Sep, 2023

向有主观观点的人解释搜索结果立场

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TL;DR使用搜索引擎查找信息以形成观点，搜索引擎的认知努力可能使偏见用户易受认知偏差的影响。本文通过对搜索结果进行分类和标签，并为其生成解释，研究表明标签和解释可促进多样化的搜索结果消费，但在此情境下未发现用户观点有系统变化的证据，这些结果有助于搜索引擎设计者做出更明智的设计决策。
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发现论文，激发创造
  • 搜索中的用户行为：寻找参与和逆效应

    研究了高度观点倾向用户对争议话题的搜索行为，发现争议结果的呈现方式和偏见指标不仅会增加他们对相反态度内容的吸引，而且会降低搜索页内的整体互动程度，并且发现指示态度的标签会增加用户对各种观点的消费，尤其在搜索结果存在偏见时。

    Jan, 2024

  • 论辩中立场失衡的感知性偏差

    探讨了传统自然语言处理方法中的绝对偏见分类目标是否可取，并尝试提供了一种基于相对偏见分析的模型。作者以争论中的立场偏见为案例进行众包实验，证明有较弱的人工干预的情况下可以感知文本之间的相对偏见区别。

    Oct, 2022

  • (社交媒体数据中表达的态度) 与公共舆论调查之间的 (不) 一致性

    本研究通过分析受访者在社交媒体上表达的态度与其公开问卷中的回应的区别，发现在进行态度检测时，存在时间不一致、不同建构和测量误差等问题，进一步为研究确定模型的局限性提供了一个框架，提供重要的见解。

    Sep, 2021

  • 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

  • 基于一致性线索的立场分类

    本文提出了一种利用 BERT 表征和新颖的一致性约束进行立场分类的神经网络模型，并在包括辩论网站在内的多个网站上的数据集上进行了实验，证明了我们的方法比现有基线方法更为有效。

    Oct, 2019

  • 使用认识立场检测探究政治修辞学

    利用计算语义学中的认知态预测自动化政治话语内容分析，并通过对美国政治意见书的大规模分析，对美国政治意识形态下引用的信仰持有者进行特征化。

    Dec, 2022

  • 社交媒体立场检测的可能因素分析

    本文旨在探讨利用用户在社交媒体上的行为特征来检测其对不同主题的立场。实验结果表明，用户的立场可以通过其相对应的社交网络特征得到比较好的检测，同时发现这些特征具有一定的隐私影响。

    Aug, 2019

  • 网络和社交媒体中的立场检测：一项比较研究

    本文探讨了在社交媒体平台上进行自动立场检测的多种方法，包括神经模型和经典的分类器模型，并对它们的可复现性和比较性能进行了详细的研究和实验。

    Jul, 2020

  • ConStance: 建模标注上下文以提高立场分类效果

    通过研究 Twitter 上的政治立场检测任务，开发了一个名为 ConStance 的模型，该模型可以同时估计金标注签和学习新实例的分类器，并且其学习的分类器在预测政治立场方面的表现比多种基线方法要好，同时该模型的可解释性参数能够阐明每个文本语境的影响。

    Aug, 2017

  • 图像搜索中的公平性：职业定型在图片检索中的研究及其去偏见化方法

    本研究聚焦于关键词图像搜索领域中的偏见和公平性问题，评估并减轻搜索结果中的性别职业刻板印象。通过使用开源和专有的 API 来确定图像的性别，我们提出了一种考虑到与指定关键词的相关性和公平性的公平感知排序算法，并在实验中证明其显著地提高了公平性分数和相关性分数。

    May, 2023