Jan, 2019

社交媒体与选举操纵的风险与挑战分析：2018 年美国中期选举

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TL;DR本篇论文探讨了 2018 年美国中期选举的选民欺诈和压制问题，并通过分析社交媒体数据，找到了选举干扰的罕见迹象。研究发现，社交媒体数据的分析存在着诸多误差和局限性，因此必须谨慎对待这些数据。
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发现论文，激发创造
  • 分析政治操纵的数字痕迹：2016 年俄罗斯干预 Twitter 运动

    研究探讨了俄罗斯网络媒体滥用社交媒体进行政治宣传对美国 2016 年总统选举的影响，并发现主要扩散滥用文化倾向的信息的为保守派用户。

    Feb, 2018

  • 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

  • 谁会受到在线政治操纵的影响？

    研究探讨了俄罗斯如何通过社交媒体平台干预 2016 年美国总统选举。并且提出了一种采用预测模型来辨别转发恶意内容用户的方法，以此为未来防止此类行为提供有效的思路和帮助；接着，通过用户政治意识、机器人可能性以及其它活动相关的账户元数据三个方面，为我们辨别恶意转发用户提供了一些有力的建议。

    Aug, 2018

  • 2021 墨西哥立法选举基于推特的模型设计与分析

    本文研究了利用推特数据进行预测和分析社会行为的可行性，使用具有地理属性的推特数据进行 2021 年墨西哥议会选举建模，结果表明该方法比传统民意调查更准确和精确。同时，该推特数据与官方普查数据呈正相关，表明在线数据可以提供准确的离线行为表示。

    Jan, 2023

  • VoterFraud2020: 一份包含推特上选举欺诈指控的多模态数据集

    研究了美国 2020 年选举期间 Twitter 上关于选举舞弊的讨论，发布了包含 760 万条推文和 2560 万条转推以及 260 万个用户的 VoterFraud2020 数据集，并对其进行了增强，包括聚类标签、用户暂停状态和推送图像的知觉哈希等。初步分析表明，Twitter 的用户暂停措施主要影响了选举舞弊的推动者社区，并揭示了数据中分享的最常见的 URL、图片和 YouTube 视频。

    Jan, 2021

  • 2020 美国总统选举中虚假信息和阴谋论的在线参与特征

    本文探讨美国 2020 年总统选举前社交媒体上的虚假信息和阴谋论，分析选民意见和社会动态的影响，以及旨在保护选举和民主流程的解决方案。

    Jul, 2021

  • 基于 Twitter 数据的最先进选举预测的元分析

    通过系统的分析整理，该论文第一次对来自 Twitter 数据的选举预测整体研究进行了 Meta 分析，揭示了当前研究不能充分证明其预测能力可以取代传统的选举民调，提供了未来研究的方向和需求。

    Jun, 2012

  • 使用经过普查修正的 Twitter 模型预测 2012 年美国总统选举

    本文使用 Choy 等人 2011 年提出的模型，使用 Twitter 数据预测 2012 年美国总统选举的结果。

    Nov, 2012

  • 2016 年美国总统选举期间 Twitter 上虚假新闻的影响

    本文通过对 2016 年美国总统选举前五个月的 1.71 亿条推特进行分析，确定其中包含 2.2 百万用户链接新闻网站，找出了其中传播虚假新闻和极度偏见新闻的 25%，并揭示了虚假新闻对选举结果的影响。

    Mar, 2018

  • 利用 Twitter 数据进行选举预测的平衡调查

    评论了与使用社交媒体进行选举预测有关的每项研究，发现 Twitter 在选举方面的预测能力被极度夸大，仍有许多难题需要解决。

    Apr, 2012