本期編譯：複雜性文摘翻譯組
1.發動特朗普的列車：
理解政治操控社區中的集體行動
題目：Mobilizing the Trump Train: Understanding Collective Action in a Political Trolling Community
地址：
https://arxiv.org/abs/1806.00429
關鍵詞：輿論分析、信息社團結構
政治操控者引發網絡爭端不僅僅為了娛樂，也有意識形態層面的原因。比如為了推選他們期望的政治候選人。政治操控團體最近頗受關注，因為他們被認為是幫助唐納德·特朗普贏得2016年美國總統大選的核心力量，而這其中涉及到大規模的群眾動員。政治操控者面臨著獨特的挑戰，因為他們必須建立自己的社群而與此同時擾亂其他社群。
然而，很少有人知道政治操控者是如何動員足夠的參與，並使這些參與突然成為其他社群的困擾。我們對其中一個最具有影響力和破壞性的政治操控社區中
（the subreddit /r/The\_Donald (T\D)）超過1600萬數量的評論進行了一個定量的縱向分析。我們將T_D社區（前述具有代表性的政治操控社區）當作大規模政治集體行動的縮影，從而理解這些異常空間中的參與和集體行動。
具體而言，我們首先研究了最活躍的參與者的特徵，以揭示驅動著他們持續參與的可能原因。接下來，我們調查這些活躍的個體如何動員他們的社群來行動。通過分析我們發現，他們最積極地運用不同的話語策略動員參與、並部署技術性工具，如機器人，來創建共享身份認同並實現持續參與。 在結論中我們為公民社會媒體的設計者們提供了具有數據支持的設計建議。
2.彈性分析：多模態交通
網絡的覆蓋範圍與魯棒性
題目： Resilience analytics: coverage and robustness in multi-modal transportation networks
地址：
https://comdig.unam.mx/2018/06/07/resilience-analytics-coverage-and-robustness-in-multi-modal-transportation-networks/
關鍵詞：多層複雜網絡、城市建模
在複合多層網絡上隨機遊走的幾種情況
一個城市的多模態交通網絡可以根據不同的交通模式建模為包含不同層次的複合網絡。這些層次包括但不限於,公交車網絡, 地鐵網絡和道路交通網絡等。從形式上來說,複合網絡是一個多層的圖，其中相同集合中的節點依據不同類型的關係進行連接。層內關係表示同一交通模式中連接站點的路段, 而跨層關係則代表同一站點內不同交通方式之間的連接。
對於一個城市的多模態交通系統, 我們期望通過估計覆蓋範圍來評估它的質量或效率，其中覆蓋範圍可由一個在給定時間或步數內隨機走動的行人所覆蓋的城市部分來估計。我們還對整個交通系統的魯棒性感興趣，針對隨機或特定性失效影響交通系統一個或多個部分的現象，系統所具有的承受能力。以往的方法提出了一個數學框架, 以數值計算的方式來獲取複合網絡的覆蓋範圍。然而, 這些解決方案的基礎是特徵值分解, 而這在大型系統中是極為耗時且難以求解的。
在本項工作中, 我們提出了一種有效的多模態城市移動性估計算法（MUME） , 其利用了複合交通的超拉普拉斯矩陣的特殊結構, 以此計算了系統的覆蓋範圍。我們進行了一系列全面的實驗, 在巴黎、倫敦、紐約和芝加哥等城市的合成交通網絡和實際交通網絡中展示了MUME的有效性和效率。未來的目標是利用這一經驗對類似多哈這樣快速發展的城市進行預測。
3.作為生態系統進化的
自催化進程的生態位湧現
題目： Niche emergence as an autocatalytic process in the evolution of ecosystems
地址：
https://comdig.unam.mx/2018/06/05/niche-emergence-as-an-autocatalytic-process-in-the-evolution-of-ecosystems/
關鍵詞：生物群體、生態位、演化
正如化石記錄中呈現的全球性的長期模式，許多研究認為對生態空間的利用和生態多樣性的變化是由於生態位分區（niche partitioning）的影響。然而在進化的歷史長河中，生態位分區作為一種生物的共存方式，其共享環境資源和條件的能力是有限的。
事實上，如果不對生態位的變量設置限制，物理性侷限（物理空間、相關資源和環境條件）會阻礙高度分區的產生。本文提出，驅動生態多樣性的主要因素，不是生態位分區，而是生態位湧現（niche emergence）。
具體來說，本文把生態系統看作是自催化集合——一個催化封閉而且自我持續的反應網絡（或相互作用網絡）。文中列舉了一些這樣的生態自催化網絡，討論了它們如何引起生態位湧現（在時間和空間上）的擴展過程，以及這些網絡如何隨著時間不斷演化（即所謂的evoRAFs）。
此外，通過運用自催化集合形成的過程，本文預期生態系統的滅絕事件的規模符合冪律分佈。簡言之，本文進一步闡述了我們先前提出的關於新物種會創造新的生態位的論點，從而認為生物多樣化是一個自催化的過程。
4.
對於人口遷移的廣義引力模型
題目： Generalized Gravity Model for Human Migration
地址：
https://arxiv.org/abs/1805.10422
關鍵詞：人類遷移建模
引力模型類似於物理中的萬有引力定律，將地區的規模類比於物體的“質量”，將地理上兩個地區之間的距離類比於萬有引力定律中兩物體之間的“距離”。這一簡單而強大的模型已被廣泛應用於描述不同地區間的交通流、貿易流及人口遷徙流等等。但是，當人口具有不同屬性的亞群結構時，僅考慮地區的體量和地理距離兩項信息能否準確刻畫地區之間的人口流動現象？
最近，一項研究針對人口流動問題，提出了廣義引力模型。該模型不僅考慮整個人口群體的體量及地理距離大小，還利用了亞群結構具有的地理上的和其他方面的性質。比如，這一研究用該模型刻畫過去韓國各大家族間的聯姻情況（例如有多少丁家族的新娘嫁到了甲、乙、丙家）時，便利用了各家族自身的地理位置特性及其他特性。本文作者驗證了該廣義引力模型比原有的引力模型更準確地反映了地區間的人口遷移情況，因為它能夠捕捉到人口亞群內部的結構和性質。
5.
複雜網絡中的動態不變性
題目： Dynamical invariance in complex networks
地址：
https://arxiv.org/abs/1805.10233
關鍵詞：複雜網絡理論
考慮複雜網絡中存在著多物種系統交互，我們提出兩種不同的技術來修改網絡拓撲結構，同時保留其動態行為。在齊次解自發不穩定的參數區域，擾動會沿著網絡連接中的不穩定方向發展，進而產生不規則的時空模式。
我們利用圖像拉普拉斯算子的譜特性來修改其拓撲，同時保留潛在平衡的不穩定流形。新構建的網絡與前者是等動力的（isodynamic），這意味著它再現了對原始系統所顯示的擾動的動態響應。
第一種方法直接作用於本徵模式，從而導致鏈路權重的再分配，這在某種情況下可以完全改變原始網路的結構。
第二種方法使用特徵向量的局部特徵來識別和隨機化那些在大多數情形下只嵌入到穩定流形中的子網絡。我們使用Ginzburg-Landau系統作為參考模型測試這兩種技術在不同網絡拓撲中的表現。
雖然通過第一種方法產生的等動力網絡上的模式之間相關性較大，但是第二種方法可以實現在單個節點水平上的更精細的控制。這項工作在識別離散支撐系列的多重可能性方面開闢了一個新視角，即在一般反應-擴散系統中的激發等效動力學響應。
6.
排序算法對生長網絡的長期影響
題目：The long-term impact of ranking algorithms in growing networks
地址：
https://arxiv.org/abs/1805.12505
關鍵詞：網絡排序算法、網絡增長
當我們在網上搜索內容時，總會不斷接觸到排序。比如，網頁搜索結果往往是根據排名呈現出來，而線上書店通常會給我們展示暢銷書籍列表。儘管現有文獻已對基於流行度或網絡的排序指標（如節點連接數和Google的PageRank）進行深入研究，但我們仍然對採用不同排序算法可能造成的潛在系統性後果缺乏清晰的認識。
在本文中，作者通過引入網絡生長模型填補了這一空白，在此模型中，節點獲得新連接的概率取決於它當前的排名及其內在性質。該模型能夠量化排序算法檢測和提升高質量內容的能力，以及網絡中內容流行度的異質性程度。
作者表明，通過糾正排序指標中普遍存在的年齡偏差【註釋1】，網絡中的節點質量和其長期流行度更加一致，同時網絡中節點流行度的異質性也大為增加。本文創新性地使用基於模型的方法理解流行度指標（排序算法）的長期影響，並可將此方法用於改進信息過濾工具。
【註釋1】：年齡偏差是指網絡中存在時間越久的節點，就越容易有更多新的節點與它連接（更高的流行度）。在此情況下，如果使用連接數或者流行度作為排序指標，網絡中新加入的高質量節點就很難排在前列，從而導致節點質量與其流行度不相匹配的情況發生。
7.從白鸛的局域集體行為
到它的全球遷徙模式
題目： From local collective behavior to global migratory patterns in white storks
地址：
http://science.sciencemag.org/content/360/6391/911?et_rid=34816647&et_cid=2072632
關鍵詞：生物集群、群體行為、群體演化，全球遷移
利用加速器和高精度GPS記錄的、不同空間尺度上的群體遷移軌跡
白鸛是一種高度社會化的候鳥，它們每年遷徙上千公里，在哺育後代的歐洲和越冬的非洲之間往返。白天，這些鳥結成巨大且看似雜亂無章的群體，成群結隊飛行。
社會動力學在引導集體遷徙的過程中扮演了什麼樣的角色呢？要識別這樣的動力學系統，需要長距離跟蹤動物個體。Flack等人用GPS跟蹤了白鸛幼鳥南遷的過程，他們發現，鳥群整體上會被分成兩類：“領隊”和“跟隨者”。領隊會尋找有上升熱氣流的區域，拍打翅膀次數更少，飛行距離更長。跟隨者追隨領隊進入熱氣流，然而沿著不同的軌跡，拍打翅膀次數更多，飛行距離更短。
高空飛行的候鳥會利用上升熱氣流，實現以最低能耗飛行遙遠的距離。在定位熱氣流時，社會信息交互或許幫助了這些鳥。但是研究集體運動一直是研究者面臨的一大難題。利用高分辨率GPS和加速計，Flack等人考察了27只自然遷徙的白鸛幼鳥群的集體運動。分析多個尺度上的個體與集體運動，揭示出少數領隊會導航，並探索熱氣流，而跟隨者則從中獲益的規律。不過與此同時，跟隨者往往需要在較低高度就更早地離開熱氣流，為此它們不得不更多地拍打翅膀。另外，跟隨者每年的遷徙距離也比領隊更近。文中，作者為自由飛行的社會化候鳥的交互行為，以及自然種群集體運動的成本與收益問題提供了深刻見解。
譯者：Alec Hou、阿拉丁、小Mary、Chris Liu、Dawn、皮囊
校對：Narcissus、hong、非線性、Freya、史文彬、Phillp
（底部有彩蛋）
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