| name | physics-society-complex-systems |
| description | Compétence en recherche en physique des systèmes complexes et de la société suivie sur arXiv sous physics.soc-ph, physics.data-an et domaines connexes. Couvre la science des réseaux, la physique statistique des systèmes sociaux, la dynamique des opinions, les modèles épidémiologiques, la science des données physique, la théorie des jeux évolutive, et l'analyse des mobilités urbaines. |
| category | research |
Compétence en Recherche — Physique des Systèmes Complexes et de la Société (physics.soc-ph & physics.data-an)
Présentation
Cette compétence assure une veille scientifique sur la physique des systèmes complexes appliquée à la société via arXiv, principalement sous physics.soc-ph (Physics and Society) et physics.data-an (Data Analysis, Statistics and Probability). Elle couvre la modélisation statistique des phénomènes sociaux, la science des réseaux, la dynamique des opinions, l'épidémiologie computationnelle, la science des données physique, les systèmes urbains et la théorie des jeux évolutive.
Science des Réseaux
- Propriétés des réseaux réels — Distribution des degrés (power-law, scale-free), petit monde (Watts-Strogatz), assortativité, homophilie, coefficient de clustering
- Réseaux petits-mondes et sans-échelle — Modèle de Barabási-Albert (attachement préférentiel), modèle de configuration, réseaux aléatoires (Erdős-Rényi, Gilbert)
- Communautés et détection de communautés — Modularité (Newman-Girvan), Louvain, Infomap, stochastic block models, détection de communautés superposées
- Centralité et influence — Degree centrality, betweenness, closeness, eigenvector centrality, PageRank, HITS, Katz centrality
- Dynamiques sur les réseaux — Percolation, cascades, diffusion d'innovations, synchronisation sur réseaux
- Réseaux multiplexes et temporels — Réseaux multicouches, réseaux dynamiques, corrélations inter-couches
Dynamique des Opinions et Consensus
- Modèle de votant (Voter Model) — Dynamique de consensus, fixation, temps de consensus sur différents types de réseaux, modèle du votant avec bruit
- Modèle de Sznajd — Règle d'unanimité locale, propagation du consensus, transitions de phase dans les systèmes d'opinions
- Modèle de Krause-Hegselmann (HK) — Borned confidence, convergence vers des clusters d'opinions, fragmentation, conditions de consensus
- Transitions de phase sociales — Polarisation, fragmentation, consensus, paramètre d'ordre, température sociale, magnétisation
- Modèles d'opinion avancés — Modèle avec influence des médias, effet de chambre d'écho, biais de confirmation, filtrer bulles, algorithmic bias
- Propagation de rumeurs et désinformation — Modèles épidémiques de rumeurs, fake news spread, fact-checking, debunking
Modélisation Épidémiologique
- Modèles compartimentaux — SIR, SEIR, SIS, SIRS, MSEIR, modèles avec âge-structure, saisonnalité
- Modèles agent-based — Simulation individu-centrée, réseaux de contacts, hétérogénéité des populations, mobililité
- Réseaux de contacts et transmission — Réseaux sociaux pour la transmission, réseaux sexuels, réseaux scolaires, hospitaliers, superspreaders
- Prévention et stratégies — Vaccination optimale, distanciation sociale, confinement, tracing numérique, cordons sanitaires
- Estimation de paramètres épidémiologiques — R₀ (taux de reproduction), temps de génération, intervalle de série, reconstruction épidémiologique
- Épidémiologie computationnelle — GLEAM, STEM, simulation à grande échelle, apprentissage pour la prédiction épidémique
Science des Données Physique
- Méthodes physiques pour l'analyse de données — Inférence bayésienne, maximum d'entropie, théorie de l'information, entropy production, fluctuation theorems
- Physique statistique pour l'apprentissage — Mécanique statistique de l'apprentissage, verres de spin, paysages d'énergie, ensemble de Gibbs, partition function
- Régularisation et physique — Entropie maximale, régularisation par parcimonie, compressed sensing inspiré par la physique statistique
- Analyse de données temporelles — Détection d'anomalies, changements de régime, corrélations croisées, réseaux de corrélation pour séries financières
- Big data et physique — Méthodes de réduction de dimension, data-driven discovery, équations différentielles apprises à partir de données
Systèmes Urbains et Mobilité
- Flux de trafic — Modèles de trafic (Lighthill-Whitham-Richards, Nagel-Schreckenberg), congestion, flux fondamental, traffic assignment
- Modèles de foules — Dynamique des foules, piétons, forces sociales (Helbing-Molnár), panique, évacuations, émergence de files
- Analyse topologique (TGF26) — Analyse topologique des données de mobilité, persistence homology, holes dans les flux urbains, TGF26
- Mobilité urbaine — Modèles de migration, loi de gravité, radiation model, exploration and preferential return
- Villes et lois d'échelle — Scaling laws urbaines (Bettencourt), allométrie urbaine, infrastructure, productivité, pollution
- Réseaux de transport — Réseaux routiers, métro, aériens, propriétés topologiques, résilience, vulnérabilité
Théorie des Jeux Évolutive
- Dilemmes sociaux — Dilemme du prisonnier, bien public, tragedy of the commons, jeu de la poule, snowdrift, stag hunt
- Dynamique du réplicateur — Équations de réplicateur, équilibre, stabilité, évolution de la coopération, fixation
- Sélection de groupe et multiniveau — Coopération par sélection de groupe, kinships, coûts de signalisation
- Jeux évolutionnaires sur réseaux — Structure de réseau et coopération, clustering, assortativité, reciprocity
- Jeux avec sanction et récompense — Altruistic punishment, reward, institutions, normes sociales
- Évolution de la communication — Signaux coûteux, théorie de la signalisation, évolution du langage, conventions
Catégories arXiv surveillées
| Catégorie | Description |
|---|
| physics.soc-ph | Physics and Society |
| physics.data-an | Data Analysis, Statistics and Probability |
| cs.MA | Multiagent Systems |
| cs.SI | Social and Information Networks |
| math.DS | Dynamical Systems |
| q-bio.PE | Populations and Evolution |
Articles notables et tendances
- TGF26 : Analyse de la dynamique des foules — Étude des déplacements de foules dans les espaces urbains, détection de motifs d'écoulement et de congestions
- A Study of Holes : Analyse topologique des réseaux de mobilité — Caractérisation des vides et trous dans les données de mobilité par homologie persistante, identification de barrières structurelles
- Consensus and polarization in opinion dynamics — Modèles récents de polarisation sociale sur réseaux, condition de fragmentation
- Network science for epidemic modeling post-COVID — Leçons de la pandémie pour la modélisation sur réseaux
- Urban scaling laws revisited — Nouvelles données pour les lois d'échelle urbaine, anomalies des villes modernes
Requêtes arXiv recommandées
