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O artigo demonstra que é possível representar e prever preferências de usuários em diferentes domínios utilizando um espaço de incorporação social aprendido a partir da rede do Twitter (X), alcançando personalização eficaz em cenários zero-shot e revelando correlações entre fatores sociodemográficos e preferências transversais.
Este artigo desenvolve um modelo matemático que demonstra como a persistência de comportamentos de desobediência em sociedades pode sofrer transições de fase sociais, exibindo mudanças abruptas (descontínuas) sob feedback positivo e transições suaves (contínuas) sob feedback negativo, dependendo de fatores como punição institucional, sanções sociais e benefícios individuais.
Este artigo propõe uma nova perspectiva operacional para a compressão de redes centradas no ego, baseada em uma decomposição triádica de caminhos de dois passos e um teorema de transferência segura que garante limites de erro não negativos ao contrair subgrafos dominantes.
O estudo demonstra que, embora Brasília apresente uma aparência integrada em escala macro, sua segregação socioespacial se intensifica drasticamente em escalas locais devido a barreiras físicas e designs residenciais fechados, revelando que a verdadeira integração depende menos do desenho residencial e mais da distribuição de destinos compartilhados e conexões permeáveis.
O artigo propõe as "Rastros de Atividade de Leitura" (RATs), uma abordagem que trata a leitura como uma atividade criativa por si só e para futuros artefatos, tornando visível o trabalho interpretativo que está sendo automatizado e comprimido por feeds algorítmicos e resumos de IA, ilustrado através de uma instância especulativa na Wikipedia chamada WikiRAT.
Este artigo apresenta um método baseado em sequências simbólicas e inferência bayesiana para detectar dependências de qualquer ordem em séries temporais multivariadas, modelando-as como hipergrafos para revelar interações de alta ordem significativas em sistemas neurais e sociais.
Este artigo propõe um algoritmo de duas etapas baseado em bandits de matriz de baixo posto para minimizar a polarização e o desacordo no modelo de dinâmica de opiniões de Friedkin-Johnsen em um cenário online com informações incompletas, alcançando um limite de arrependimento cumulativo que supera abordagens lineares existentes.
Este estudo demonstra que, em ambientes de "vibe coding" colaborativo, a liderança humana na definição de instruções de alto nível é essencial para evitar falhas de desempenho e maximizar a produtividade, especialmente quando combinada com a avaliação delegada à IA.
Este estudo revela que, embora o TikTok cumpra formalmente a proibição da DSA de publicidade profilada a menores, a definição restritiva de "anúncio" permite que conteúdos comerciais disfarçados (como marketing de influenciadores) contornem a regulação, resultando numa profilagem algorítmica para menores que é significativamente mais intensa do que a observada em adultos.
Este artigo propõe uma estrutura categórica unificada para grafos de conhecimento que conecta a estrutura combinatória dos grafos à semântica toposiana, utilizando a construção de grafos de conhecimento de linha e uma topologia de Grothendieck para permitir o raciocínio semântico contextual de local para global.
Este artigo expande o modelo SAGES para analisar como atores intervêm estrategicamente nas cinco etapas da evolução de narrativas digitais — desde a semeadura até a adesão — utilizando estudos de caso sobre o golpe militar em Myanmar e a guerra Rússia-Ucrânia para demonstrar como tais manipulações ocorrem e como podem ser mitigadas.
O artigo apresenta o STEP, um novo framework que reformula a previsão de links temporais como um problema de previsão sequencial em tempo contínuo, modelando a dinâmica de eventos por meio de transições de motivos temporais governadas por processos de Poisson, o que resulta em ganhos significativos de precisão e eficiência computacional em comparação com os métodos mais avançados.
Este estudo propõe um novo quadro integrado para a análise longitudinal na mapeamento científico, alinhando a detecção de temas e a reconstrução de suas linhagens temporais dentro de uma única arquitetura relacional ponderada para superar as inconsistências estruturais dos métodos atuais e conceptualizar a evolução temática como uma reconfiguração de estruturas relacionais.
Este estudo introduz uma análise longitudinal espacialmente explícita de dados de eventos na África (1997–2024) para identificar seis trajetórias recorrentes de violência política, revelando padrões temporais e interdependências espaciais que superam as abordagens tradicionais focadas apenas em transições discretas.
Este artigo demonstra que a reponderação de arestas baseada na curvatura de Ricci de Lin-Lu-Yau no modelo de blocos estocásticos equilibrado amplifica a conectividade intra-bloco, resultando em um maior gap espectral e garantias de agrupamento mais precisas, além de fornecer uma interpretação de fluxo de curvatura para detecção de comunidades em um horizonte finito.
O estudo demonstra que os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) conseguem inferir com alta precisão a alinhamento político oculto de usuários a partir de conversas online aparentemente inocentes, superando modelos tradicionais e representando um risco significativo à privacidade.
Este artigo utiliza um modelo de cadeia de suprimentos global calibrado com dados da OCDE para demonstrar que a economia indiana é mais vulnerável a sanções provenientes da Arábia Saudita, seguida pelos Emirados Árabes Unidos, China, Singapura, Estados Unidos e Rússia.
O estudo demonstra que, em cenários de escassez de recursos, o aumento da inteligência e da diversidade em populações de agentes de IA pode piorar os resultados coletivos ao gerar sobrecarga perigosa, enquanto a formação de tribos mitiga esse risco, indicando que o impacto da sofisticação da IA depende inteiramente da relação entre capacidade e população.
Embora as bolsas interdisciplinares gerem artigos interdisciplinares, o estudo revela que as bolsas disciplinares são, na verdade, mais eficazes na produção de pesquisas interdisciplinares de alto impacto, destacando a importância fundamental do investimento em expertise disciplinar profunda para impulsionar avanços científicos amplos.
Este estudo apresenta uma análise abrangente das dinâmicas e de três tipos de robustez de 39 modelos de redes McCulloch-Pitts de dois nós com autoconexões, demonstrando como pequenas variações nos parâmetros e na representação booleana dos nós podem levar a comportamentos fundamentais distintos.