本文研究了 COVID-19 数据可视化在社交媒体上的流传，发现人们往往使用数据驱动的语言来支持他们的论点，这导致了互相持反对意见的人从相同的数据中得出截然不同的结论，最终反映了科学在公共生活中的地位与社会政治分歧。

Jan, 2021

本文提供了一种结合大型数据建模、信息制图和趋势分析的新型自动化主题可视化方法，用于快速发现 COVID-19 疫情下的主题和研究资源，结果显示了有关社交隔离、医疗话题、病毒在不同地区的演变轨迹等信息，同时也表明了迫切需要快速自动化地进行大规模数据的搜索和浏览。

May, 2020

基于 CORD-19 文本摘要的 CORToViz 可视化工具，利用最新科技，通过聚类文章并提取主题的方法，提供快速可视化主题内容和趋势的交互式仪表盘，适用于任何文本文档语料库的数据准备和结果可视化。

Oct, 2023

本研究基于五个变体的 “压扁曲线” 图像，通过反向图像搜索引擎、社交媒体和 Web 档案等三个信息渠道，探究了图像在网络上的传播；文档 URL 还可作为在线图像传播研究的代理。

Jul, 2023

本论文研究了 COVID-19 大流行期间社交媒体消息对公众意见和情感的影响，其中着重关注了公众人物（例如运动员、政治家、新闻人员）分享的内涵以及公众舆论的方向

Feb, 2023

本文提出了一种方法，利用社交媒体上的语言行为探索重要事件（如 SARS CoV2 大流行）对社会的影响，特别是对空间和时间方面的重要特征进行分类和定量分析，并通过时间序列分析和聚类来确定空间 - 时间类别。利用定性比较分析，方法已在意大利首次冠状病毒流行中得到了应用，结果印证了心理学观察结果，即从事件物理距离越远，越会关注团结和政策而不是疫情本身。

Jun, 2023

本文旨在通过使用大数据分析技术（包括探索性数据分析、可视化等）对 2020 年 2 月至 2022 年 7 月尼日利亚的新冠肺炎疫情数据进行分析，为 Covid-19 相关研究做出贡献并展示数据分析工具及技术的能力。

May, 2023

通过大规模数据采集和分析，本文发现新冠疫情期间社交媒体的信息泛滥现象（infodemic）给医疗建议和经济造成了负面影响，因此应采取危机管理和社交网络管理策略，确保信息可靠和可信。

May, 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

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