我们提出了一种基于网络的框架，用于揭示和研究社交媒体上协调行为，扩展现有系统并允许暴露不同的协调模式以及估计表征不同社区的协调程度。我们将我们的框架应用于收集在 2019 年英国大选期间的数据集，检测并表征了参与选举辩论的协调社区。我们的工作提供了研究在线信息操纵的更加细粒度和微妙的结果，具有重要的理论和实践意义。

Aug, 2020

提出了一种基于网络的无监督通用方法来揭示协调账户群，经过五个案例研究，证明了该方法可以广泛应用于不同的信息战争场景和协调文化。

Jan, 2020

本文开发了一种数据驱动方法，基于 Markov 链模型和贝叶斯推断框架，同时解决了因过度拟合和任意先验时间尺度的影响对网络动态社群结构提取的问题。该方法可以确定相关时间尺度，并识别在网络上发生的动态模式以及塑造网络本身的因素。

Sep, 2015

本论文提出了一种基于模块性的策略来有效检测和跟踪动态社区，在合成网络和 Twitter 网络中的实验结果表明该框架优于其他最先进的方法，并且它为不同的社交网络提供了一个有价值的工具，来理解社区在动态社交网络中的演化。

Feb, 2023

本论文分析了大规模社交媒体操纵中的宣传和协调行为，并探讨了它们的相互关系，以及它们对 2019 年英国大选中不同社区的真实性和有害性的影响。通过提出和评估多种测量 Twitter 上宣传使用的指标，本研究提供了有关在线行为的新见解。

Sep, 2021

提出了一种基于活动驱动的带记忆时间变化网络框架的时间网络模型，该模型整合了社会强化机制、焦点闭合和循环闭合等机制，可以生成具有社区结构和全局连通性的网络，且与真实的手机通信网络具有多种相似性。

Jun, 2015

在线社区的效力与成员间的动态之间的对应关系的研究，以 Reddit 的 r/place 为例，分析协同活动成功与不同因素之间的关系，为了解社区面对选举干扰或反科学趋势等在线社交威胁的韧性或脆弱性提供更好的理解。

Jul, 2023

通过将社交网络影响视为用户感知的影响，开发了用于用户活动的概率模型，其中每个用户的活动根据一个具有隐藏状态的马尔可夫链发展，而该隐藏状态受用户朋友的集体活动影响。通过使用推特上用户活动的大量语料库验证所提出的模型，数值研究表明，在具有足够观察以确保准确模型学习的情况下，所提出的框架比基于更新过程的模型或传统的未耦合的隐藏马尔可夫模型更好地解释了观察到的数据，并展示了所提出方法在预测下一条推文的时间方面的效用。最后，该模型参数空间中的聚类显示出由用户和他的网络之间的互动动态特征化的不同自然群集。

May, 2013

通过发现一个密集连接的人口的动态社交网络，结构和核心能够提供社交行为和空间行为之间复杂相互作用的强有力的简化，这些研究结果表明社交行为可以用高精度进行预测。

Jun, 2015

社交媒体平台的兴起导致了网络攻击行为的增加，其中包括网络欺凌、在线骚扰和冒犯性和仇恨言论的传播。这篇论文通过分析定义的多样性并提出统一的网络攻击定义，深入研究了攻击性内容检测和攻击性用户行为分析领域，揭示了将社会学见解与计算技术相结合以预防网络攻击行为的有效性。

Nov, 2023