Jan, 2013

科学传闻的解剖学

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TL;DR本文通过 Twitter 研究了 2012 年 7 月 4 日揭示带有难以捉摸的希格斯玻色子特征的新粒子发现前、发现期间和发现后的信息传播过程，发现了用户活动在个人和全局层面上的非平凡时空模式，并对用户活动的时变动力学机制和信息传播网络建模，最终还展示了对约 500,000 名用户行为的准确全局再现。
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发现论文，激发创造
  • 通过查看言语线索，分析人们在社交媒体上如何定向和传播谣言

    本文的研究对象是社交媒体上流传的谣言，以及它们的真实性。研究者通过采集了 9 个事件中包括 330 条谣言推文在内的数据，并应用机器学习算法进行分析，发现了在谣言存在疑问时，人们更倾向于支持这些未经证实的谣言。研究结果表明需要开发更为高效的机器学习算法来判断谣言的真实性，从而避免虚假信息的散播。

    Nov, 2015

  • Twitter 上的谣言检测和分析

    本文建立了一个自然语言处理系统来预测谣言并探索了谣言和事实的差异，通过 COVID-19 推文分析，结果表明语言结构是区分谣言和事实的更好特征，而谣言推文中包含更多与政治和负面情绪相关的词汇。

    Apr, 2023

  • 基于异构图注意力网络的 Twitter 谣言早期检测

    本研究提出基于异质图的元路径捕获方法，结合全局语义关系和社交媒体消息传播结构信息，用于检测社交媒体中的谣言。在真实的 Twitter 数据集上进行的实验证明了该方法的优越性，同时还具有非常早期检测谣言的能力。

    Jun, 2020

  • 信息传染：基于 Digg 和 Twitter 社交网络新闻传播的实证研究

    通过分析两个社交新闻站点的数据，研究表明社交网络在信息传播中发挥关键作用，网络结构影响信息流动的动力学。

    Mar, 2010

  • 社交媒体谣言的检测和解决：一项调查

    本文就社交媒体中的谣言进行了调查研究，介绍和讨论了两种流行的谣言类型，并提出了一个由四个部分组成的谣言分类系统，包括谣言检测、谣言追踪、谣言态度分类和谣言真实性分类。最终总结了社交媒体挖掘中谣言检测和解决的研究方向和建议。

    Apr, 2017

  • 基于扩散模式的 Twitter 谣言真实度判定

    本文探究通过信息传播模式判断未经证实谣言真伪的有效性，并使用图形核从 Twitter 级联结构中提取复杂的拓扑信息，训练出具有高准确性的预测模型。结果表明，团体的共享模式可以揭示谣言的真相或虚假性，即使在谣言传播的早期阶段。

    Jan, 2020

  • 社交媒体谣言检测

    本文介绍了 PHEME 项目开发的一种收集和抽样会话线程的方法，以及用于识别谣言的工具，并描述了针对 2014 年弗格森动荡期间收集的线程进行的注释任务，结果表明我们可以有效地收集社交媒体谣言并识别与多个故事相关的谣言。

    Apr, 2015

  • 通过推特情感预测研究的科学研究公众反应

    本研究旨在预测推特用户在社交媒体上对科学出版物的情感表达，并研究有哪些研究文章特征有助于这种预测。通过识别社交媒体上的研究文章情感，科学家可以评估其研究文章的新的社会影响。

    Sep, 2022

  • 社交媒体中基于突发新闻报道动态的谣言检测学习

    本文介绍了一种基于社交媒体中破解新闻的顺序动态学习的方法来检测谣言的新方法，该方法使用条件随机场作为顺序分类器进行实验，与现有系统和基线相比性能优异。

    Oct, 2016

  • 一种新颖的图神经网络方法用于谣言检测

    在社交媒体上，广泛传播的谣言对人们的日常生活产生了负面影响，导致公众潜在的恐慌、恐惧和心理健康问题。本文提出了一种新的检测模型，通过联合学习用户相关性和信息传播的表示来检测社交媒体上的谣言。评估结果表明，该模型在已有的谣言检测模型方面表现优秀，并且对抗性攻击更具鲁棒性。

    Mar, 2024