MMMar, 2024

等离子体共振模型：非完全信息博弈下，通过孤立子解研究使用第三方干预分析假新闻扩散模型的重复困境条件

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TL;DR通过使用非线性偏微分方程表征表面等离子共振现象，该研究提出了一种模拟假新闻传播过程的新方法，在特定的社交群体或通信网络中迅速放大假新闻传播，并通过孤子解法研究其动态。此外，考虑先手、次手和第三手策略在这个非线性系统中的相互作用，对假新闻传播的放大或抑制做出贡献。该模型旨在理解假新闻传播机制，并提供预防或打击假新闻的见解。通过结合社会科学和物理科学的概念，该研究试图为当代的假新闻问题发展一个新的理论框架。
发现论文，激发创造
  • 应用特氟酸镉纳米颗粒在数字领域的表面等离子共振研究：基于布鲁斯特角和德鲁德模型的不完全信息游戏中假新闻吸附

    通过引入孤立子理论和等离子效应，本研究探索了在数字健康平台中模拟用户行为和参与度的创新应用，通过理论框架和非线性动力学方法结合硒纳米颗粒的特性，研究表明孤立子理论能够捕捉用户行为的复杂非线性动力学，而等离子现象的应用则有助于提高数字健康平台的灵敏度和效果，从而为缓解信息误传提供新的视角和策略。

    Mar, 2024

  • 从怀疑到接受：模拟对假新闻态度的动态

    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

  • 虚假新闻和真实新闻的传播方式在扩散的早期阶段就有所不同

    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

  • 在线信息流审计

    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

  • 基于点过程的虚假新闻干预措施

    本研究提出了一个新的多阶段干预框架，通过将强化学习与点过程网络活动模型相结合来解决社交网络中假新闻的问题。通过选择状态的特征表示，定义缓解行动，构造奖励函数来度量缓解活动的有效性，在预算约束下，将假新闻缓解问题映射到强化学习框架中。在 Twitter 网络上进行实时干预实验来缓解代理假新闻活动，我们的方法在合成数据集上表现优于其他方法。

    Mar, 2017

  • 基于同质性的透明模型：模拟社交网络中的真假新闻

    本文提出了一种新颖的贝叶斯非参数模型，通过同质性调节文章发布和分享用户的主题兴趣之间的相似性，从而发现易于传播的新闻故事的主题和内容，该模型在真实社交网络数据集上训练表现优异，可以更好地预测新闻文章的真实性标签。

    Nov, 2018

  • 探索在 Grover 上的语义扰动

    本文通过对输入新闻文章进行扰动，对 Grover 模型的虚假新闻检测能力进行了探究，测试了其对抗性攻击的韧性，暴露出一些潜在的漏洞需要在进一步的迭代中解决，以确保其能够准确检测出所有类型的虚假新闻。

    Feb, 2023

  • 利用偏微分方程模拟在线社交网络中的信息传播

    本文对建立于局部距离上的反应扩散方程为基础的，由真实数据集验证的数学模型展开了讨论并提出了新的发展与挑战，旨在研究层次与主题对信息传播的影响。

    Oct, 2013

  • 纠结：平衡惩罚和补偿，基于重复困境博弈的事实检查中的最大赔偿问题分析，绕过和最小成本路径，虚假新闻与弱华莱士定律案例

    针对假新闻的传播和有效事实核查问题，本研究借助 Metzler 函数和 Metzler 矩阵对新闻提供者之间信息传播动态进行建模，设计了一种策略来最小化有害的假新闻传播，同时最大化可信信息的传播。通过惩罚性支配问题和最大补偿问题，重新评估新闻提供者的激励并分析其对信息市场均衡的影响。通过将信息传播的纠缠概念应用于实际情境，揭示了新闻提供者之间相互作用的复杂性，并为制定更有效的信息管理策略提供了新的理论和实践见解。该研究旨在提高信息健康和公共数字健康。

    Feb, 2024

  • 基于语言敏感的代理模型用于在线社交网络的数字克隆和虚假信息传播研究

    我们开发了一个模拟框架，用于研究在线社交网络中的虚假信息传播，结合基于代理的建模和自然语言处理技术。

    Jan, 2024