社会科学 に関する最新の記事

ハイパーグラフモデルを使って行動がどう広がるかを調べる。

因果発見が社会科学での変数間の関係をどのように明らかにするかを学ぼう。

ネットワークデータ分析における効果的なモデル選択のためのLASSOを探る。

ネットワークのコミュニティ形成を研究して、社会的行動についての洞察を得よう。

グラフ、その特性とシステムへの影響を探る。

この記事は、方向性が複雑なシステムにおけるチューリングパターンにどのように影響するかを探る。

協力戦略とそれが社会福祉に与える影響を調べる。

大規模ネットワークを効果的に研究するためのサンプリング手法を学ぼう。

選択バイアスについて学ぼう、その影響や研究での対処法も。

この方法は、大きくて複雑なデータセットのデータ分析効率を向上させるんだ。

この研究は、グラフィカルなビジュアルでクラスタ検出を改善する方法を探るものです。

この記事では、言語モデルがどれだけ人間の政治的信念や道徳を反映しているかを調べてるよ。

ヌルグラフと1-レギュラーグラフにおけるラベリング技術の研究。

異なるグループが研究でどんな影響を受けるかをよりよく理解する方法。

新しいアプローチでソーシャルインフルエンスを考慮したオフポリシー評価が改善された。

依存関係と平均効果を調べて、モデル精度を改善する。

ウルトラ均質グラフは対称性を持ってて、コンピュータサイエンスとかいろんな分野に影響を与えてるよ。

ネットワーク内のコミュニティを安定して信頼性高く特定する方法。

AIと人間の注釈を組み合わせることで、研究のデータの正確性と効率が向上するよ。

新しい方法がA/Bテストのデータ信頼性を向上させる。

エージェントベースモデルで専門家の貢献を改善するためのフレームワーク。

因果関係グラフが関係を分析して意思決定に役立つ方法を学ぼう。

カテゴリーデータのクラスタリングの方法と応用ガイド。

この記事では、空間データがさまざまな分野の予測モデルにどのように影響するかを考察してるよ。

データの中で因果関係を見つける方法についてのなぞり。

この論文は、時間をかけて政策の影響を評価する方法を探ってるよ。

トビットモデルの主要な仮定をテストして検証する方法。

三角形がない構造に焦点を当てて、グラフの相互作用やそのブロウアップを探る。

グラフの見方、特性、実用的な応用について。

いろんなシステムでのネットワークの動作やパフォーマンスに対する変更の影響を調べてる。

トポロジーコミュニティが複雑なネットワークの理解をどう深めるか探ろう。

複雑ネットワークにおけるマルコフ過程のダイナミクスを多様なアプリケーションのために調査中。

新しいアルゴリズムが参加者のデータを守りつつ、治療効果を推定するのに役立ってるよ。

GeoMatchingはデータの形状を考慮して治療効果の推定を改善するよ。

複雑なシステムを高次の相互作用を通じて分析する革新的なフレームワーク。

この記事では、回帰不連続デザインの問題とそれに対処する方法について話すよ。

複雑なシステムを理解する上での高次因果関係の役割を調べる。

交差グラフと、それがいろんな分野でどんな重要性を持ってるかについての考察。

非超常モデルは、複雑で非正規なデータ関係についての洞察を提供します。

確率微分方程式がいろんな分野でデータ分析をどうやって向上させるかを探る。