Social Knowledge for Cross-Domain User Preference Modeling
この論文は、大規模な X（旧 Twitter）ネットワークから学習した社会的埋め込み空間を用いて、ユーザーの好みをドメイン横断的に表現・予測する手法を提案し、ターゲット領域にフィードバックデータが存在しないゼロショット設定でも、人気ベースの基準を上回る効果的なパーソナライゼーションを実現できることを実証しています。
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cs.SI
54 件の論文
The propensity for disobedience: Rule-breaking, compliance and social phase transitions
この論文は、個人利益、制度的罰則、社会的制裁を考慮した数理モデルを用いて、社会規範違反の持続性を分析し、社会的フィードバックの性質（正または負）に応じて、社会秩序が不連続または連続的な相転移を起こすメカニズムを解明したものである。
Two-Path Operators, Triadic Decompositions, and Safe Quotients for Ego-Centered Network Compression
本論文は、Burt の構造的空隙とエゴネットワークを結びつける「二経路（ウェッジ）」の形式化に基づき、エゴ中心ネットワークの圧縮手法として、安全な商（縮約）構成と二歩移動の質量に関する不等式転送定理を確立し、ベンチマークグラフを用いてその有効性を示すものです。
Planning for isolation? The role of urban form and function in shaping mobility in Brasília
ブラジリアの都市形態と機能に関する分析により、都市の統合性は居住設計そのものよりも共有された目的地や接続性の有無に依存し、特に日常的なスケールでは都市計画が意図せぬ隔離を助長する可能性が示唆されています。
Chasing RATs: Tracing Reading for and as Creative Activity
この論文は、アルゴリズムや AI による要約が圧縮・自動化しつつある人間の解釈的労働を可視化し、読書自体を創造的活動として再定義する「Reading Activity Traces（RATs）」という概念を提案し、その具体例としてウィキペディア向けの「WikiRAT」を紹介することで、人間の解釈が失われることなく知的ツールを設計するための新たな基盤を築こうとするものです。
Symbolic Higher-Order Analysis of Multivariate Time Series
この論文は、多変量時系列データを記号列に変換しベイズ推論を用いて統計的に有意なパターンを抽出してハイパーグラフとしてモデル化することで、神経系や社会システムにおける高次依存関係を検出する手法を提案しています。
Online Minimization of Polarization and Disagreement via Low-Rank Matrix Bandits
この論文は、エージェントの先天的な意見が未知であるオンライン環境下で、低ランク行列バンディットに基づく二段階アルゴリズムを提案し、Friedkin-Johnsen 意見動力学モデルにおける分極と不一致を最小化する累積後悔の理論的上限を導出するとともに、その有効性を示すものです。
Why Human Guidance Matters in Collaborative Vibe Coding
この論文は、737 人の参加者による 20 件の実験を通じて、AI による指示ではパフォーマンスが低下するが人間による指示が効果的であり、特に人間が指示を与え AI が評価を行うハイブリッド体制が最善であることを示しています。
The DSA's Blind Spot: Algorithmic Audit of Advertising and Minor Profiling on TikTok
本論文は、TikTok に対するアルゴリズム監査を通じて、未成年者へのプロファイリング広告禁止を定めた EU デジタルサービス法（DSA）第 28 条が「広告」の狭義の定義によりインフルエンサーマーケティングなどの実質的な商業コンテンツを網羅できておらず、未成年者が定義の隙間を突いた高度にパーソナライズされたプロモーションにさらされている実態を明らかにし、規制対象の拡大を提言しています。
From Line Knowledge Digraphs to Sheaf Semantics: A Categorical Framework for Knowledge Graphs
この論文は、ラベル付き有向多重グラフを自由圏として記述し、その上にグロタンディーク位相を導入して層のトポスを構成することで、グラフの組合せ論的構造とトポス理論に基づく意味論を結びつけ、文脈依存の推論を可能にする統一的な数学的枠組みを提案しています。
The Architects of Narrative Evolution: Actor Interventions Across the SAGES Framework in Information Campaigns
この論文は、2021 年のミャンマー軍事クーデターと 2022 年のロシア・ウクライナ戦争の事例研究を通じて、デジタル空間における物語の進化を「種まき、増幅、動員、拡大、定着」の 5 段階で捉える SAGES フレームワークを拡張し、敵対的および建設的なアクターが各段階でどのように介入し、その影響を緩和する戦略を提案しています。
Stochastic Event Prediction via Temporal Motif Transitions
この論文は、時系列相互作用の連続的な順序と相関をポアソン過程に基づく時的情報モチーフ遷移でモデル化し、既存のグラフニューラルネットワークを拡張することなく、時系列リンク予測の精度と効率を大幅に向上させる新しいフレームワーク「STEP」を提案するものである。
Rethinking Thematic Evolution in Science Mapping: An Integrated Framework for Longitudinal Analysis
本論文は、従来の分野横断的検出と時間的モデル化の間の構造的な不一致を解消し、文書所属の段階的評価と方向性カバレッジおよび中心性重み付け構造関連性を組み合わせた系統強度指標を用いて、科学マップの主題進化を単なる語彙の持続ではなく関係構造の再構成として捉える統合フレームワークを提案するものである。
Mapping the long-term trajectories of political violence in Africa
この論文は、1997 年から 2024 年までのアフリカにおける武装紛争イベントデータを用いた時空間シーケンス分析により、単発的な紛争の発生・収束ではなく、暴力の長期的な軌道（6 つの典型的なパターン）と隣接地域間の空間的相互依存性を明らかにし、紛争研究の新たな枠組みを提示するものである。
LLY Ricci Reweighting in Stochastic Block Models: Uniform Curvature Concentration and Finite-Horizon Tracking
本論文は、バランス型 2 ブロック確率的ブロックモデルにおいて、リッチ曲率に基づくエッジ重み付けがコミュニティ検出を改善し、スペクトルクラスタリングの固有値ギャップを拡大するとともに、有限時間範囲での反復重み付けが決定論的な 2 重値反復を追跡することを示しています。
LLMs Can Infer Political Alignment from Online Conversations
この論文は、LLM がバンドの好みやスラング使用といった一見無害なオンライン会話から政治的傾向を従来の機械学習モデルよりも高精度に推論できることを示し、これがプライバシーに対する重大なリスクを浮き彫りにしていることを述べています。
How Vulnerable is India's Economy to Foreign Sanctions?
この論文は、OECD の国別投入産出表を用いたモデル分析により、サウジアラビアやアラブ首長国連邦、中国などがインドへの輸入制限を行った場合の経済的影響を評価し、サウジアラビアがインド経済にとって最大の制裁リスク要因であることを明らかにしています。
Increasing intelligence in AI agents can worsen collective outcomes
リソースが不足している状況では、AI エージェントの知能向上や多様性がシステム全体の過負荷を悪化させる可能性がある一方、リソースが豊富であればその影響は軽減され、集団の帰結はエージェントの高度さではなく「容量と人口の比率」という単一の数値によって決定されることを、この論文は示しています。
Interdisciplinary Papers Supported by Disciplinary Grants Garner Deep and Broad Scientific Impact
本研究は、学際的助成金が直接高インパクトな成果を生むとは限らない一方、専門分野に特化した助成金が学際的研究の進展と高い学術的インパクトを牽引する重要な役割を果たしていることを実証している。
An Extensive Study of Two-Node McCulloch-Pitts Networks
本論文は、自己ループを許容し重みを{-1,0,+1}に制限した 39 種類の 2 ノード・マッカラーチ - ピッツ・ネットワークモデルについて、バイポーラとバイナリの 2 種類の状態値における動的挙動を包括的に分析し、モデルの微小な変異が動的挙動に与える影響や、パラメータ・初期状態に対する 3 種類のロバスト性を評価することで、最小複雑系理解への道筋を示しています。