Mar, 2014

信息（误）时代的集体注意力

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TL;DR本研究通过对 230 万个 Facebook 用户的样本进行研究，研究了他们在意大利选举期间边缘政治和新闻讨论中消耗的不同信息。我们发现，尽管信息的质量不同，关注模式是相似的，意味着未经证实的声明（主要是阴谋论）会持续反响。最后，我们根据用户在不同主题中的互动模式对用户进行分类，并衡量了此社交生态系统的样本（1279 个用户）如何对 2788 个虚假信息帖子进行反应。我们的分析表明，与替代信息来源密切互动（即更多地暴露于未经证实的声明）的用户更容易与错误声明互动。
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发现论文，激发创造
  • 科学与阴谋：（误）信息时代中的集体叙事

    研究发现，在社交媒体上，信息消费者聚集在具有类似信息消费模式的独特叙事周围，尤其是在涉及科学与替代新闻时；而传播虚假和嘲讽性信息与阴谋论的新闻的常规受众是最愿意与其互动的。

    Aug, 2014

  • 病毒性谣言：同质性与极化的作用

    在此论文中，作者证明了旨在量化信息消费模式的指标可能提供有关虚假声明传播的重要见解，通过分析意大利 Facebook 用户消费不同类型（科学和阴谋新闻）的信息，表明用户在不同内容上的参与度与具有类似消费模式的朋友数量成正相关，然后在 7109 份有意识的讽刺虚假声明的外部样本中测试扩散模式，发现在错误信息很普遍的环境中，围绕共有信念的用户聚合可能成为虚假信息的传播方式。

    Nov, 2014

  • 虚假信息时代的情感动态

    该研究分析了社交媒体上针对科学和阴谋新闻的集体讨论和极化社区之间的情感动态，发现阴谋性文章的社交互动更倾向于负面评论，而随着评论数量的增加，文章的情感呈负面趋势。

    May, 2015

  • 社交媒体上误信息传播的趋势

    本文研究了 2015 年 1 月至 2018 年 7 月期间 Facebook 和 Twitter 上虚假信息的扩散趋势，并发现与其他新闻、商业或文化站点不同，虚假信息制造者的互动在 Facebook 上骤然下降，而在 Twitter 上持续上升。

    Sep, 2018

  • 可见性和分心对社会传染的限制

    研究社交媒体信息扩散的速度和范围，认为信息的新奇性、用户活动水平、注意力集中和对好友推荐的反应等因素影响信息扩散，用户的所花的最小努力与有限的注意力是信息扩散中的支配性原则，高度连接的个体不太可能传播任意推文，高连接度并不一定导致信息有效传播。

    May, 2012

  • 网络蜈蚣：从主流和另类新闻源的视角理解网络社区之间的相互影响

    本文旨在填补目前尚未系统研究的现代信息生态系统的研究空缺，研究了 Twitter、Reddit 和 4chan 上分享的主流和另类新闻，并发现在 4chan 和 Reddit 上的 “边缘” 社区通常能够成功地在主流社交网络和更广泛的网站上传播另类信息，并提供证据显示这些社区对 Twitter 上有相当程度的影响力。

    May, 2017

  • 回音室：情感传染和群体极化在 Facebook 上的表现

    本文探讨了在 Facebook 平台上科学和阴谋论社群的演化和情感行为对社群动态的影响。研究结果显示，用户对社群的参与程度和使用者情感行为对社群的演化有显著影响，越参与社群的使用者更容易表现出负面情绪，并且更活跃的用户比不活跃的用户更容易表现出负面情绪。

    Jun, 2016

  • 虚假信息传播的瘟疫：是否可以预防？

    本研究报道了在 2010 年美国选举期间发生了一个名为 Twitter-bomb 的有组织虚假信息传播事件，并总结了虚假信息在社交网络中传播的路径；然后以 2016 年美国总统选举为例，描述了虚假信息在 Facebook 等社交媒体上的传播，并就如何提高社区研究对社会问题的影响力展开了讨论。

    Mar, 2017

  • 在 Twitter 上表征宣传网络：案例研究

    本文采用数据驱动方法研究推特上的政治信息传播、社群结构、和推手角色，发现推特政治信息的传播和用户的关联会形成高度政治派别结构，相对应的，节点中心度数据值得进一步关注。

    May, 2020

  • 网络和社交媒体上的虚假信息：一项调查

    本文对虚假信息的不同方面进行了全面调研，包括虚假信息传播的行为者、成功欺骗读者的理由、虚假信息的影响和特征、检测虚假信息的算法以及未来的研究方向。

    Apr, 2018