解决相应值的空间分布。这种现象学的时空方法揭示了热点地区的位置，这是相对于各市在大流行期间不同时间点上各市的大流行相对效率低下而言的。可以预期，当前的方法可以通过对先前实践的比较分析来补贴决策，从而为未来的减灾工作做出贡献。
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