Jonathan H. Low, Tony Vu, Joseph Keawe’aimoku Kaholokula
et al.
Ethnic and minority groups throughout the United States experience higher rates of sickness and death across a wide range of health conditions. The purpose of this study was to assess social determinants of healthcare access in the Charleston area by race/ethnicity. This study utilized a secondary data set from the 2019 Trident United Way Community Health Needs Assessment. Variables included self-reported reasons for limited healthcare access and race/ethnicity. Results indicated significant differences by race/ethnicity based on not knowing how to access health services (p=.034); not knowing when to see a doctor (p=.006); fear (p=.015); and lack of trust of doctors (p=.014). Additional significant differences were found for cultural/religious beliefs; health insurance related barriers; lack of transportation; and lack of knowledge (all p<.00l). Findings indicate that disparities exist by race/ethnicity related to reasons for limited healthcare access in the Charleston Tri-County area.
Medicine, Social insurance. Social security. Pension
Tanja Kojić, Maurizio Vergari, Maximilian Warsinke
et al.
This study investigates the impact of the Degree of Interactivity on User Experience (UX) and social acceptability (SA) in Mobile Augmented Reality (MAR) applications. As AR technologies become more prevalent, understanding how varying levels of interactivity influence both user perception and social dynamics is crucial for their design and adoption. Two commercially available MAR applications, IKEA and Virtlo, which differ significantly in their interactivity levels, were used to conduct a user study. The study examines how body movements required for interaction with AR content affect both UX and SA, shedding light on users' comfort levels and potential social barriers in public settings. The findings suggest a complex relationship between interactivity, perceived usability, and social considerations, emphasizing the need for a balanced design approach. This research provides valuable insights into the development of future AR applications by addressing not only usability but also the broader social implications of AR interactions. By integrating social acceptability into traditional UX evaluations, this study highlights its significance in ensuring the seamless integration of AR technologies into everyday environments.
Volodymyr Berezanskyi, Оleksіi Baranik, Andrii Datsenko
et al.
Мета роботи. Обґрунтування ефективних умов бойового застосування вертольота Ми-24П під час стрільби з гармати ГШ-30К авіаційними патронами МЕ-30 ГШ для підвищення протидії безпілотним літальним апаратам (БпЛА) оперативно-тактичного рівня типу “Shahed-131/136”.
Метод дослідження. Робота має емпіричний характер і ґрунтується на якісних та кількісних методах аналізу. У дослідженні застосовано математичне моделювання, аналітичні розрахунки ефективності ураження БпЛА та визначення оптимальних умов бойового застосування артилерійської зброї.
Результати дослідження. Обґрунтовано умови бойового застосування гармати ГШ-30К та оптимальну довжину черги в 10 патронів МЕ-30 ГШ для забезпечення ефективного ураження БпЛА оперативно-тактичного рівня не менше заданого рівня. Доведено економічну доцільність застосування авіаційної артилерії у порівнянні з вартістю БпЛА.
Теоретична цінність дослідження. Дослідження розширює теоретичні уявлення про методи боротьби з БпЛА та обґрунтовує підходи до ефективного використання авіаційної артилерійської зброї для протидії сучасним загрозам.
Практична цінність дослідження. Результати можуть бути використані для удосконалення тактики бойового застосування вертольотів Ми-24П, а також для розробки методичних рекомендацій щодо ефективного використання авіаційного артелерійсткого озброєння у боротьбі з БпЛА.
Цінність дослідження. Запропонований новий підхід до застосування авіаційної артилерійської зброї проти БпЛА, зокрема обґрунтована економічна доцільність такого методу та визначені оптимальні умови стрільби.
Обмеження дослідження. Результати дослідження базуються на певних допущеннях щодо характеристик БпЛА та умов бойового застосування. У подальших дослідженнях доцільно розглянути ефективність стрільби по групових цілях, а також можливість інтеграції керованих боєприпасів для підвищення точності ураження.
Volodymyr Gurkovskyi, Ivan Havryliuk, Yurii Kliat
et al.
Purpose. To examine key trends in Ukraine’s security diplomacy in the post-war world, including multilateral guarantees, economic reconstruction, countering hybrid threats, defense cooperation, and scientific diplomacy, providing recommendations to strengthen Ukraine’s role in the new geopolitical reality.
Method. A historical-comparative method.
Findings. Five trends identified: Ukraine’s geopolitical role, countering hybrid threats, security guarantees, economic reconstruction, and scientific diplomacy.
Theoretical implications. Development of Ukraine’s resilience diplomacy concept, integrating historical lessons (Congress of Vienna) with modern challenges (2025 negotiations, hybrid threats), enriching theories of international relations and security strategies.
Paper type. Theoretical.
Oleh Bashynskyi, Marta Peleshko, Taras Berezhanskyi
et al.
Мета роботи: Метою статті є дослідження сучасних підходів до організації евакуації населення в умовах надзвичайних ситуацій природного, техногенного та воєнного характеру. Робота спрямована на виявлення ключових викликів у сфері управління евакуаційними заходами та розробку рекомендацій для підвищення їхньої ефективності.
Методи дослідження: Використано методи системного аналізу, моделювання та синтезу для оцінки концептуальних моделей евакуаційних систем і їхньої результативності.
Результати дослідження: Встановлено, що ефективна система евакуації передбачає чітке планування та координацію переміщення населення з небезпечних зон, враховуючи його професійну, освітню чи територіальну приналежність. Розроблено структурну модель управління евакуацією, яка включає спеціалізовані органи, такі як евакуаційні комісії та пункти, а також автоматизовані підсистеми для моніторингу й реагування. Доведено, що гнучкі способи евакуації (одночасний, послідовний, вибірковий, комбінований) дозволяють мінімізувати ризики залежно від типу та масштабу надзвичайної ситуації.
Теоретична цінність дослідження: Робота розширює теоретичні основи управління евакуаційними процесами шляхом класифікації рівнів реагування та факторів, що впливають на поведінку людей під час евакуації, зокрема часу, щільності скупчення та відстані до виходу. Запропоновано математичну модель для оцінки критичного рівня паніки, що збагачує розуміння психоемоційних аспектів у кризових ситуаціях.
Практична цінність дослідження: Рекомендації, розроблені в статті, можуть бути використані органами влади для вдосконалення планування та реалізації евакуаційних заходів на національному та регіональному рівнях. Запропонована модель управління евакуацією з інтеграцією автоматизованих систем підвищує оперативність реагування та безпеку населення. Результати дослідження корисні для розробки нормативних документів і підготовки спеціалізованих служб до дій у надзвичайних ситуаціях.
Тип статті: теоретичний з практичними рекомендаціями.
Мета роботи. Наукове обґрунтування та систематизація факторів зовнішнього і внутрішнього середовища функціонування підприємств оборонно-промислового комплексу України для розробки адаптивної системи стратегічного планування на основі когнітивного підходу та інтелектуальних технологій.
Метод дослідження. Застосовано комплекс інструментів стратегічного аналізу: адаптовану модель «п’яти сил» М. Портера для аналізу мікросередовища, SWOT-аналіз для визначення можливостей і загроз ОПК, а також методи когнітивного та логіко-лінгвістичного моделювання для формалізації процесів прийняття рішень суб’єктом управління.
Результати дослідження. Проведено детальну класифікацію факторів зовнішнього середовища ОПК в умовах воєнного стану; ідентифіковано атрибутивні та реляційні параметри мікросередовища підприємств; систематизовано загрози функціонуванню галузі. Обґрунтовано доцільність впровадження систем підтримки прийняття рішень (DSS), що базуються на технологіях Індустрії 4.0 (ERP, MES, AI), та використання зворотного логічного виводу для проектування «моделі майбутнього» підприємства.
Теоретична цінність дослідження. Робота поглиблює теорію адаптивного управління через впровадження когнітивного підходу до аналізу концептосфери та онтології знань у сфері ОПК. Уточнено сутність «атрибутивних» та «реляційних» концептів як основи для створення цифрових двійників складних промислових систем.
Практична цінність дослідження. Отримані результати дозволяють підприємствам ОПК перейти від директивного до адаптивного планування, забезпечуючи стійкість (resilience) виробничих циклів до зовнішніх шоків. Запропоновані алгоритми сприяють автоматизації взаємодії із замовником, оптимізації собівартості та ефективній диверсифікації діяльності.
Цінність дослідження. Уперше проведено авторську систематизацію параметрів мікросередовища ОПК України з урахуванням специфіки воєнного стану та DefenseTech-кластерів, що дозволило поєднати методи класичного стратегічного менеджменту з наскрізними цифровими технологіями (AI, Big Data, когнітивне моделювання).
Обмеження дослідження. Обмеження стосуються високої динамічності змін у нормативно-правовому регулюванні оборонних закупівель та складності формалізації суб’єктивних ментальних моделей осіб, що приймають рішення (ОПР).
Тип статті: Дослідницький.
The social metaverse is a growing digital ecosystem that blends virtual and physical worlds. It allows users to interact socially, work, shop, and enjoy entertainment. However, privacy remains a major challenge, as immersive interactions require continuous collection of biometric and behavioral data. At the same time, ensuring high-quality, low-latency streaming is difficult due to the demands of real-time interaction, immersive rendering, and bandwidth optimization. To address these issues, we propose ASMS (Adaptive Social Metaverse Streaming), a novel streaming system based on Federated Multi-Agent Proximal Policy Optimization (F-MAPPO). ASMS leverages F-MAPPO, which integrates federated learning (FL) and deep reinforcement learning (DRL) to dynamically adjust streaming bit rates while preserving user privacy. Experimental results show that ASMS improves user experience by at least 14% compared to existing streaming methods across various network conditions. Therefore, ASMS enhances the social metaverse experience by providing seamless and immersive streaming, even in dynamic and resource-constrained networks, while ensuring that sensitive user data remains on local devices.
Michael D. Ekstrand, Afsaneh Razi, Aleksandra Sarcevic
et al.
Recommender systems are usually designed by engineers, researchers, designers, and other members of development teams. These systems are then evaluated based on goals set by the aforementioned teams and other business units of the platforms operating the recommender systems. This design approach emphasizes the designers' vision for how the system can best serve the interests of users, providers, businesses, and other stakeholders. Although designers may be well-informed about user needs through user experience and market research, they are still the arbiters of the system's design and evaluation, with other stakeholders' interests less emphasized in user-centered design and evaluation. When extended to recommender systems for social good, this approach results in systems that reflect the social objectives as envisioned by the designers and evaluated as the designers understand them. Instead, social goals and operationalizations should be developed through participatory and democratic processes that are accountable to their stakeholders. We argue that recommender systems aimed at improving social good should be designed *by* and *with*, not just *for*, the people who will experience their benefits and harms. That is, they should be designed in collaboration with their users, creators, and other stakeholders as full co-designers, not only as user study participants.
Adaptively forecasting human behavior in social settings is an important step toward achieving Artificial General Intelligence. Most existing research in social forecasting has focused either on unfocused interactions, such as pedestrian trajectory prediction, or on monadic and dyadic behavior forecasting. In contrast, social psychology emphasizes the importance of group interactions for understanding complex social dynamics. This creates a gap that we address in this paper: forecasting social interactions at the group (conversation) level. Additionally, it is important for a forecasting model to be able to adapt to groups unseen at train time, as even the same individual behaves differently across different groups. This highlights the need for a forecasting model to explicitly account for each group's unique dynamics. To achieve this, we adopt a meta-learning approach to human behavior forecasting, treating every group as a separate meta-learning task. As a result, our method conditions its predictions on the specific behaviors within the group, leading to generalization to unseen groups. Specifically, we introduce Social Process (SP) models, which predict a distribution over future multimodal cues jointly for all group members based on their preceding low-level multimodal cues, while incorporating other past sequences of the same group's interactions. In this work we also analyze the generalization capabilities of SP models in both their outputs and latent spaces through the use of realistic synthetic datasets.
This paper examines the implications of circular migration within the EU for access to social rights, using live-in care workers commuting between Austria and Eastern Europe as a case study. While mobile workers are formally covered by EU social security coordination, the existing regulations fall short of addressing the specific challenges posed by circular migration. The paper explores how legal frameworks in Austria – particularly the Home Care Act and the care allowance system – promote circular migration. It then examines how such migration patterns complicate access to social rights. Circular migrants do not fit neatly into the existing allocation criteria for unemployment benefits within EU coordination, such as the distinction made between workers who return home and those who remain in the employer state. For live-in care workers, termination of employment results in a loss of residence in Austria, they are not integrated into their home labour market, and depend on agencies to seek cross-border jobs. These specific vulnerabilities are not addressed in the existing coordination rules. With regard to pension entitlement, the paper focuses on the ‘Ausgleichszulage’, a non-contributory benefit for low-income retirees, which is restricted to Austrian residents. Although permitted under EU law, this residency requirement effectively excludes circular migrants, who typically retire in their country of origin. 1
Abstract This paper uses actuarial models to analyze the impact of tax authority's full responsibility collection of social security fee on the scope for reducing the pension insurance contribution rate. The study finds that: (1) The tax authority's full responsibility for collecting social security fees can increase the pension insurance collection rate by 20.3%-25.2%; (2) If the balance of fund income and expenditure and pension treatment remain unchanged, the contribution rate can be reduced by 1.34–2.22% in 2021–2030; (3) If the state-owned shares are transferred to enrich the social security fund, the contribution rate can be reduced by 3.58–4.22% in 2021–2030, and the payment burden of enterprises can be significantly reduced. In short, if the tax authority is fully responsible for collecting social security fees, it can provide conditions for lowering the contribution rate of pension insurance, but it needs to cooperate with other policies, such as the transfer of state-owned shares to enrich the social security fund. Chinese government should gradually clarify the tax authority's responsibility for collection to reduce the contribution rate of pension insurance and stimulate the market vitality.
Мета роботи: полягає у визначенні сучасних аспектів трансформації мовної підготовки у військовій сфері України.
Метод дослідження: аналіз; синтез; порівняння; абстрагування та кон’юнктурний аналіз (мислення).
Результати дослідження: визначені основні аспекти трансформації мовної підготовки у військовій сфері України; сформовані необхідні зміни щодо стратегії мовної підготовки у військовій сфері України; визначені основні фактори, які впливають на процес організації мовної підготовки у військовій сфері України; сформовані напрями досліджень за визначеною тематикою; визначені шляхи трансформації мовної підготовки у військовій сфері України; сформовані основні завдання та функції мовної підготовки військовослужбовців у вищих військових навчальних закладах України; визначені заходи підвищення ефективності мовної підготовки у вищих військових навчальних закладах України та перспективи їх реалізації.
Теоретична цінність дослідження: полягає у формуванні поглядів щодо можливої реалізації основних заходів трансформації системи мовної підготовки із урахуванням особливостей триваючої російсько-української війни.
Тип статті: теоретична.
Social media popularity (SMP) prediction is a complex task involving multi-modal data integration. While pre-trained vision-language models (VLMs) like CLIP have been widely adopted for this task, their effectiveness in capturing the unique characteristics of social media content remains unexplored. This paper critically examines the applicability of CLIP-based features in SMP prediction, focusing on the overlooked phenomenon of semantic inconsistency between images and text in social media posts. Through extensive analysis, we demonstrate that this inconsistency increases with post popularity, challenging the conventional use of VLM features. We provide a comprehensive investigation of semantic inconsistency across different popularity intervals and analyze the impact of VLM feature adaptation on SMP tasks. Our experiments reveal that incorporating inconsistency measures and adapted text features significantly improves model performance, achieving an SRC of 0.729 and an MAE of 1.227. These findings not only enhance SMP prediction accuracy but also provide crucial insights for developing more targeted approaches in social media analysis.
AbstractAfter a decade of unprecedented austerity, Greece abruptly changed the course of pension consolidation in 2022 and implemented the controversial carve‐out pension funding approach, whereby a portion of existing pay‐as‐you‐go (PAYG) contributions are diverted to fund individual pension savings, thus undermining the financing of existing PAYG pensions. Although inspired by the World Bank’s 1994 pension privatization blueprint, the Greek 2022 reform features a major policy shift by entrusting the management of individual pension savings to a dedicated government body, ostensibly to try to remedy inherent market failures in private pension provision. Like earlier reforms in Eastern Europe, the multi‐decade transition costs of carve‐out funding have been vastly underestimated in Greece, which will give rise to fiscal distress in the coming years when annual transition costs become sizeable and favourable international financing terms start to change. Unless firm political commitment is established to implement the measures necessary to finance the transition costs, Greece may have to resort to reform reversals similar to those already implemented across Eastern Europe.
The agenda of classical social theory has been formed to understand social and economic developments, the effects of these developments on society, and suggestions for solving social problems. The emergence of capitalist production and its impacts on society are areas where the intellectual activities of Karl Marx, Max Weber, and Emile Durkheim, known as founding sociologists, are concentrated. Changes in labor characteristics and the principles that shape working life have found a place among the various concepts and discussions of the founding sociologists, and a theoretical ground for understanding modern labor has been formed. Based on relevant theoretical discussions, the main goal of this article is to develop an inquiry into the possibility of considering the concepts of labor and freedom together. Consideration of freedom, one of the most ancient and deeply rooted issues in the history of thought, in the context of labor will help us understand in which situations labor can create an opportunity for freedom or, on the contrary, a different form of slavery. The historical tracking of the relationship between labor and freedom is another element aimed in this article, from master–slave duality in Ancient Greece to the modern worker who has the right to freely sell his/her own labor power. In precapitalist societies, the structure of freedom that excludes labor made labor respectable, along with 19th-century social thinking. Contrary to the precapitalist freedom structure that excludes labor, the 19th-century social thought elevated labor to a respectable position. In this context, the relationship established by classical social theorists between labor and freedom has been effective in breaking away from the traditional definition of labor and becoming a reality that cannot be ignored for daily life, and in this reality, it becomes a necessary and desirable position in terms of freedom from time to time.
Industrial relations, Social insurance. Social security. Pension
Social insurance is an essential component of a contemporary social security system since it protects people's fundamental well-being, but it also incurs a heavy cost for businesses. If social security costs are excessively high, business profitability will suffer, and innovation will be discouraged. The most affected companies would be those in labor-intensive industries and medium-sized enterprises. Chinese businesses have suffered severe losses as a result of the COVID-19 outbreak. Given the circumstance, China enacted additional tax cuts and preferential social insurance premium plans. This article suggests a lower ratio of contribution as a strategy to cut the cost of social insurance premiums for businesses, given the growth of the social security fund in recent years and the proportion of participants to recipients in pension funds. It would be possible to increase firm profitability and lessen the impact of COVID-19 on industries by minimizing this operation burden. In order to compare the financial performance of state-owned manufacturers (SOMs) to that of their non-state-owned peers, who have a lower ratio of contribution, this study uses a multiple regression model. The ratio of contributions was inversely correlated with an enterprise's financial performance. In other words, financial performance will improve as the ratio of contribution lowers; nevertheless, this effect is more pronounced in SOMs. The final section of this study proposed optimized approaches for social insurance premiums reform.
The effectiveness of labor market matching affects the duration and natural rate of unemployment. In return, availability and prevalence of job search channels are important determinants of the effectiveness of the matching process. This study uses the Household Labor Force Survey (2014-2019) micro data to investigate the relationship between individual characteristics and choice of job search channel. The findings from the nonlinear econometric model show the use of the Turkish Employment Agency as a job search channel to have significantly increased over time. The results also show women to be more likely to apply to the Turkish Employment Agency or to private employment offices compared to men and to be less likely to apply to employers directly and search with the help of friends. Large heterogeneity also occurs across age groups. The results show directly applying to employers to be more common among young individuals under the age of 25, and looking for a job with the help of friends and relatives to be more common among individuals over 45. Finally, those who’ve been unemployed for 3 months or more are more likely to use any job search channel compared to those who have been unemployed for less than two months.
Industrial relations, Social insurance. Social security. Pension
Over the past decade, an explosion in the availability of education-related datasets has enabled new computational research in education. Much of this work has investigated digital traces of online learners in order to better understand and optimize their cognitive learning processes. Yet cognitive learning on digital platforms does not equal education. Instead, education is an inherently social, cultural, economic, and political process manifesting in physical spaces, and educational outcomes are influenced by many factors that precede and shape the cognitive learning process. Many of these are social factors like children's connections to schools (including teachers, counselors, and role models), parents and families, and the broader neighborhoods in which they live. In this article, we briefly discuss recent studies of learning through large-scale digital platforms, but largely focus on those exploring sociological aspects of education. We believe computational social scientists can creatively advance this emerging research frontier-and in doing so, help facilitate more equitable educational and life outcomes.
A social robot acting as a 'mediator' can enhance interactions between humans, for example, in fields such as education and healthcare. A particularly promising area of research is the use of a social robot mediator in a multiparty setting, which tends to be the most applicable in real-world scenarios. However, research in social robot mediation for multiparty interactions is still emerging and faces numerous challenges. This paper provides an overview of social robotics and mediation research by highlighting relevant literature and some of the ongoing problems. The importance of incorporating relevant psychological principles for developing social robot mediators is also presented. Additionally, the potential of implementing a Theory of Mind in a social robot mediator is explored, given how such a framework could greatly improve mediation by reading the individual and group mental states to interact effectively.
Current network inference algorithms fail to generate graphs with edges that can explain whole sequences of node interactions in a given dataset or trace. To quantify how well an inferred graph can explain a trace, we introduce feasibility, a novel quality criterion, and suggest that it is linked to the result's accuracy. In addition, we propose CEM-*, a network inference method that guarantees 100% feasibility given online social media traces, which is a non-trivial extension of the Expectation-Maximization algorithm developed by Newman (2018). We propose a set of linear optimization updates that incorporate a set of auxiliary variables and a set of feasibility constraints; the latter takes into consideration all the hidden paths that are possible between users based on their timestamps of interaction and guide the inference toward feasibility. We provide two CEM-* variations, that assume either an Erdos Renyi (ER) or a Stochastic Block Model (SBM) prior for the underlying graph's unknown distribution. Extensive experiments on one synthetic and one real-world Twitter dataset show that for both priors CEM-* can generate a posterior distribution of graphs that explains the whole trace while being closer to the ground truth. As an additional benefit, the use of the SBM prior infers and clusters users simultaneously during optimization. CEM-* outperforms baseline and state-of-the-art methods in terms of feasibility, run-time, and precision of the inferred graph and communities. Finally, we propose a heuristic to adapt the inference to lower feasibility requirements and show how it can affect the precision of the result.