- 了解Web存档服务及其在社交媒体上的（错误）使用;
- 在一个异构高度可再生的欧洲电力网络中，基于流量的节点成本分配;
- “水资源智能景观”是否具有传染性？研究同伴效应的网络流行病方法;
- 数字通信中的对话分类;
了解Web存档服务及其在社交媒体上的（错误）使用
原文标题： Understanding Web Archiving Services and Their (Mis)Use on Social Media
地址： http://arxiv.org/abs/1801.10396
作者： Savvas Zannettou, Jeremy Blackburn, Emiliano De Cristofaro, Michael Sirivianos, Gianluca Stringhini
摘要： 通过确保信息的持续可用性，或通过故意缓存可能被删除或删除的内容，网络存档服务在当今的信息生态系统中扮演着越来越重要的角色。其中，Wayback Machine自2001年以来一直主动归档大量网页的版本，而像archive.is这样的新服务允许用户创建特定网页的按需快照，这些网页用作时间胶囊，通过网络共享。在本文中，我们对Web归档服务及其在社交媒体上的使用进行了大规模的分析，旨在揭示涉及此生态系统的参与者，归档的内容以及共享的内容。为此，我们抓取并研究：1）来自archive.is的跨越近两年的21M网址;以及2）356K archive.is加上391K Wayback Machine网址，这些网址在14个月内在四个社会网络上分享：Reddit，Twitter，Gab和4chan的政治错误委员会（/ pol /）。我们观察到，新闻和社交媒体帖子是最常见的内容类型，可能是由于其被认为是短暂的和/或有争议的性质。此外，在Reddit和4chan的“边”社区，广泛地共享归档服务的URL以保存可能有争议的内容。最后，我们发现主持人推or，甚至强迫用户使用档案而不是直接链接用于意识形态相反的新闻来源，这可能会剥夺他们的广告收入。
在一个异构高度可再生的欧洲电力网络中，基于流量的节点成本分配
原文标题： Flow-based nodal cost allocation in a heterogeneous highly renewable European electricity network
地址： http://arxiv.org/abs/1801.10451
作者： Bo Tranberg, Leon J. Schwenk-Nebbe, Mirko Schäfer, Jonas Hörsch, Martin Greiner
摘要： 为了实现未来可再生能源欧洲电力系统的成本效益设计，可再生能源发电能力的布局将寻求资源质量良好的地区，例如北海边界国家的陆上风电和南欧国家的太阳能光伏电站。可再生能源发电条件较差的地区受益于这种偏远的能力，通过输入电力作为电力通过输电网流入。由此产生的错综复杂的进出口模式对于分析各个国家的系统成本是一个挑战。我们采用跟踪技术，引入基于流量的节点平均化电力成本（LCOE），该成本允许合并与所考虑的相应国家之外的发电能力相关的资本和运营成本。这个概念和传输基础设施成本的补充分配适用于互连的高度可再生的欧洲电力系统的简化模型。我们观察到欧洲国家在一个不同的系统布局下的合作，不仅减少了全系统的LCOE，而且还减少了每个国家单独的基于流量的节点LCOE。
“水资源智能景观”是否具有传染性？研究同伴效应的网络流行病方法
原文标题： Are `Water Smart Landscapes' Contagious? An epidemic approach on networks to study peer effects
地址： http://arxiv.org/abs/1801.10516
作者： Christa Brelsford, Caterina De Bacco
摘要： 我们测试了在内华达州拉斯维加斯市参与一个名为“水资源智能景观”（WSL）的基于激励的保护计划的基于邻居的同伴效应的存在。我们使用15年WSL程序申请的地理编码日常记录，并由南内华达州水务局和克拉克县税务评估员编制的审批报告为家庭特征。我们使用这些数据来测试是否可以在家庭层面上的WSL参与可能性中观察到空间上介导的同伴效应。我们表明，流行传播模型提供了更多的建模假设的灵活性，也提供了解决与相关不可观测相关的问题的机制，而不是危害模型，也可以应用于解决相同的问题。我们在拉斯维加斯的16个随机选择的社区建立了基于邻居的同伴网络，并且通过使用易感染 - 暴露 - 感染 - 恢复的流行传播模型（SEIR）来测试同伴对WSL参与的影响的存在，其中家庭通过自身感染或感染邻国的传染感染。我们证明这种流行病模型可以直接重构为加性乘积危险模型，但不能纯粹乘法。使用推理和预测方法，我们在几个拉斯维加斯社区找到同伴效应的证据。
数字通信中的对话分类
原文标题： Classifying Conversation in Digital Communication
地址： http://arxiv.org/abs/1801.10527
作者： Andrew Mellor
摘要： 许多关于数字通信的研究，特别是Twitter，使用自然语言处理（NLP）来查找主题，评估情感，并描述用户行为。在发现主题时，忽略了参与主题的用户之间的关系。我们提出了一种新的方法来描述和分类在线对话只使用基础的时态网络的结构，而不是单个消息的内容。该方法利用时间网络中的所有可用信息（无聚合），结合使用含时图和事件间时间的拓扑结构和时间结构。这允许我们创建时间网络的嵌入，以描述个人和集体随时间的行为，并检查多个时间尺度上的对话结构。
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