通过分析世界各地发布的超过一亿条推特信息，研究人员发现在 COVID-19 大流行期间，波动的不可靠和低质量信息可以引发社会不合理行为和严重的公共卫生威胁， 而人们对虚假信息的反应表现出可以通过充分的沟通策略来缓解的早期警告信号。

Apr, 2020

本研究通过分析 Twitter、Instagram、YouTube、Reddit、Gab 等社交媒体平台上信息扩散的情况，探讨了 COVID-19 话题的传播情况，并运用流行病学模型分析了每个社交媒体平台在信息传播方面的表现，发现每个平台都存在不同程度的虚假信息和谣言传播，但可靠和可疑来源的信息传播模式并无不同。最后，该研究提供了各社交媒体平台特定的谣言放大估计数值。

Mar, 2020

初步发现 COVID-19 的社交媒体讨论数量与新病例的增长存在显著的时空关系。其中，关于谣言和低质量信息的讨论存在，但相较其他危机相关的主题，它们的存在不是很突出。

Mar, 2020

本文描述了自 2020 年 1 月 22 日以来我们不断收集的多语种新冠状病毒 Twitter 数据集，旨在通过研究在线谈话动态以及科学信息和未经验证的谣言的跟踪等方面，了解这一全球性危机的影响。最终，该数据集可能有助于推动针对这一全球危机的知情决策和有针对性的政策干预。

Mar, 2020

本研究基于 2020 年 1 月 29 日至 3 月 4 日期间采集的 6700 万条推特，分析了 COVID-19 在 Twitter 上的公共讨论，研究人员从用户所在的国家、社会身份和政治倾向等方面分类，发现虽然大多数有影响力的推特来自新闻媒体、政府官员和个人新闻记者，但影响力最大的推特仍然由普通用户发布。普通用户更容易传播提到 “假新闻” URL 和虚假信息故事情节的推文，而指向 “假新闻” 站点的 URL 的推文最有可能在来源国内被转发，因此不太可能在国际上传播。

Jun, 2020

为了更好地理解应对疫情时的危机管理实践，本研究对 Twitter 上 COVID-19 相关的虚假言论的传播、作者和内容进行了探索性研究，收集了自 2020 年 1 月至 7 月中旬以来被 92 个专业事实核查机构证实为虚假或部分虚假的言论，并发现虚假言论比部分虚假言论传播得更快，结果为对当前科学研究的空白提出了建议，同时也提出了对抗 COVID-19 疫情期间社交媒体虚假言论的对策。

May, 2020

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

该研究提供了一个多语种的新冠病毒 Instagram 数据集，旨在帮助研究社区更好地了解 Instagram 这一主要社交媒体中这一现象背后的动态，并帮助研究这一疫情相关的错误信息的传播。

Apr, 2020

本研究利用推特对澳大利亚 COVID-19 病例进行情感分析和话题模型分析，探究社交媒体对疫情预测的作用，结果表明加入社交媒体变量可以改进疫情预测模型的准确性，并发布全球的 MegaGeoCOV 数据集，以帮助更好地理解全球疫情的动态。

Jun, 2022

本文通过对超过 2.42 亿条推文的大规模计算分析，对 COVID-19 流言与准确信息的特征进行比较研究，并创建了 COVID-19 的流言分类数据集，研究发现该数据集可提高流言分类的正确率超过 9%。

Apr, 2023