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Cette étude démontre que la modélisation sociale à grande échelle sur le réseau X permet de représenter et de prédire les préférences des utilisateurs à travers différents domaines, offrant ainsi une personnalisation efficace en configuration « zero-shot » grâce à des embeddings sociaux qui capturent également des facteurs socio-démographiques.
Ce papier développe un modèle mathématique basé sur la dynamique des réplicateurs pour expliquer comment les mécanismes de rétroaction sociale positive ou négative provoquent des transitions de phase discontinues ou continues entre la conformité et la désobéissance collective, offrant ainsi des pistes théoriques pour renforcer l'ordre social.
Cet article propose une nouvelle approche de compression des réseaux centrés sur l'ego en utilisant une décomposition triadique des deux-paths et des constructions de quotient qui garantissent, via un théorème de transfert sûr, la préservation de la masse des marches de longueur deux avec une erreur explicite.
Cette étude démontre que la ségrégation à Brasilia s'intensifie à mesure que l'échelle d'analyse se précise, révélant que la forme urbaine et l'accès aux destinations partagées influencent davantage la mobilité et le mélange social que la simple conception résidentielle ou le volume des déplacements.
Ce papier propose les « Reading Activity Traces » (RATs), un cadre conceptuel et technique qui requalifie la lecture comme une activité créative en rendant visibles les trajectoires d'interprétation humaine souvent effacées par l'automatisation, illustré par une mise en œuvre spéculative sur Wikipédia.
Cet article présente une méthode symbolique basée sur une approche bayésienne et l'analyse de graphes d'hyperarêtes pour détecter et modéliser des dépendances d'ordre supérieur dans des séries temporelles multivariées, révélant ainsi des interactions complexes significatives dans les systèmes neuronaux et sociaux.
Cet article propose un algorithme à deux étapes basé sur les bandits matriciels de faible rang pour minimiser la polarisation et le désaccord dans le modèle d'opinion de Friedkin-Johnsen en ligne, en apprenant les opinions innées des agents à partir de retours scalaires et en obtenant un regret cumulatif sous-optimal.
Cette étude démontre que, dans le cadre du « vibe coding », la direction humaine reste indispensable pour fournir des instructions efficaces et éviter l'effondrement des performances, optimisant ainsi les résultats lorsque l'évaluation est déléguée à l'IA.
Cette étude démontre que, bien que TikTok respecte formellement l'interdiction du ciblage publicitaire pour les mineurs imposée par le Digital Service Act, une audit algorithmique révèle que les contenus promotionnels non étiquetés et le marketing d'influence exploitent une définition restrictive de la publicité pour contourner cette protection en ciblant efficacement les adolescents.
Cet article propose un cadre catégoriel unifié pour les graphes de connaissances qui relie leur structure combinatoire à une sémantique toposienne via des faisceaux, permettant un raisonnement sémantique contextuel de local à global.
Cet article propose une expansion axée sur les acteurs du cadre SAGES pour analyser comment les interventions stratégiques façonnent l'évolution des récits numériques, en illustrant son application par des études de cas sur le coup d'État birman de 2021 et la guerre russo-ukrainienne de 2022.
Le papier présente STEP, un cadre de prédiction d'événements stochastiques qui reformule la prédiction de liens temporels comme un problème de prévision séquentielle en temps continu basé sur les transitions de motifs temporels, offrant des gains significatifs de précision et une efficacité computationnelle supérieure sur plusieurs jeux de données réels.
Cette étude propose un cadre intégré pour l'analyse longitudinale en cartographie scientifique, qui résout l'incohérence structurelle des méthodes actuelles en modélisant l'évolution thématique au sein d'une architecture relationnelle pondérée unifiée plutôt que par de simples chevauchements lexicaux.
En utilisant une analyse séquentielle longitudinale spatialement explicite sur les données de l'ACLED couvrant l'Afrique de 1997 à 2024, cette étude identifie six trajectoires récurrentes de violence politique et met en évidence leur interdépendance spatiale, dépassant ainsi les modèles traditionnels axés sur des transitions discrètes pour mieux comprendre les cycles de vie des conflits.
Cet article démontre que le reweighting des arêtes basé sur la courbure de Ricci de Lin-Lu-Yau dans un modèle de blocs stochastiques équilibré permet d'améliorer la détection de communautés en amplifiant la connectivité intra-bloc, ce qui se traduit par un écart spectral accru et des garanties de non-clustering rigoureuses, tout en établissant une convergence uniforme des itérations vers une récursion déterministe sur un horizon fini.
Cette étude démontre que les grands modèles de langage (LLM) peuvent inférer avec une grande fiabilité l'alignement politique caché des utilisateurs à partir de conversations en ligne apparemment anodines, surpassant les modèles d'apprentissage automatique traditionnels et révélant ainsi un risque majeur pour la vie privée.
En utilisant un modèle de chaîne d'approvisionnement mondiale calibré sur les données de l'OCDE, cette étude évalue la vulnérabilité de l'économie indienne aux sanctions étrangères et identifie l'Arabie saoudite comme son principal risque d'approvisionnement, suivie par les Émirats arabes unis, la Chine, Singapour, les États-Unis et la Russie.
Cette étude démontre que l'augmentation de l'intelligence et de la diversité des agents IA peut empirir les résultats collectifs en cas de pénurie de ressources, car la sophistication de ces agents aggrave la surcharge du système à moins que la capacité disponible ne dépasse un seuil critique déterminé par la formation spontanée de tribus.
Bien que les subventions interdisciplinaires produisent des publications interdisciplinaires, cette étude révèle que les subventions disciplinaires sont en réalité plus efficaces pour générer des recherches interdisciplinaires à fort impact, soulignant ainsi l'importance cruciale de l'expertise et des investissements disciplinaires pour faire avancer l'interdisciplinarité.
Cette étude présente une analyse exhaustive des comportements dynamiques et des propriétés de stabilité de 39 modèles de réseaux McCulloch-Pitts à deux nœuds, démontrant comment les boucles de rétroaction, les types de variables booléennes et les variantes du modèle influencent fondamentalement la dynamique d'un système complexe minimal.