社交媒体平台在信息传播中起着重要作用，本研究旨在通过识别和分类新闻，解决社交媒体平台上虚假消息和不可验证事实的传播问题，提出了基于图模型的概率马尔可夫信息传播模型，并通过实验研究证明了其在准确性和检测时间方面优于现有的虚假信息检测算法。

Oct, 2023

基于大型语言模型的虚假新闻传播模拟框架研究了虚假新闻传播的趋势和控制，揭示了与话题相关性和个体特征相关的传播模式，并评估了各种干预策略的效果和成本，证明了大型语言模型在打击虚假新闻方面的重要性和潜力。

Mar, 2024

社交媒体及其新闻推送算法对于提升构建性对话具有挑战性，本研究使用大型语言模型和基于代理模型的仿真来研究不同的新闻推送算法如何影响在线对话质量，发现新推送算法能够促进跨政治观点的建设性、非有害对话。

Oct, 2023

本文提出了一种基于标记时间点过程的灵活表示方式，开发了一种可扩展的在线算法 Curb 来选择应该何时对故事进行事实核查以有效地减少假新闻和误导性信息的传播。

Nov, 2017

通过追踪来自不同文化背景的社交媒体平台，比如中国的微博和日本的 Twitter 等，我们发现虚假新闻在传播的早期阶段就与真实新闻有着不同的传播特征，并且通过识别信息传播的拓扑特性，可以提前检测社交媒体中的虚假新闻。

Mar, 2018

在 COVID-19 疫情期间，使用多输入（MI）框架将社交媒体文本特征和网络信息特征结合起来，提高了检测不可靠信息的模型的准确性。

Apr, 2023

社交媒体的兴起使得虚假新闻的广泛传播成为可能，而虚假新闻被故意发布以传播错误信息和影响人们的信仰。本文介绍了一种新的方法，通过人机交互的方式改善自动化系统对社交媒体的表示质量，在真实事件中实验表明，在少量人机交互之后，系统检测新闻可信度的性能得到了提升。

Sep, 2023

自动化系统用于跟踪网上平台上的新闻叙事，识别其中的流行叙事，并发现并分析最有影响力的网站和新兴叙事，有助于更快地解决不实信息。

Aug, 2023

通过部署辟谣者传播真实新闻，本研究旨在最小化虚假新闻对社交网络的影响。通过自我模仿学习从负样本中学习，并利用增强状态表示来捕捉 “真实” 环境状态，NAGASIL 证明在假新闻缓解方面具有优越的性能。

Jan, 2024

社交媒体上的仇恨言论和错误信息与心理健康之间存在关联，使用机器学习和大型语言模型，从 Reddit 等社区获取数据并进行分析，揭示了它们在社区中的作用及其与心理障碍和整体心理健康之间的联系。

Sep, 2023