COVID-19大流行而导致的全球CO2排放量减少
原文标题： Decreases in global CO_2 emissions due to COVID-19 pandemic
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13614
作者： Zhu Liu, Zhu Deng, Philippe Ciais, Ruixue Lei, Sha Feng, Steven J. Davis, Yuan Wang, Xu Yue, Yadong Lei, Hao Zhou, Zhaonan Cai, Bo Zheng, Xinyu Dou, Duo Cui, Pan He, Biqing Zhu, Piyu Ke, Taochun Sun, Yuhui Wu, Runtao Guo, Tingxuan Han, Jinjun Xue, Yilong Wang, Frederic Chevallier, Qiang Zhang, Dabo Guan, Peng Gong, Daniel M. Kammen, Hans Joachim Schellnhuber
摘要： 评估COVID-19的影响对于全球可持续性至关重要。使用一套协调一致的高分辨率部门评估工具，我们报告了2020年第一季度全球CO2排放量减少了4.2％。我们的排放量估算反映了发电，运输，工业结果。近年来，全球34个国家/地区的国际航空和海事部门占世界与能源有关的CO2排放量的70％以上。CO2排放的区域差异很大，中国（-9.3％），美国（-3.0％），欧洲（EU-27和英国）（-3.3％）和印度（-2.4％）各自有所减少。短期气体污染物的减少，例如卫星观测到的NO2浓度（中国为-25.73％，美国为-4.76％）和地面观测（中国为-23％），与基于能量的估计一致（中国为-23.94％，美国为-3.52％），但在对气溶胶光学深度（AOD）或干柱CO2（XCO2）的卫星评估中并未看到下降。随着国民经济的快速恢复和部分开放，我们的研究结果表明，年度总排放量下降的幅度可能远远小于先前的估计（例如，中国下降25％，全世界超过5％）。但是，疫情对于CO2排放的长期影响尚不明确，应使用多种措施进行仔细监测。
传染病传播下的财富分配
原文标题： Wealth distribution under the spread of infectious diseases
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13620
作者： G. Dimarco, L. Pareschi, G. Toscani, M. Zanella
摘要： 我们通过将流行病学动态与财富交换的动力学模型相结合，开发了一个数学框架来研究传染病的经济影响。多主体描述导致研究了易感，传染和康复个体的财富密度的动力学方程系统随时间的演变，该动力学方程的比例由流行病学中的经典隔室模型驱动。明确的计算表明，疾病的传播严重影响了财富的分布，与没有流行病的情况不同，财富的分布可以朝着双峰形式的平稳状态收敛。此外，模拟证实了该模型能够描述在流行迅速蔓延而受损的情况下经济趋势的不同现象特征，例如对各种财富类别的不平等影响以及中产阶级萎缩的风险。
减少COVID-19测试数量同时最大化收益
原文标题： Maximising the Benefits of an Acutely Limited Number of COVID-19 Tests
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13650
作者： Jakob Jonnerby, Philip Lazos, Edwin Lock, Francisco Marmolejo-Cossío, C. Bronk Ramsey, Meghana Shukla, Divya Sridhar
摘要： 我们提出了一种新颖的测试和遏制策略，以遏制SARS-CoV2的传播，同时允许大部分人口恢复社会和经济活动。我们的方法认识到许多国家的测试能力受到严重限制的事实。在这种情况下，我们表明，找到一种在大流行期间利用有限数量的测试的最佳方法可以简明地表述为分配问题。我们的问题表述考虑了人口的异质性，并使用汇总测试来识别和隔离个人，同时优先考虑主要工作人员和具有较高疾病传播风险的个人。为了证明我们的测试和遏制机制的有效性，我们使用基于网络的SIR模型进行了仿真。我们的模拟表明，与没有实施干预的情况相比，将我们的机制应用于每天仅进行 16 测试的 100,000 个人的群体，可使受感染个体的峰值数量减少大约 20 ％。
基于移动性的大流行病SIR模型-以COVID-19为例
原文标题： Mobility Based SIR Model For Pandemics — With Case Study Of COVID-19
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13015
作者： Rahul Goel, Rajesh Sharma
摘要： 在过去的十年中，人类面临着许多不同的大流行病，例如SARS，H1N1和目前新型的冠状病毒（COVID-19）。一方面，科学家将重点放在疫苗接种上；另一方面，有必要提出一些模型，以帮助我们了解这些大流行病的传播，因为它可以帮助政府和其他相关机构做好充分的准备，尤其是从大流行，传播速度像COVID-19一样快。某些流行病演变成流行病的主要原因是世界不同地区之间的联系，这使得更容易影响通常在世界范围内的更广阔的地理区域。此外，世界不同地区的人口分布和社会连贯性是不统一的。因此，一旦流行病进入某个地区，当地人口分布便起着重要作用。受这些想法的启发，我们提出了一种基于流动性的流行病SIR模型，该模型特别考虑了大流行情况。就我们所知，此模型尚属首例，它考虑了人口分布以及全球不同地理位置的连通性。除了提供模型的数学证明之外，我们还使用合成数据进行了广泛的模拟，以证明模型的可推广性。为了演示我们模型的更广泛范围，我们使用我们的模型预测了爱沙尼亚的COVID-19病例。
反馈SIR（fSIR）模型突出了基于感染的社会距离的优势和局限性
原文标题： A feedback SIR (fSIR) model highlights advantages and limitations of infection-based social distancing
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13216
作者： Elisa Franco
摘要： 流行病暴发的传播率随时间而变化，具体取决于社会和政府对感染和死亡率数据的反应，这在COVID-19大流行过程中得到了证明。遵循在混合均匀的溶液中对诸如粒子之类的个体进行建模的平均场方法之后，我得出了一种改进的SIR模型，其中，基于已知的感染水平，减少了易感人群和受感染人群之间的接触。这种方法产生的时变繁殖数是基于负信息反馈项（与化学和分子生物学中的Michaelis-Menten和Hill函数相似）的负反馈项，基于感染信息进行连续调整的。传输速率的这种反馈调整会导致感染峰值的结构性降低，并且模拟表明，即使存在信息延迟，这种降低也会持续存在。模拟还表明，基于感染数据的疏远策略可能会大大延长流行的持续时间。该模型的主要优点是，它在原始SIR上添加了一个参数，从而有助于说明基于感染意识而实施的社会疏远的影响。
COVID-19大流行中普及口罩迫在眉睫：基于SEIR和主体的模型、经验验证、政策建议
原文标题： Universal Masking is Urgent in the COVID-19 Pandemic: SEIR and Agent Based Models, Empirical Validation, Policy Recommendations
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13553
作者： De Kai, Guy-Philippe Goldstein, Alexey Morgunov, Vishal Nangalia, Anna Rotkirch
摘要： 我们为COVID-19大流行提供了两种模型，可预测普遍戴口罩对SARS-CoV-2病毒传播的影响-一种模型采用基于随机动态网络的隔室SEIR（易感暴露-传染性恢复）方法，另一种采用单独的ABM（基于主体的建模）Monte Carlo模拟-表示（1）当至少80％的人口戴着口罩时，（几乎）在通用遮罩下产生显著影响，而在只有50％或以下的人群中，影响最小。较少的人戴着口罩，（2）在区域性疫情爆发的第50天时，尽早采用通用掩蔽会产生重大影响，而到迟采用通用掩盖时则影响最小。这些效果甚至在自制口罩的较低过滤率下也能保持。为了验证这些理论模型，我们将其预测与我们收集到的新的经验数据集进行比较，该数据集包括区域是否具有通用的掩盖文化或政策，其每日病例增长率以及从峰值每日病例增长率中减少的百分比。结果表明，正如我们的理论模拟所预测的那样，早期的通用掩盖与成功抑制每日病例增长率和/或减少每日峰值病例增长率之间具有近乎完美的相关性。我们的理论和实证结果表明，必须紧急实施通用掩蔽。当政府计划如何退出社会封锁时，它正在成为关键的非营利机构。在经济，社会和心理健康方面，“口鼻锁定”远比“全身锁定”更具可持续性。在此网址上可以看到ABM模拟的交互式可视化信息。我们建议立即戴口罩，建议正确使用官方指南，并开展意识运动，以将口罩的思维方式从纯粹的自我保护转变为负责任地保护社区的理想目标。
调查印度封城后COVID-19大流行的动态
原文标题： Investigating the dynamics of COVID-19 pandemic in India under lockdown
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13337
作者： Chintamani Pai, Ankush Bhaskar, Vaibhav Rawoot
摘要： 在本文中，我们研究了COVID-19在印度于2019年12月在中国武汉出现之后的持续动态。我们讨论了2020年3月25日在印度实施的全国封锁对防止COVID-19传播的影响。考虑到全国禁闭和活动案例在2020年5月3日移除后可能发生的通货膨胀的影响，使用敏感暴露传染恢复（SEIR）模型来预测印度的活跃COVID-19案例。我们的模型预测持续的封锁，活动感染病例的峰值将在2020年5月中旬出现在43,000左右。我们还预测，在各种假设下，活动感染病例的峰值将增加7 ％至21 ％反映了在封锁后政府实施的控制策略相对放松的情景。对于印度来说，制定非药品控制策略（例如在全国范围内禁闭40天）以延长COVID-19的更高阶段并避免对其公共卫生保健系统造成沉重负担是一个重要的决定。由于持续发生的COVID-19疫情仍然是全球性威胁，因此所有国家提出有效的公共卫生和行政策略以对抗COVID-19并维持其经济发展是一项挑战。
针对COVID19供应链危机的低技术解决方案
原文标题： Low-tech solutions for the COVID19 supply chain crisis
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13192
作者： Andrea M Armani, Darrell E Hurt, Darryl Hwang, Meghan C McCarthy, Alexis Scholtz
摘要： 科学界和创客运动正在全球范围内努力，其重点是制造设备并进行修补，以对商用医疗设备进行反向工程并将其提供给医护人员。为了使这些低技术含量的解决方案具有真正的影响力，对于它们来说，重要的是它们必须合并批准的设计。
意大利COVID-19：基于省份进行分析的应用程序
原文标题： COVID-19 in Italy: An app for a province-based analysis
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.12779
作者： Luisa Ferrari, Giuseppe Gerardi, Giancarlo Manzi, Alessandra Micheletti, Federica Nicolussi, Silvia Salini
摘要： 本文介绍了一款用于分析意大利Covid-19感染暴发的应用程序，其中考虑了每日NUTS-3数据（关于意大利卫生部提供的阳性病例以及来自意大利区域当局官方新闻发布会的死亡数据）。提供了描述性的时间序列图以及描述省内累积病例和发病率的空间分布的地图。该应用程序中还提供了针对NUTS-3区域的与时间相关的调整后SIRD模型的建议部分。
基于主体的实证模型对公交拥堵干预策略的分析与仿真
原文标题： Analysis and simulation of intervention strategies against bus bunching by means of an empirical agent-based model
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13022
作者： Wei Liang Quek, Ning Ning Chung, Vee-Liem Saw, Lock Yue Chew
摘要： 在本文中，我们提出了一种基于经验的蒙特卡洛公交网络（EMB）模型作为测试平台，以模拟干预策略来克服公交车集中的低效率问题。 EMB模型是基于主体的模型，它利用从全球定位系统（GPS）获得的公交车的位置和时间数据来构成：（1）公交车的经验速度分布集，和（2）公交车的经验速度分布集公交车站乘客到达时间的指数分布图。然后，对这两个派生的概率分布进行蒙特卡洛采样，以得出公交车运动和乘客到达的随机动力学。我们的EMB模型是通用的，可以应用于任何现实世界的总线网络系统。特别地，我们通过证明其在捕获穿梭巴士的聚束动力学方面的准确性，对照南洋理工大学的穿梭巴士系统验证了该模型。此外，通过将这些策略的规则集纳入模型，我们分析了三种干预策略的有效性：保持，无登机和集中脉冲，以防止公交车拥挤。在公交车具有相同速度的情况下，我们发现这三种策略都可以改善通勤者的等待时间和出行时间。但是，当总线具有不同的速度时，只有集中式脉冲方案始终优于总线周期性地聚集在一起的控制方案。
同配性对异质主体共识形成的影响
原文标题： Effects of Assortativity on Consensus Formation with Heterogeneous Agents
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13131
作者： Ece Çiğdem Mutlu, Ivan Garibay
摘要： 尽管Barabasi的无标度网络和Erdos-Renyi网络得到了广泛使用，其程度相关性（分类性）是中性的，但大量研究表明，在线社会网络倾向于显示分类混合（正度相关性），而非社会网络则显示出混合性（正相关性）。杂散混合（负相关）。首先，我们通过在Reddit中使用三个不同的子Reddit分析了同一平台上不同组的分类系数的变异性。我们的数据分析结果表明Reddit是可分解的，上述子reddit的可分解系数分别计算为-0.0384，-0.0588和-0.1107。甚至在同一平台上，由于结果的可变性，我们决定研究共识形成动力学对网络分类性的敏感性。我们得出的结论是，当网络杂乱地混合在一起或处于中立状态时，该系统更有可能达成共识；但是，当网络进行混合混合时，达成共识的可能性会大大降低。令人惊讶的是，与分类网络或非分类网络相比，当网络处于中性状态时，直到所有节点确定其意见为止所花费的时间略短。当主体的阈值分布更不均匀时，这些结果会更加明显。
在Twitter叙事中量化潜在的道德基础：叙利亚白盔不实信息的案例
原文标题： Quantifying Latent Moral Foundations in Twitter Narratives: The Case of the Syrian White Helmets Misinformation
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13142
作者： Ece Çiğdem Mutlu, Toktam Oghaz, Ege Tütüncüler, Jasser Jasser, Ivan Garibay
摘要： 多年以来，许多研究都使用情感分析来了解人们选择和感觉，交流方式以及所属社区背后的原因。我们认为，在道德层面上获得更深入的了解以及情感分析可能会提供更好的结果。理解道德基础可以在感知文本数据的预期含义方面产生有力的结果，因为道德概念为信息处理和无意识的认知过程的不可观察特征提供了附加信息。因此，我们研究了从2018年4月1日至2019年4月30日与Twitter用户叙利亚叙利亚白盔相关的推文的潜在道德负荷。为了对推文中的道德修辞进行操作和量化，我们使用扩展道德基础词典，该词典包含五个心理维度（危害/护理，公平/互惠，团体内/忠诚度，权威/尊重和纯度/圣洁）被考虑在内。我们表明，与涉及道德修辞的推文相比，人们倾向于分享更多涉及道德修辞的推文。我们观察到，这五个维度之间的推文道德修辞模式在不同时间段内非常相似，而这五个维度的强度是随时间变化的。即使在使用“公平/互惠”，“团体内/忠诚”或“纯度/圣洁”修辞之间没有显著差异，但较少使用“危害/关怀”修辞是有意义的。此外，尽管涉及“危害/关怀”方面的推文数量很少，但在涉及“危害/关怀”修辞的推文中，道德修辞的力量和全民道德上的两极分化大多可见。
具有非线性动力学的复杂网络中弹性的不确定性
原文标题： Uncertainty of Resilience in Complex Networks with Nonlinear Dynamics
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http://arxiv.org/abs/2004.13198
作者： Giannis Moutsinas, Mengbang Zou, Weisi Guo
摘要： 复原力是系统在发生干扰和错误时保持其功能的能力。虽然我们很好地了解了低维网络系统的行为，但是我们对由大量组件组成的系统的理解却很有限。预测网络级别弹性模式的最新研究使我们对全局网络拓扑与局部非线性组件动力学之间的耦合关系有了更深入的了解。但是，当模型参数存在不确定性时，对于大型网络系统，我们尚不清楚如何将其转化为弹性的不确定性。在这里，我们开发了一种多项式混沌展开方法来估计各种不确定性分布的弹性。通过将这种方法应用于案例研究，我们不仅可以揭示有关拓扑和动力学子模型的一般弹性分布，而且还可以识别关键方面，以更好地进行监测以减少不确定性。
DTCA：基于决策树的可解释声明验证共同注意网络
原文标题： DTCA: Decision Tree-based Co-Attention Networks for Explainable Claim Verification
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13455
作者： Lianwei Wu, Yuan Rao, Yongqiang Zhao, Hao Liang, Ambreen Nazir
摘要： 近来，许多方法已经通过适当的神经网络从可靠的来源中发现了有效的证据，用于可解释的索赔验证，这一点已得到广泛认可。但是，在这些方法中，证据的发现过程是不透明且无法解释的。同时，发现的证据仅粗略地针对权利要求整个序列的可解释性，但不足以集中于权利要求的虚假部分。在本文中，我们提出了一种基于决策树的共同注意模型（DTCA），以发现可解释的索赔验证证据。具体来说，我们首先构建基于决策树的证据模型（DTE），以透明和可解释的方式选择具有高可信度的注释作为证据。然后，我们设计了共同注意自我注意网络（CaSa），以使选定的证据与索赔进行交互，这是为了：1）训练DTE，以确定最佳决策阈值并获得更强大的证据； 2）利用证据找出索赔中的虚假部分。在两个公开数据集RumourEval和PHEME上进行的实验表明，DTCA不仅可以为索赔核实结果提供解释，而且还可以实现最新的性能，将F1分数分别提高3.11％和2.41％。
模拟退火用于现实网络的树分解
原文标题： Tree decompositions of real-world networks from simulated annealing
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13514
作者： Konstantin Klemm
摘要： 网络的分解不仅对结构探索有用。它们还对在给定网络上运行的进程（例如Ising模型，渗流，SIR模型）的分析和计算解决方案产生影响并使用它们。这里考虑的树和分支分解直接将网络结构表示为树，用于递归计算网络属性。与在群落结构或元种群方面的粗粒度近似不同，宽度足够小的树木分解可以在平衡过程中获得准确的结果。在这里，我们使用模拟退火来为一组中等规模的经验网络找到窄宽度的树分解。我们没有直接优化树分解，而是采用了由所谓的消除顺序构成的搜索空间，这些消除顺序是网络节点集上的排列。对于最多有1000条边的经验网络数据库中的每一个，我们都发现了低宽度的树分解。
将耦合的时间序列映射到复杂网络
原文标题： Mapping Coupled Time-series Onto Complex Network
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13536
作者： Jamshid Ardalankia, Jafar Askari, Somaye Sheykhali, Emmanuel Haven, G. Reza Jafari
摘要： 为了从可能分离的时间序列中提取隐藏的相互关联的信息，我们探索了网络科学在时间序列上的深刻措施。除了在金融市场和经济市场之间进行时间序列分析的常用方法外，将耦合的时间序列映射到网络上也是一种出色的措施，可以深入了解本质上嵌入在耦合中的隐藏方面。通过这种方式，我们离散了耦合时间序列的振幅，并研究了相应振幅（节点）的相对同时位置。同时幅度之间的传输通过网络中的边来阐明。从这个意义上说，通过分割幅度，可以描述尺度特征，波动的大小以及耦合幅度的方向。耦合幅度的出现频率由加权边示出，也就是说，可以将时间序列中的某些耦合幅度识别为网络中的社区。结果表明，尽管关节概率显然没有耦合，但是耦合仍具有与随机高斯噪声不同的某些方面。因此，借助网络的拓扑和统计测量，我们区分了跨市场网络的耦合的基本结构。同时，发现甚至两个可能已知的未耦合市场也可能彼此具有耦合模式。因此，应该将那些市场视为耦合和弱耦合的市场！
相关随机增长图
原文标题： Correlated randomly growing graphs
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13537
作者： Miklos Z. Racz, Anirudh Sridhar
摘要： 我们介绍了一种新的相关随机增长图模型，并研究了检测相关性和估计相关结构方面的基本问题。该模型很简单，并且从随机增长图的任何模型开始，例如均一连接（UA）或优先连接（PA）。给定这样一个模型，一对图（G1，G_2）分两个阶段生长：直到时间 t star 它们一起生长（即 G1 = G_2 ），之后它们才独立生长根据基本增长模型。我们证明了只要种子图对基础图增长模型有影响—已经针对PA和UA树显示了这种情况，并且推测它可以广泛持有—那么即使在图上也可以检测到相关性只在一起一步就可以长大。我们还给出了一个一般的充分条件（适用于PA树和UA树），在这种条件下有可能以 t t star to infty 的概率将 1 进行检测。最后，我们为PA和UA树显示以 tstar 度量的相关量可以估计为 t star to infty 的相对误差消失。
问的越多，得到越少：协作超载对表现的负面影响
原文标题： The more you ask, the less you get: the negative impact of collaborative overload on performance
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13545
作者： Anna Velyka, Marco Guerzoni
摘要： 本文是关于过度合作可能对高级员工绩效产生的负面影响。随着参与性文化的兴起和通信技术的发展，管理实践要求对组织互连性增强的可能结果有更高的概念意识。尽管存在由协作超负荷带来的可能负担的合理的理论基础，但文献从未真正地对这种现象进行度量和经验检验。我们通过开发一种方法框架来解决这一差距，该方法框架用于识别有运营能力超负荷风险的组织参与者。本文将社会网络分析作为估计员工参与信息交换网络的一种广泛应用的方法，描述了导致协作超负荷出现的潜在个人和组织原因。依靠通过对一家大型保险公司的员工进行的调查收集的主要数据，我们提供了一种可检测的过载检测模型。论文的第二个优点是为横截面网络数据的经验工作找到一种新颖的识别策略，该策略经常面临内生性问题。这项研究表明，积极的协作活动不会在绩效的每个方面都造成下降。我们发现，专业知识共享取决于一些关键参与者，他们将核心知识资产掌握在自己身上，因此面临承受超负荷风险的更高风险。
健康相关的数学模型中可能包含临床概念
原文标题： Clinical concepts might be included in health-related mathematic models
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13555
作者： José Luis Dinamarca, Sara Aguilar, Fernando Runzer-Colmenares, Alexander Morales
摘要： 重要的是，建立数学模型以在缺乏可靠证据的情况下采用综合的决策方法。虽然使用易于理解的模型很有趣，但是使用直接解释的值。我们分析了已发布的索引，发现它似乎过于简化。建议的索引和当前数据可能在地理和行政上狭窄的地方有用。但是，在整个过程中以及在美国国家或地区广泛应用它都是不正确的。考虑到所描述的临床概念，更正和完善所引用的模型是理想的，以利用该建议并产生更准确的响应，该响应可以作为措施实施和预测的参考。像当前一样的大流行行为。但是，我们建议在数量和适用性方面缩小模型的准确性，这与“待在家里”的概念一致。互补知识领域之间的方法应该是我们必须打开的门，以产生我们需要的新证据。数学不应该分配临床科学。
不要误会我：比较在线讨论中的意图和看法
原文标题： Don’t Let Me Be Misunderstood: Comparing Intentions and Perceptions in Online Discussions
地址：
http://arxiv.org/abs/2004.13609
作者： Jonathan P. Chang, Justin Cheng, Cristian Danescu-Niculescu-Mizil
摘要： 话语涉及两种观点：一个人发声的意图和他人对该发声的理解。这些观点之间的不一致会导致不良结果，例如误解，生产力低下甚至公开冲突。在这项工作中，我们提供了一个计算框架，用于探索和比较在线公共讨论中的两种观点。我们将有关Facebook上公共评论的记录数据与对16,000多人进行的有关他们撰写这些评论的意图或对他人发表的评论的看法的调查相结合。与以前的在线讨论研究主要依靠第三方标签来量化情感和主观性等属性不同，我们的方法还可以直接捕捉演讲者在发表评论时的实际意图。特别是，由于这些概念经常被混淆，因此我们的分析着重于对评论是陈述事实还是观点的判断。我们表明，意图和观念在结果上存在分歧。人们更倾向于感知意见，而不是打算表达意见，而发出言语意图的语言提示可能不同于发出言语意图的语言提示。此外，意图和看法之间的这种不一致可能与对话的未来健康有关：当作者打算分享事实的评论被误认为分享看法时，与之相比，随后的对话更有可能演变为不文明的行为。评论被认为是预期的。总而言之，这些发现可能有助于更好地促进积极互动的讨论平台的设计。
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