Apr, 2017

量化搜索偏见：调查社交媒体政治搜索偏见的来源

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TL;DR本研究提出了一种框架来量化搜索系统中源自不同来源的偏见，并将其应用于 Twitter 上与政治相关的查询，发现无论是输入数据还是排名系统都会显著地在搜索结果中产生不同程度和不同方式的偏见，并讨论了这些偏见的后果以及社交媒体搜索系统界面中信号偏见的可能机制。
发现论文，激发创造
  • 新闻文章中的政治偏见量化

    本文旨在建立一种自动模型，评估在线新闻文章的意识形态偏见，结果表明目前的自动模型能力不足以被用于自动注释文档，进而计算搜索结果中的偏见。

    Oct, 2022

  • 预测模型的定量分析：以在线政治偏见为视角

    本文提出了一个启发式方法来将社交媒体帖子分类为五个不同的政治倾向类别，通过在 Twitter 和 Gab 这两个具有不同政治意识形态的社交媒体数据集上利用现有时间序列预测模型，我们的工作旨在为预测社交媒体平台中的政治偏见的挑战和机会提供启示，最终要为在数字领域减轻政治偏见的负面影响开发更有效的策略铺平道路。

    Sep, 2023

  • 建模社交媒体帖子的政治取向：一项扩展分析

    通过使用新闻媒体偏见和帖子内容来标记社交媒体帖子的两种启发式方法，以及与随机抽取的人工标注数据集进行比较，我们展示了当前机器学习模型在预测社交媒体帖子的政治倾向方面的改进性能，采用传统的监督学习和少样本学习设置。

    Nov, 2023

  • Twitter 上关于政治集体行动的偏见研究综述

    该论文回顾了关于政治群体行为的 Twitter 研究文献，发现这些文献缺乏标准化方法，并且常常没有清晰的社会或政治理论支持，也没有充分证明其方法的有效性，因此需要在这些方面继续探索。

    May, 2016

  • 选举相关推文自动检测和分类

    本文介绍了一种基于深度神经网络的技术框架，用于在 Twitter 上连续纵向地识别和分析选举相关的对话，其模型可以将选举相关的推文检测的 F 分数为 0.92，并将这些推文分类为 22 个主题，其 F 分数为 0.90。

    May, 2016

  • Twitter 对副总统人选政治影响的研究：社交网络与语义分析综述

    该研究回顾了社交网络分析 (SNA) 和语义分析 (SA) 在 Twitter 平台上研究政治领导人支持者网络的应用，以预测他们的政治未来。

    Jul, 2022

  • 网络媒体偏见的量化分析：声音比以往更多吗？

    本研究通过实证测量方式对社交媒体和主流媒体的倾向性进行了对比，并基于美国国会议员的新闻报道对政治党派、地区等背景进行了测试，发现了新闻和博客媒体的不同特征，并提出了一种简单的生成模型来解释两者报道选择过程上的差异。

    Nov, 2011

  • 在不同粒度上分析新闻文章中的政治偏见和不公平性

    本研究利用一个新的、基于 6964 篇新闻文章的辅助指标标签的语料库，开发了一种神经模型对新闻文章中的政治偏见和不公平进行分析，并从单词到整篇文章的不同层次的文本粒度发现了深刻的偏见模式。

    Oct, 2020

  • 量化大型语言模型中的政治偏见：言论内容及言辞方式调查

    我们提出通过分析 LLMs 生成内容中关于政治问题的内容和风格来衡量政治偏见。我们的提议旨在提供 LLMs 生成的政治偏见的细致和可解释的度量方法，以向用户提供透明度。我们的研究关注不同的政治问题，如生殖权和气候变化，并从内容和风格两个方面测量政治偏见，以展示我们的框架的可扩展性和可解释性。

    Mar, 2024

  • Twitter 是否知道你的政治观点？POLiTweets 数据集和半自动方法的政治倾向发现

    研究发现，使用社交媒体平台的用户只需发表 13 篇与社会相关的帖子即可预测其政治取向，作者通过创新的半自动化方法来发现用户的政治倾向，并公开了波兰的 POLiTweets 数据集，以研究多党制的政治倾向和领域转移等问题。

    Jun, 2022