本文摘要：COVID-19大盛行而导致的全球CO2排放量淘汰;感染病流传下的财富分配;淘汰COVID-19测试数量同时最大化收益;基于移动性的大盛行病SIR模型-以COVID-19为例;反馈SIR（fSIR）模型突出了基于熏染的社会距离的优势和局限性;COVID-19大盛行中普及口罩迫在眉睫：基于SEIR和主体的模型、履历验证、政策建议;观察印度封城后COVID-19大盛行的动态;针对COVID19供应链危机的低技术解决方案;意大利COVID-19：基于省份举行分析的应用法式;基于主

COVID-19大盛行而导致的全球CO2排放量淘汰;感染病流传下的财富分配;淘汰COVID-19测试数量同时最大化收益;基于移动性的大盛行病SIR模型-以COVID-19为例;反馈SIR（fSIR）模型突出了基于熏染的社会距离的优势和局限性;COVID-19大盛行中普及口罩迫在眉睫：基于SEIR和主体的模型、履历验证、政策建议;观察印度封城后COVID-19大盛行的动态;针对COVID19供应链危机的低技术解决方案;意大利COVID-19：基于省份举行分析的应用法式;基于主体的实证模型对公交拥堵干预计谋的分析与仿真;同配性对异质主体共识形成的影响;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;具有非线性动力学的庞大网络中弹性的不确定性;DTCA：基于决议树的可解释声明验证配合注意网络;模拟退火用于现实网络的树剖析;将耦合的时间序列映射到庞大网络;相关随机增长图;问的越多，获得越少：协作超载对体现的负面影响;康健相关的数学模型中可能包罗临床观点;不要误会我：比力在线讨论中的意图和看法;COVID-19大盛行而导致的全球CO2排放量淘汰原文标题： 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的影响对于全球可连续性至关重要。使用一套协调一致的高分辨率部门评估工具，我们陈诉了2020年第一季度全球CO2排放量淘汰了4.2％。

我们的排放量估算反映了发电，运输，工业效果。近年来，全球34个国家/地域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％）各自有所淘汰。

短期气体污染物的淘汰，例如卫星观察到的NO2浓度（中国为-25.73％，美国为-4.76％）和地面观察（中国为-23％），与基于能量的预计一致（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门开放，我们的研究效果讲明，年度总排放量下降的幅度可能远远小于先前的预计（例如，中国下降25％，全世界凌驾5％）。可是，疫情对于CO2排放的恒久影响尚不明确，应使用多种措施举行仔细监测。

感染病流传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： 我们通过将盛行病学动态与财富交流的动力学模型相联合，开发了一个数学框架来研究感染病的经济影响。多主体形貌导致研究了易感，感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盛行病学中的经典隔室模型驱动。明确的盘算讲明，疾病的流传严重影响了财富的漫衍，与没有盛行病的情况差别，财富的漫衍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形貌在盛行迅速伸张而受损的情况下经济趋势的差别现象特征，例如对种种财富种别的不平等影响以及中产阶级萎缩的风险。

淘汰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停止计谋，以停止SARS-CoV2的流传，同时允许大部门人口恢复社会和经济运动。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，我们讲明，找到一种在大盛行期间使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。我们的问题表述思量了人口的异质性，并使用汇总测试来识别和隔离小我私家，同时优先思量主要事情人员和具有较高疾病流传风险的小我私家。为了证明我们的测试和停止机制的有效性，我们使用基于网络的SIR模型举行了仿真。

我们的模拟讲明，与没有实施干预的情况相比，将我们的机制应用于天天仅举行 16 测试的 100,000 小我私家的群体，可使受熏染个体的峰值数量淘汰约莫 20 ％。基于移动性的大盛行病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： 在已往的十年中，人类面临着许多差别的大盛行病，例如SARS，H1N1和现在新型的冠状病毒（COVID-19）。一方面，科学家将重点放在疫苗接种上；另一方面，有须要提出一些模型，以资助我们相识这些大盛行病的流传，因为它可以资助政府和其他相关机构做好充实的准备，尤其是从大盛行，流传速度像COVID-19一样快。某些盛行病演酿成盛行病的主要原因是世界差别地域之间的联系，这使得更容易影响通常在世界规模内的更辽阔的地理区域。

此外，世界差别地域的人口漫衍和社会连贯性是不统一的。因此，一旦盛行病进入某个地域，当地人口漫衍便起着重要作用。

受这些想法的启发，我们提出了一种基于流动性的盛行病SIR模型，该模型特别思量了大盛行情况。就我们所知，此模型尚属首例，它思量了人口漫衍以及全球差别地理位置的连通性。

除了提供模型的数学证明之外，我们还使用合成数据举行了广泛的模拟，以证明模型的可推广性。为了演示我们模型的更广泛规模，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）模型突出了基于熏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： 盛行病暴发的流传率随时间而变化，详细取决于社会和政府对熏染和死亡率数据的反映，这在COVID-19大盛行历程中获得了证明。遵循在混淆匀称的溶液中对诸如粒子之类的个体举行建模的平均场方法之后，我得出了一种革新的SIR模型，其中，基于已知的熏染水平，淘汰了易感人群和受熏染人群之间的接触。

这种方法发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，基于熏染信息举行一连调整的。传输速率的这种反馈调整会导致熏染峰值的结构性降低，而且模拟讲明，纵然存在信息延迟，这种降低也会连续存在。

模拟还讲明，基于熏染数据的疏远计谋可能会大大延长盛行的连续时间。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熏染意识而实施的社会疏远的影响。COVID-19大盛行中普及口罩迫在眉睫：基于SEIR和主体的模型、履历验证、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大盛行提供了两种模型，可预测普遍戴口罩对SARS-CoV-2病毒流传的影响-一种模型接纳基于随灵活态网络的隔室SEIR（易感袒露-感染性恢复）方法，另一种接纳单独的ABM（基于主体的建模）Monte Carlo模拟-表现（1）当至少80％的人口戴着口罩时，（险些）在通用遮罩下发生显著影响，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）在区域性疫情发作的第50天时，尽早接纳通用掩蔽会发生重大影响，而到迟接纳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履历数据集举行比力，该数据集包罗区域是否具有通用的掩盖文化或政策，其逐日病例增长率以及从峰值逐日病例增长率中淘汰的百分比。效果讲明，正如我们的理论模拟所预测的那样，早期的通用掩盖与乐成抑制逐日病例增长率和/或淘汰逐日峰值病例增长率之间具有近乎完美的相关性。

我们的理论和实证效果讲明，必须紧迫实施通用掩蔽。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，社会和心理康健方面，“口鼻锁定”远比“全身锁定”更具可连续性。在此网址上可以看到ABM模拟的交互式可视化信息。

我们建议立刻戴口罩，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掩护转变为卖力任地掩护社区的理想目的。观察印度封城后COVID-19大盛行的动态原文标题： 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月在中国武汉泛起之后的连续动态。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流传的影响。

思量到全国禁闭和运动案例在2020年5月3日移除后可能发生的通货膨胀的影响，使用敏感袒露感染恢复（SEIR）模型来预测印度的活跃COVID-19案例。我们的模型预测连续的封锁，运动熏染病例的峰值将在2020年5月中旬泛起在43,000左右。我们还预测，在种种假设下，运动熏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计谋相对放松的情景。对于印度来说，制定非药品控制计谋（例如在全国规模内禁闭40天）以延长COVID-19的更高阶段并制止对其公共卫生保健系统造成极重肩负是一个重要的决议。

由于连续发生的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计谋以反抗COVID-19并维持其经济生长是一项挑战。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规模内努力，其重点是制造设备并举行修补，以对商用医疗设备举行反向工程并将其提供应医护人员。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：基于省份举行分析的应用法式原文标题： 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： 本文先容了一款用于分析意大利Covid-19熏染暴发的应用法式，其中思量了逐日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政府官方新闻公布会的死亡数据）。

提供了形貌性的时间序列图以及形貌省内累积病例和发病率的空间漫衍的舆图。该应用法式中还提供了针对NUTS-3区域的与时间相关的调整后SIRD模型的建议部门。基于主体的实证模型对公交拥堵干预计谋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履历的蒙特卡洛公交网络（EMB）模型作为测试平台，以模拟干预计谋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，它使用从全球定位系统（GPS）获得的公交车的位置和时间数据来组成：（1）公交车的履历速度漫衍集，和（2）公交车的履历速度漫衍集公交车站搭客到达时间的指数漫衍图。

然后，对这两个派生的概率漫衍举行蒙特卡洛采样，以得出公交车运动和搭客到达的随灵活力学。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捉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，通过将这些计谋的规则集纳入模型，我们分析了三种干预计谋的有效性：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，我们发现这三种计谋都可以改善通勤者的等候时间和出行时间。可是，当总线具有差别的速度时，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： 只管Barabasi的无标度网络和Erdos-Renyi网络获得了广泛使用，其水平相关性（分类性）是中性的，但大量研究讲明，在线社会网络倾向于显示分类混淆（正度相关性），而非社会网络则显示出混淆性（正相关性）。杂散混淆（负相关）。

首先，我们通过在Reddit中使用三个差别的子Reddit分析了同一平台上差别组的分类系数的变异性。我们的数据分析效果讲明Reddit是可剖析的，上述子reddit的可剖析系数划分盘算为-0.0384，-0.0588和-0.1107。甚至在同一平台上，由于效果的可变性，我们决议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，当网络杂乱地混淆在一起或处于中立状态时，该系统更有可能告竣共识；可是，当网络举行混淆混淆时，告竣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。当主体的阈值漫衍更不匀称时，这些效果会越发显着。

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相识人们选择和感受，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相识以及情感分析可能会提供更好的效果。明白道德基础可以在感知文本数据的预期寄义方面发生有力的效果，因为道德观点为信息处置惩罚和无意识的认知历程的不行视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举行操作和量化，我们使用扩展道德基础词典，该词典包罗五个心理维度（危害/照顾护士，公正/互惠，团体内/忠诚度，权威/尊重和纯度/圣洁）被思量在内。

我们讲明，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。我们视察到，这五个维度之间的推文道德修辞模式在差别时间段内很是相似，而这五个维度的强度是随时间变化的。

纵然在使用“公正/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/眷注”修辞是有意义的。此外，只管涉及“危害/眷注”方面的推文数量很少，但在涉及“危害/眷注”修辞的推文中，道德修辞的气力和全民道德上的南北极分化大多可见。

具有非线性动力学的庞大网络中弹性的不确定性原文标题： Uncertainty of Resilience in Complex Networks with Nonlinear Dynamics地址： http://arxiv.org/abs/2004.13198作者： Giannis Moutsinas, Mengbang Zou, Weisi Guo摘要： 回复力是系统在发生滋扰和错误时保持其功效的能力。虽然我们很好地相识了低维网络系统的行为，可是我们对由大量组件组成的系统的明白却很有限。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相识。

可是，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预计种种不确定性漫衍的弹性。通过将这种方法应用于案例研究，我们不仅可以展现有关拓扑和动力学子模型的一般弹性漫衍，而且还可以识别关键方面，以更好地举行监测以淘汰不确定性。DTCA：基于决议树的可解释声明验证配合注意网络原文标题： 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： 迩来，许多方法已经通过适当的神经网络从可靠的泉源中发现了有效的证据，用于可解释的索赔验证，这一点已获得广泛认可。

可是，在这些方法中，证据的发现历程是不透明且无法解释的。同时，发现的证据仅大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门。

在本文中，我们提出了一种基于决议树的配合注意模型（DTCA），以发现可解释的索赔验证证据。详细来说，我们首先构建基于决议树的证据模型（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，我们设计了配合注意自我注意网络（CaSa），以使选定的证据与索赔举行交互，这是为了：1）训练DTE，以确定最佳决议阈值并获得更强大的证据； 2）使用证据找出索赔中的虚假部门。

在两个公然数据集RumourEval和PHEME上举行的实验讲明，DTCA不仅可以为索赔核实效果提供解释，而且还可以实现最新的性能，将F1分数划分提高3.11％和2.41％。模拟退火用于现实网络的树剖析原文标题： Tree decompositions of real-world networks from simulated annealing地址： http://arxiv.org/abs/2004.13514作者： Konstantin Klemm摘要： 网络的剖析不仅对结构探索有用。它们还对在给定网络上运行的历程（例如Ising模型，渗流，SIR模型）的分析和盘算解决方案发生影响并使用它们。

这里思量的树和分支剖析直接将网络结构表现为树，用于递归盘算网络属性。与在群落结构或元种群方面的粗粒度近似差别，宽度足够小的树木剖析可以在平衡历程中获得准确的效果。在这里，我们使用模拟退火来为一组中等规模的履历网络找到窄宽度的树剖析。

我们没有直接优化树剖析，而是接纳了由所谓的消除顺序组成的搜索空间，这些消除顺序是网络节点集上的排列。对于最多有1000条边的履历网络数据库中的每一个，我们都发现了低宽度的树剖析。将耦合的时间序列映射到庞大网络原文标题： 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： 为了从可能分散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举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精彩的措施，可以深入相识本质上嵌入在耦合中的隐藏方面。

通过这种方式，我们离散了耦适时间序列的振幅，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，通太过割幅度，可以形貌尺度特征，颠簸的巨细以及耦合幅度的偏向。

耦合幅度的泛起频率由加权边示出，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。效果讲明，只管枢纽概率显然没有耦合，可是耦合仍具有与随机高斯噪声差别的某些方面。因此，借助网络的拓扑和统计丈量，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相互具有耦合模式。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： 我们先容了一种新的相关随机增长图模型，并研究了检测相关性和预计相关结构方面的基本问题。

该模型很简朴，而且从随机增长图的任何模型开始，例如均一毗连（UA）或优先毗连（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凭据基本增长模型。我们证明晰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，而且推测它可以广泛持有—那么纵然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实条件（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 举行检测。

最后，我们为PA和UA树显示以 tstar 怀抱的相关量可以预计为 t star to infty 的相对误差消失。问的越多，获得越少：协作超载对体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： 本文是关于过分互助可能对高级员工绩效发生的负面影响。随着到场性文化的兴起和通信技术的生长，治理实践要求对组织互连性增强的可能效果有更高的观点意识。只管存在由协作超负荷带来的可能肩负的合理的理论基础，但文献从未真正地对这种现象举行怀抱和履历磨练。

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到场者。本文将社会网络分析作为预计员工到场信息交流网络的一种广泛应用的方法，形貌了导致协作超负荷泛起的潜在小我私家和组织原因。

依靠通过对一家大型保险公司的员工举行的观察收集的主要数据，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履历事情找到一种新颖的识别计谋，该计谋经常面临内生性问题。

这项研究讲明，努力的协作运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到场者，他们将焦点知识资产掌握在自己身上，因此面临蒙受超负荷风险的更高风险。康健相关的数学模型中可能包罗临床观点原文标题： 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，建设数学模型以在缺乏可靠证据的情况下接纳综合的决议方法。

虽然使用易于明白的模型很有趣，可是使用直接解释的值。我们分析了已公布的索引，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。

可是，在整个历程中以及在美国国家或地域广泛应用它都是不正确的。思量到所形貌的临床观点，更正和完善所引用的模型是理想的，以使用该建议并发生更准确的响应，该响应可以作为措施实施和预测的参考。像当前一样的大盛行行为。

可是，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”的观点一致。互补知识领域之间的方法应该是我们必须打开的门，以发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：比力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： 话语涉及两种看法：一小我私家发声的意图和他人对该发声的明白。这些看法之间的纷歧致会导致不良效果，例如误解，生产力低下甚至公然冲突。

在这项事情中，我们提供了一个盘算框架，用于探索和比力在线公共讨论中的两种看法。我们将有关Facebook上公共评论的记载数据与对16,000多人举行的有关他们撰写这些评论的意图或对他人揭晓的评论的看法的观察相联合。

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差别，我们的方法还可以直接捕捉演讲者在揭晓评论时的实际意图。特别是，由于这些观点经常被混淆，因此我们的分析着重于对评论是陈述事实还是看法的判断。我们讲明，意图和看法在效果上存在分歧。人们更倾向于感知意见，而不是计划表达意见，而发出言语意图的语言提示可能差别于发出言语意图的语言提示。

此外，意图和看法之间的这种纷歧致可能与对话的未来康健有关：看成者计划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努力互动的讨论平台的设计。

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