Nov, 2014

病毒性谣言：同质性与极化的作用

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 信息（误）时代的集体注意力

    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。

    Mar, 2014

  • 我不同意的一切都是 #FakeNews：政治极化与误信息传播的相关性

    本文研究了政治极化与 Twitter 用户报道的 “fake news” 相关内容之间的关系，并发现极化增加与带有 fake news 关键词和标签的 URL 的用户数量提高，讨论了这些发现对于在打击假消息的持续斗争中跟踪 “fake news” 的挑战的影响。

    Jun, 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

  • 网络舆论极化的解剖传播：社交网络中超级传播者的关键角色

    研究调查了 “超级传播者” 在网络中塑造观点方面的作用，区分了 A、B 和 C 三种类型。 A 型在塑造观点方面起重要作用，B 型起到了平衡 A 型的作用，C 型则像媒体一样提供客观观点并潜在地调节 A 和 B 的影响。研究使用置信系数和 z 值来调查超级传播者的行为，重点关注影响群体动态和观点形成的条件，包括环境因素和随时间的遗忘。研究结果为提高在线通信安全和理解社会影响力提供了洞见。

    Nov, 2023

  • 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

  • 社交网络中的同溶团和极化动态建模

    本文研究了社交媒体上自我封闭和观点极化的机制，通过引入激进化动力学模型，在不同的主题和社交状态下发现了社交影响和话题争议度对极化的影响，对社交媒体上自我封闭和观点极化的机制提出了新的见解。

    Jun, 2019

  • 偏见同化，同类相亲和极化的动力学

    通过对意见形成的模型及推荐算法的研究，论文发现单纯的同构作用不足以导致极化，而需结合存在于社交心理学中的偏见同化现象。

    Sep, 2012

  • 回音室内部：推特信息误导的语言基础

    社交媒体用户通过分享包含错误信息的帖子或对有争议的话题发表无根据的论点来推动在线上的错误信息传播，在回声室中，由同质性和信息传播中的偏见推动，用户的观点通过与志同道合的同伴重复交互得到加强，本研究探讨了如何通过语言使用来调解围绕错误信息的对话，比较了对话和用户社区内外的多种语言度量，如内外群暗示、可读性和话语连接词，我们的研究发现，在讨论错误信息的回声室中增加了群体身份信号和处理流利度，我们还讨论了这些广泛趋势在不同话题和环境影响下的特点。

    Apr, 2024

  • 通过心理和动机因素剖析社交媒体上的虚假新闻传播者

    通过心理学理论和行为研究，研究社交媒体上虚假新闻传播者的特征和诱因，并发现这些特征可帮助在真实社交媒体环境中检测出虚假新闻传播者。

    Aug, 2021