Существует большое количество работ, посвященных научному сотрудничеству университетов, но мало что известно о существующей структуре сотрудничества исследователей: какие структуры способствуют академическому развитию, а какие — нет. При этом структура сотрудничества исследователей может существенно влиять на обмен знаниями, распространение информации и стабильность коллективов, тем самым определяя академическое превосходство университета. В данной работе мы изучаем структуру сотрудничества трех групп университетов: ведущих зрелых, ведущих молодых и догоняющих университетов.

 

This research is devoted to studying opinion dynamics in social networks with complex configurations in terms of a network structure and individual's behavior. A key aspect of this research is the exploration of two-layer network models, which distinguish public (external) and private (internal) communication layers. This approach allows for a more nuanced and realistic representation of real-world social interactions. We model opinion dynamics using two different approaches: macroscopic and microscopic, analyzing how network structures influence consensus time and winning rate. We also aim to explore centrality measures within these complex network structures. To this end, we developed several centrality measures that offer valuable insights into identifying influential nodes within a social system. Furthermore, we find a potential practical application for the developed centrality measures in explainable artificial intelligence. Usage of the developed centrality measures to estimate feature importance in regression and classification tasks is helpful for artificial intelligence researchers to find the optimal model training strategy.

 

Our work investigates the behavior of players in dynamic games under uncertainty in game structure and parameters. The study applies game theory to analyze dynamic games with uncertainties in motion equations, payoff functions, and game structure, as well as differential games. The dissertation explores how evolving beliefs influence players' strategies and equilibrium behavior in conflict situations. The core of the research focuses on formulating the exact form of belief updating in difference and differential equations, allowing players to refine their beliefs as new information becomes available. The work is divided into three chapters: the first examines uncertainty in motion equations and game structure in discrete games, introducing dynamic Bayesian belief updating methods. The second chapter expands on this by addressing uncertainty in payoff functions and developing strong convergence theorems that ensure a rigorous foundation for dynamic belief updating. Practical applications, such as resource extraction in fishery wars, are discussed to demonstrate how changing factors influence optimal strategies. The third chapter focuses on the complexities of differential games with uncertainty, integrating continuous Bayesian updating to deepen the analysis of uncertainty in systems with continuous time.

 

Основой идентификации и поиска знаний/информации являются средства, обеспечивающие единообразие представления, кодирования и интерпретации. Сюда, помимо лингвистического обеспечения, к которому традиционно относят словари единиц языка, а в информатике языки представления знаний (XML, OWL и т.д.), в области систем хранения и поиска информации относят тезаурусы, классификаторы, метаданные. В совокупности это может быть представлено системой онтологий - синтетическим расширением классического стека онтологий представления знаний онтологиями языка, форм представления знаний и процессов деятельности. В сообщении будут представлены:

1) Рабочее определение онтологии как семиотической системы. Формы представления и мульти-мета-гиперграф как даталогическая модель онтологии (Knowledge Graph). Операции над онтологиями.

2) Система онтологий и основные положения извлечения сущностей, отношений и фактов из текстов документов.

3) Система онтологий как интегральная среда концептуального представления знаний и когнитивного поиска.

 

Седашов Евгений, НИУ ВШЭ. Моделирование паттернов активности публичных Телеграм-каналов: текущие результаты и перспективы

Аннотация: Платформа Телеграм является одним из наиболее востребованных социальных медиа в современной России. Значительная часть жителей России используют публичные Телеграм-каналы в качестве источника информации. В рамках презентации будут представлены текущие результаты проекта по моделированию паттернов активности публичных Телеграм-каналов. Будет описана собранная база данных каналов и её основные характеристики, а также текущие вызовы, связанные с динамическим обновлением базы. Также будут представлены предварительные результаты исследования, посвященного факторам удаления постов политической направленности в политических Телеграм-каналах. Заключительная часть презентации будет посвящена планам на будущее.

 

Ли Француаза, НИУ ВШЭ. Анализ рынка НКО: опыт вычислительного моделирования

Аннотация: Рынок некоммерческой медицинской помощи значим как в экономическом, так и в социальном плане. Но, несмотря на важность этого сегмента, ранее не было попыток построить полноценную вычислительную модель его работы. В текущем исследовании мы использовали агент-ориентированное моделирование для описания данного рынка. Построенная нами модель позволяет проводить компьютерные симуляции работы рынка при разных условиях и приблизиться к пониманию того, как должен быть устроен рынок, чтобы выживало наибольшее количество пациентов. В нашей модели мы выделили 3 типа взаимодействующих агентов: НКО, пациенты и доноры. Симуляция продолжалась, пока не оставалась единственная организация с ненулевым бюджетом. При заданных условиях побеждали организации, которые предпочитали вкладываться в рекламу. При этом введение налога на рекламу стимулировало организации больше вкладывать бюджет в лечение. Однако на данный момент рано распространять выводы исследования на реальный рынок, поскольку требуется эмпирическая проверка того, насколько правильно заданы изначальные условия модели.

 

Владислав Сыч, ИПУ РАН. Взаимосвязь цифровой активности в сети ВКонтакте и учебных результатов студентов Бауманского университета

Аннотация: Исследование посвящено выявлению взаимосвязи между поведением студентов в социальной сети ВКонтакте и их академической успеваемости. Используя данные о подписках и социальных связях, были определены ключевые сообщества, принадлежность к которым отражает различные уровни успеваемости. Итоговая цель работы — разработка модели, которая позволит предсказывать успеваемость студентов на основе анализа их цифровой активности.

 

В докладе исследуется задача кластеризации текстов финансовых сообщений алгоритмами машинного обучения. Показаны особенности финансовых текстов, представляющих собой банковские транзакции. Предложены подходы сравнению нечеткому сравнению текстов, для сокращения количества используемых переменных. Вводится целевая функция, которую оптимизируют алгоритмы: K-mens, DBScan и Иерархический метод кластеризации. Приводятся и сравниваются между собой результаты кластеризации на 20 тыс. реальных финансовых транзакциях.

При исследовании графовых динамических систем (в частности, ресурсных сетей) на графах, обладающих нетривиальными симметриями, естественным образом возникает вопрос о связи симметрий графов и динамических систем на этих графах. Сначала мы опишем симметрии регулярных графов губковых сетей (т.е. специфических ресурсных сетей), затем установим связь между симметриями графа и динамической системы в контексте ресурсных сетей, а в конце обобщим результаты на графовые динамические системы в целом. Дополнительно будет представлено несколько побочных результатов, полученных в ходе исследования.

В работе предложена модифицированная модель скрытого избирателя MCVM, в которой каждый агент в сети представлен двумя вершинами, соответствующими его внешнему (публичному) и внутреннему (скрытому) мнению. Агенты обмениваются мнениями во внешнем слое, а также копируют внутреннее мнение во внешний слой и наоборот. В нашей работе добавлено еще одно действие - передача внешнего мнения агента во внутренний слой другому агенту. В статье найдена формула для вычисления среднего времени достижения консенсуса и проведено сравнение моделей MCVM и CVM. Приведены результаты численного моделирования процесса распространения мнений в соответствии с предложенной моделью MCVM.

Политическая поляризация в соцсетях, как правило, описывается как кластеризация пользователей в онлайн-дискуссии на основе их политических предпочтений. В 2010-е годы для анализа поляризации широко использовались proxies - черты пользователей, которые были призваны обозначить политические предпочтения юзеров, что приводило к неточному отражению их реальных взглядов; анализ текстов для определения предпочтений использовался редко. Предложенная в 2019 году и развитая в 2023 году методика, сочетающая анализ политических предпочтений влиятельных пользователей, кластеризацию инфлюэнсеров, выделение уникальных словарей кластеров, их приложение к полному объему дискуссии и временнУю реконструкцию "эхо-камер", показала, что природа поляризации ни в одной из культур не отражает линейный политический спектр, а также зависит от стилей жизни основных групп дискуссантов.

Во второй части работы представлена модель многослойной социальной сети. Исследуется устойчивость таких сетей, когда игроки взаимодействуют на разных уровнях, и имеется возможность снизить затраты на связь, взаимодействуя с одними и теми же игроками на многих уровнях. (Работа выполнена в соавторстве с Z. Ma, P. Sun)

Один из способов создания случайного графа - это метод предпочтительного присоединения, который используется для описания поведения реальных сетей. Новый узел соединяется с уже существующими узлами пропорционально их степени, что означает, что более "популярные"узлы имеют большую вероятность быть выбранными для соединения. Для направленных графов в работе Bollobas,Riordan (2002) были представлены схемы предпочтительного присоединения, которые позволяют создавать новые направленные связи с заданными вероятностями. В текущей работе предлагается исследовать метод предпочтительного присоединения со схемами присоединения для направленных графов и механизмами удаления узлов и связей, описанными в работе Ghoshal, Chi and Barab asi (2013). Удаления будут применяться в ходе эволюции, что будет влиять на структуру графа. Были получены асимптотические распределения входящих и исходящих связей узлов.

В докладе рассмотрены существующие классические методы оценки и прогнозирования ликвидности банка. Предложен новый подход к прогнозированию ликвидности, основанный на транзакционной активности клиентов. В рамках данного подхода разработан алгоритм построения графа финансовых транзакций, разработана модель прогноза целевой переменной, представлены результаты работы модели и показатели ее качества.

В работе предлагается модель формирования сетей, когда множество игроков разделено на группы. Особенностью модели является функция затрат на поддержание связей, их стоимость зависит от соседей пары игроков, образующих связь. Стоимость связи между игроками может быть снижена, если хотя бы у одного из этих игроков есть соседи из группы, которой принадлежит другой игрок. В работе исследуются некоторые сетевые структуры (минимальные сети, минимально связные сети, полные сети и др.) и условия их устойчивости и эффективности. Изучается, как распределение игроков по группам меняет условия устойчивости и эффективности. Во второй части работы представлена модель многослойной социальной сети. Исследуется устойчивость таких сетей, когда игроки взаимодействуют на разных уровнях, и имеется возможность снизить затраты на связь, взаимодействуя с одними и теми же игроками на многих уровнях. (Работа выполнена в соавторстве с Z. Ma, P. Sun)

С появлением методов больших массивов данных в науке появился принципиально новый раздел - data-driven science, который перевернул с ног на голову дизайн социальных исследований. Однако с течением времени стало понятно, что следование data-driven science постепенно ведет к редукции многих концептов - например, в области коммуникативистики. Редукции подвергается и понимание того, что такое мнение. Мы предлагаем новый, гибридный подход к осознанию динамики мнений в Интернете и демонстрируем методику на основе трех нейромоделей для мэппинга тем и мнений в социальных сетях.

Обсуждение препринта публикации

Существуют значительные проблемы современных больших языковых моделей. Три наиболее важные: галлюцинирование, нестабильность личности (англ. agent persona inconsistency) - частный случай проблемы катастрофического забывания (англ. catastrophical forgetting) и отличия в работе когнитивных функций таких моделей от человеческих. Был выработан качественно новый подход к устранению этих проблем путём приближенного копирования высокоуровневой вычислительной архитектуры мозга с особым упором на ориентированность во времени, наличие устойчивой многоуровневой памяти и биологическую правдоподобность. В докладе приведена суть подхода, аргументация, поддерживающая эту точку зрения, подробное описание построенной композитной архитектуры нейронной сети и результаты её тестирования.

В докладе рассмотрены различные примеры математических моделей сетевых эффектов - теоретико-игровых моделей на сетях, и их частный случай - класс игр с линейным наилучшим ответом. Примеры включают игру координации (динамика наилучших ответов которой соответствует модели динамики Фридкина-Джонсена), олигополию Курно (в т.ч. с эффектами перетока НИОКР) для случаев взаимодополняемых (англ. complements) и взаимозаменяемых (англ. substitutes) товаров, некоторые случаи рефлексивных игр и др. Рассмотрены формальные постановки игр и известных для них задач управления (или сетевых интервенций). Рассмотрен случай задачи центра, способного влиять как на индивидуальные характеристики игроков, так и на структуру взаимодействия участников, в попытке ответить на вопрос о том, какой из методов (индивидуального или структурного) вмешательства эффективнее.

Работа посвящена разработке методов для анализа структуры сетей на основе кооперативной теории игр и приложениям в различных системах. При данном подходе системы описываются графами, вершины которых являются игроками. Одним их ключевых понятий при анализе графов является мера центральности. В работе предлагается оценивать значение центральности на основе решения кооперативной игры в форме Майерсона, когда характеристическая функция определяется через число простых путей в подграфе, подход обобщается с помощью полинома Джексона, вводится понятие интегральной центральности. Также предлагается подход к вычислению значений центральности вершин взвешенных графов, основанный на представлении графа как электрической цепи и использовании законов Кирхгофа.

Для повышения эффективности организации научных исследований с помощью методов машинного обучения были обработаны аннотации научных статей, аффилированных с тринадцатью российскими вузами, в результате чего удалось построить в 2-х и 3-х мерном пространствах «карты компетенций», определить близость как отдельных ученых, так и организаций в целом, подобрать квалифицированных оппонентов для аспирантов и соискателей ученых степеней, расширить состав рецензентов научных изданий и др. В качестве примера приводится карта компетенций Пермского национального исследовательского политехнического университета.

Эволюционные игры являются развивающимся подразделом теории игр. Данный подраздел теории игр применяется при изучении адаптации больших, но конечных популяций к изменениям окружающей среды. При этом предполагается, что каждый из агентов не оказывает значительного влияния на систему. Теория эволюционных игр находит широкое применение во многих областях науки. В частности, в биологии, медицине и моделировании беспроводных сетей. В данной работе исследуется эволюционная игра с двумя уровнями взаимодействия агентов популяции. На первом уровне изменение состояния популяции зависит от изменения состояния окружающей среды, увеличения или уменьшения доступных для агентов ресурсов. На втором уровне изменение состояния популяции зависит от мнений агентов о состоянии окружающей среды. Эти уровни образуют иерархическую структуру, где изменение одного параметра системы, отвечающего за состояние среды, популяции или мнений агентов, влечет за собой изменение остальных элементов системы. В рамках исследования был проведен анализ модифицированной эволюционной игры с учетом влияния состояния окружающей среды и мнений агентов, разработаны вычислительные процедуры на языке MATLAB и проведены две серии численных экспериментов

В докладе обсуждаются факторы, которые могут объяснить разницу между пользователями социальной сети Вконтакте как в наблюдаемых показателях структурного социального капитала (структурная позиция в сети связей внутри города Вологда), так и в показателях воспринимаемого социального капитала (степень «ресурсности» своих социальных связей). Структурная позиция оценивалась в работе с помощью сетевого анализа (SNA) и исчислялась как индивидуальные метрики сетевой центральности. Данные наблюдаемые показатели дополнялись информацией из онлайн-опроса репрезентативной выборки пользователей об особенностях использования социальных сетей и восприятии своего социального капитала. В дальнейшем с помощью метода моделирования структурными уравнениями осуществлялось моделирование показателей социального капитала пользователей.

Запланирован доклад про влияние различных демографических и структурных характеристик пользователей ВКонтакте на процессы формирования мнений.

Исследована динамика мнений пользователей сети ВКонтакте о вакцинации от COVID-19. Была создана матрица доверия на основе графа информационных взаимодействий и произведен прогноз мнений на следующий период. Результаты показали ухудшение отношения пользователей к вакцинации, несмотря на отсутствие изменений в новостном фоне. В работе использованы методы анализа графов, анализа текстов и статистического моделирования.

В работе проводится анализ активности исследователей Института проблем управления в социальной сети ResearchGate.

Доклад посвящен недавно принятой в журнал Advances in Systems Science and Applications (ASSA) работе: https://ijassa.ipu.ru/index.php/ijassa/article/view/1292.

Обсуждение перспективы исследований по прикладным направлениям, посвященным картированию социальных сетей и обработке текстовых массивов (векторизация текстов, их классификация, нейросетевое моделирование).

Доклад посвящен управлению сетевым взаимодействием экономических агентов. Термин «сетевые интервенции» или «сетевое вмешательство» (англ. network interventions) описывает процесс использования данных cетей социального взаимодействия для изменения результатов деятельности участников сети. Существуют различные стратегии сетевых интервенций, и интерес представляет оценка применимости и эффективности этих методов. На примере игр с линейным наилучшим ответом рассмотрены различные стратегии сетевых интервенций. Особое внимание уделено управлению структурой взаимодействия: предложен подход к управлению сетевыми характеристиками стратегического взаимодействия агентов на сети. Для сравнения эффективности различных подходов к управлению рассмотрена задача противоборства двух центров, преследующих противоположные цели.

Доклад посвящен проблеме моделирования долгосрочной динамики социальных групп. Предложено рассматривать социальную группу как адаптивный информационный контур, характеристики которого на длинной шкале времени заданы отчасти генетическими предустановками участников группы, а отчасти множеством социальных институций - неформальных норм и традиций, и формальных законов и правил. На короткой временной шкале информационные характеристики социальной группы в значительной мере определяются структурой социальных связей, которая, в свою очередь, зависит от динамики мнений в группе. Предложены параметры для моделирования генетической составляющей группового социального поведения, а также ряд инструментов для эмпирического анализа рамок, определяющих правила изменения социальных связей в краткосрочной динамике группы.

 

Доклад посвящен проблеме моделирования долгосрочной динамики социальных групп. Предложено рассматривать социальную группу как адаптивный информационный контур, характеристики которого на длинной шкале времени заданы отчасти генетическими предустановками участников группы, а отчасти множеством социальных институций - неформальных норм и традиций, и формальных законов и правил. На короткой временной шкале информационные характеристики социальной группы в значительной мере определяются структурой социальных связей, которая, в свою очередь, зависит от динамики мнений в группе.

Предложены параметры для моделирования генетической составляющей группового социального поведения, а также ряд инструментов для эмпирического анализа рамок, определяющих правила изменения социальных связей в краткосрочной динамике группы.

С 1950-х годов активно исследуется вопрос того каким образом в реальных задачах возникают сетевые структуры В ходе изучения этой области было обнаружено, что сети, полученные из источников разной природы, обладают многими общими свойствами. Было предложено множество хороших вероятностных моделей, однако вероятностный подход не позволяет объяснить причину возникновения конкретных связей. В своей работе я рассмотрел теоретико-игровую модель, использующую взвешенную центральность посредничества (betweenness centrality). Модель позволяет не только получить более сильное ограничение на свойство малого мира (мы назовем это свойство "сверхмалый мир", также более известное как "правило 6 рукопожатий"), но и предположить стратегические причины, по которым образуются конкретные связи, а также причины, по которым правило 6 рукопожатий реализуется в социальных сетях.

Доклад по мотивам моей недавно вышедшей статьи https://www.nature.com/articles/s41598-022-09468-3

Предлагается теоретико-игровая модель, в которой политик и избиратели выбирают, какой соцсетью пользоваться. Соцсети могут заставить политика посылать достоверный сигнал. В равновесии избиратели с большей вероятностью делают наилучший выбор, если одна из соцсетей для них предпочтетельнее другой. Модель описывает факт-чекинг в западных демократиях и применима к регулированию онлайн-платформ. В частности, она показывает, что разделение платформ может привести к снижению уровня факт-чекинга.

В данном докладе будет рассказано об опыте использования систем и технологий поддержки моделирования и принятия решений, которые мы активно применяем в нашем отделе математического моделирования экономических систем ФИЦ ИУ РАН: работы по построению моделей общего равновесия, имитационные модели, параллельные вычисления, описания множества достижимости и Парето-оптимальных состояний, анализа спроса на товары на основе торговой статистики. Коллектив отдела ФИЦ ИУ РАН имеет уникальный многолетний опыт разработки прикладных динамических моделей равновесия. Для эффективной реализации этих моделей была создана система интеллектуальной поддержки математического моделирования экономики ЭКОМОД, включающая возможности проверки корректности модели и соблюдения балансов. Система способна автоматизировать аналитическое исследование моделей, основанных на оптимальном управлении. В настоящий момент мы работаем над расширением функций системы и переводом ее с Maple на бесплатные системы Xcas и SymPy. Также, возникла задача моделирования сложной структуры взаимодействия экономических агентов в экономике, межотраслевых связей и случайных процессов транзакций. Также, планируется рассказать о других разработках отдела.

В докладе будут рассмотрены возможности расширения энтропийного подхода на иерархические модели кластеризации данных. В первой части доклада будет рассмотрена возможность иерархической кластеризации пользовательских данных в ВК на основе энтропии Реньи. Во второй части, будет приведены результаты расширения энтропийного подхода иерархические тематические модели. В рамках данного доклада будут приведены результаты экспериментов по следующим моделям: 1. hierarchical latent Dirichlet allocation model (hLDA), 2. hierarchical Pachinko allocation model (hPAM). 3. hierarchical additive regularization of topic models (hARTM), и по 4 датасетам, два из которых имеют плоскую разметку, и 2 датасета имеют двухуровневую тематическую разметку. На основе экспериментов будет показано, как можно производить настройку иерархических тематических моделей при помощи поиска минимума энтропии Реньи. Кроме того, в докладе будет показан эффект препроцессинга (процедура удаления стоп слов) в терминах энтропии Реньи. Все python коды и датасеты доступны на сайте Github: https://github.com/hse-scila/hierarchical-models