BOPIM: Bayesian Optimization for influence maximization on temporal networks
この論文は、時間的ネットワーク上の影響力最大化問題に対し、ガウス過程回帰と期待改善基準を用いたベイズ最適化アルゴリズム「BOPIM」を提案し、既存の貪欲法と同等の性能を維持しつつ最大 10 倍高速に最適解を探索できることを示しています。
💻 Category
cs.SI
53 件の論文
Uncovering Social Network Activity Using Joint User and Topic Interaction
この論文は、情報カスケードとユーザーの行動を同時にモデル化する「混合相互作用カスケード（MIC）」という新しい手法を提案し、既存の手法よりも優れた情報拡散の予測性能と、学習されたパラメータを用いた社会ネットワーク活動の二層構造可視化を実現することを示しています。
A Decade of News Forum Interactions: Threaded Conversations, Signed Votes, and Topical Tags
この論文は、オーストリアの新聞『デア・シュタント』の 10 年間（2013-2022 年）にわたる 7500 万件以上のコメントと 4 億件以上の投票を含む大規模な縦断データセットを提示し、ユーザーの匿名性を保ちつつドイツ語のオンライン議論の動態やネットワーク構造、意味分析を可能にする前計算済みベクトル表現を公開している。
Debiasing International Attitudes: LLM Agents for Simulating US-China Perception Changes
この論文は、LLM エージェントを用いて米中間の世論形成をシミュレーションし、事実の抽出、対立視点の提示、反事実的曝露という 3 つのバイアス除去メカニズムを評価した結果、対立視点の提示が最も効果的であり、モデルの地理的起源に依存する内在的バイアスが確認されたことを示しています。
From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking
この論文は、視覚的偽情報の検証において逆画像検索が事実確認コンテンツよりも誤情報や無関係な結果を優先的に表示するアルゴリズム的ゲートキーピングとして機能し、特に偽情報が出現直後の「データ・ボイド」期にその質が低下することを示しています。
Modeling Trend Dynamics with Variational Neural ODEs for Information Popularity Prediction
この論文は、オンラインソーシャルネットワークにおける情報拡散の複雑な時空間ダイナミクスを捉え、既存手法の限界を克服するために、双方向ジャンプ ODE とアテンション機構、変分ニューラル ODE を組み合わせて情報流行度を予測する新しい手法「VNOIP」を提案し、実データを用いた実験でその高精度と効率性を実証したものである。
PixelConfig: Longitudinal Measurement and Reverse-Engineering of Meta Pixel Configurations
この論文では、メタピクセルの構成を逆解析するフレームワーク「PixelConfig」を用いて、18,000 件の医療関連ウェブサイトと対照群を 2017 年から 2024 年にかけて分析した結果、デフォルト設定により極めて高い割合で活動・身元追跡が実施され、医療予約や特定の疾患に関連する機微な情報も追跡されている一方で、追跡制限機能は普及率が低く、実用上は回避可能であるという実態を明らかにしています。
Stable Boundaries of Opinion Dynamics in Heterogeneous Spatial Complex Networks
本論文は、幾何学的不均一ランダムグラフにおける多数決モデルのシミュレーションと平均場理論解析を通じて、複雑なネットワークの幾何学構造が意見の境界を安定化させ、社会的な意見の多様性を維持するメカニズムを明らかにしたものです。
Learning from Viral Content
この論文は、ソーシャルメディア上の合理的なユーザーが私的情報とバイラルなニュースフィードに基づいて情報を共有する均衡モデルを分析し、バイラルなコンテンツの提示が情報の集約を促進する一方で、誤った情報が自己永続的に広がる定常状態を生み出す可能性を示し、プラットフォーム設計への示唆を論じています。
An Efficient Local Search Approach for Polarized Community Discovery in Signed Networks
本論文は、符号付きネットワークにおける極性コミュニティ発見の問題に対し、サイズ不均衡を回避する新しい最適化目的関数を導入し、中立ノードを含む大規模ネットワークに拡張された効率的な局所探索アルゴリズムを提案し、その線形収束性を証明するとともに、実データおよび合成データを用いた実験で最先端手法を上回る解の質を達成したことを報告するものである。
Cold-Start Active Correlation Clustering
この論文は、事前の類似性情報が存在しないコールドスタート局面において、能動学習を通じて効率的にペアワイズ類似性を取得し、多様性を促進するカバレッジ意識型の手法を提案し、その有効性を合成および実世界のデータで実証するものです。
Masked Unfairness: Hiding Causality within Zero ATE
この論文は、因果的公平性の評価において平均処置効果（ATE）のみに依存する規制が、交絡変数によって「因果的マスキング」を引き起こし、見かけ上の公平性を維持しながら実質的な不平等を隠蔽する深刻なリスクを有することを示し、モデルレベルでの公平性規制の必要性を説いています。
Transition State Theory for Network Dynamics
この論文は、遷移状態理論の概念をネットワーク動力学に統合する枠組みを提案し、それが構造変化の過程の記述だけでなく、特定のマイクロダイナミクス仮定の下で断面モデルからネットワーク変化の予測を可能にすることを、小集団における派閥再編のモデルを通じて実証しています。
Brexit Means Brexit: Selection Bias, Echo Chambers, and Entrenched Opinion on Reddit
この論文は、Reddit の r/Brexit サブreddit における Brexit に関する議論を分析し、説得可能なユーザーの離脱による生存者バイアスと、同調的なユーザー間の相互作用が支配的なエコーチェンバー効果により、意見が軟化されずに固定化されていることを明らかにしています。
The Theory and Practice of Computing the Bus-Factor
本論文は、プロジェクトのリスク指標であるバスファクターを、人員とタスクの二部グラフに基づく統一的な枠組みで定式化し、その計算がNP困難であることを証明するとともに、ネットワークの頑健性に基づいた新たな指標と効率的な近似アルゴリズムを提案し、既存手法よりも優れたリスク評価を実現することを示しています。
Detecting Fake Reviewer Groups in Dynamic Networks: An Adaptive Graph Learning Method
この論文は、製品・レビュー・レビュアーの関係を統合的にモデル化し、ネットワーク特徴スコアリングと動的グラフ注意機構を組み合わせることで、スパースデータ環境下でも頑健に偽レビューグループを検出する新しいグラフ学習モデル「DS-DGA-GCN」を提案し、実データを用いた実験で既存手法を上回る高い精度を達成したことを報告しています。
Community Notes undermoderate polarizing content by design creating risks in electoral processes
この論文は、X のコミュニティノートが異党派間の合意を重視する設計により、政治的分極化コンテンツを意図的に過小評価（under-moderate）する傾向があり、これが米国や欧州などの選挙プロセスにおける市民議論に潜在的なリスクをもたらしていることを、2025 年 3 月までの 190 万件のデータ分析を通じて実証しています。
Maximum entropy temporal networks
この論文は、連続時間における時相ネットワークをモデル化するために、時間プロセスと静的なエッジ確率に分解される最大エントロピーアプローチを導入し、非一様ポアソン過程（NHPP）との関連性を明らかにすることで、効果的な生成モデルと閉形式の統計量を提供するものである。
Importance of Overlapping Network Nodes in Influence Spreading
複雑ネットワークにおける重複ノードは、単純および複雑な伝染プロセスの各段階で非重複ノードよりも大きな影響力を持ち、その効果は「サークル」の定義方法に依存し、局所的な属性とトポロジー的重要性の両方を反映することが示されました。
Intuition First or Reflection Before Judgment? The Impact of Evaluation Sequence on Consumer Ratings
本論文は、オンラインレビューの評価順序（評価先かレビュー先か）が、サービス品質や製品属性に応じて消費者評価の極端化を促進し、そのメカニズムが感情的ヒューリスティックと認知的努力の直列的媒介を通じて生じることを、3 つの実験と Yelp などの大規模二次データ分析により実証したものである。