Apr, 2024

回音室内部：推特信息误导的语言基础

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TL;DR社交媒体用户通过分享包含错误信息的帖子或对有争议的话题发表无根据的论点来推动在线上的错误信息传播，在回声室中，由同质性和信息传播中的偏见推动，用户的观点通过与志同道合的同伴重复交互得到加强，本研究探讨了如何通过语言使用来调解围绕错误信息的对话，比较了对话和用户社区内外的多种语言度量，如内外群暗示、可读性和话语连接词，我们的研究发现，在讨论错误信息的回声室中增加了群体身份信号和处理流利度，我们还讨论了这些广泛趋势在不同话题和环境影响下的特点。
发现论文，激发创造
  • 仇恨分子利用共鸣空间升级仇恨言论扩散

    本研究分析了三个流行的在线社交网络上超过 680 万用户发布的超过 3200 万篇帖子，发现仇恨言论传播更多取决于仇恨分子的互动和信息扩散，而不是被单独定位的仇恨内容，这种凝聚力主要通过 “回音室” 互动中用户之间的相互作用进行扩大。

    Feb, 2023

  • 社交媒体上的政治话语：回声室、门卫和两党合作的代价

    本文研究了社交媒体上的政见共鸣箱现象，通过比较社交媒体用户分享和接收内容的政治倾向度量，发现 Twitter 用户往往暴露于认同自己政见的政治观点之中，并探讨了试图打破共鸣箱的网络中介者的困境与关键色彩，同时研究了消费多元观点但产出片面政治观点的 “关键人物” 在共鸣箱形成中的作用，并应用了这些发现来预测社交媒体上的分裂者和关键人物。

    Jan, 2018

  • 社交网络中的同溶团和极化动态建模

    本文研究了社交媒体上自我封闭和观点极化的机制，通过引入激进化动力学模型，在不同的主题和社交状态下发现了社交影响和话题争议度对极化的影响，对社交媒体上自我封闭和观点极化的机制提出了新的见解。

    Jun, 2019

  • 回音室：情感传染和群体极化在 Facebook 上的表现

    本文探讨了在 Facebook 平台上科学和阴谋论社群的演化和情感行为对社群动态的影响。研究结果显示，用户对社群的参与程度和使用者情感行为对社群的演化有显著影响，越参与社群的使用者更容易表现出负面情绪，并且更活跃的用户比不活跃的用户更容易表现出负面情绪。

    Jun, 2016

  • 我、我的回音室和我：关于社交媒体极化的内省

    本研究通过 Social Mirror 流行网络可视化工具在 Twitter 上的随机试验，发现建议用户关注相反政治意识形态的帐户能够减少用户对自己社交网络联系的政治同质性的信念，但仍可在治疗后一周增加他们的联系多样性，而增强其对 Twitter 联系的政治同质性的信念的维持则会使用户在治疗后 2-3 周的联系多样性逐渐减少。

    Mar, 2018

  • Facebook 上的个性特征和回音室

    研究表明，不同和相互冲突的社区由显示相似心理特点的用户填充，科学和阴谋主义回响室中的主导个性模型相同，并且回响室内的稳定略微改变了用户的心理特征。

    Jun, 2016

  • Reddit 上政治互动讨论板块中未出现的回声

    通过对 Reddit 上 2016 年美国总统选举辩论的研究，我们发现用户之间存在交错的政治对话，与传统回音室观点相反，并探讨了可能的社会人口学影响。

    Feb, 2021

  • 病毒性谣言：同质性与极化的作用

    在此论文中，作者证明了旨在量化信息消费模式的指标可能提供有关虚假声明传播的重要见解，通过分析意大利 Facebook 用户消费不同类型（科学和阴谋新闻）的信息，表明用户在不同内容上的参与度与具有类似消费模式的朋友数量成正相关，然后在 7109 份有意识的讽刺虚假声明的外部样本中测试扩散模式，发现在错误信息很普遍的环境中，围绕共有信念的用户聚合可能成为虚假信息的传播方式。

    Nov, 2014

  • 政治信息源的知识图谱表示

    本文通过 11.5 年的数据分析，从知识图谱角度证明了特定信息传播导致回音室的形成不仅与集体拓扑结构有关，还与个体信息消费方式相关，并且信息源的相对‘内部’中立性及对少数实体的极化态度可能引发听众世界观的根本差异性。

    Apr, 2024

  • 谁会在 Twitter 上分享虚假新闻？在线帖子历史中的心理语言暗示区分误传生态系统中的参与者

    该研究旨在通过研究虚假新闻生态系统中的语言学家（例如虚假新闻分享者，谣言核实分享者和随机 Twitter 用户）和创造其语言特征剖面来确定更可能分享虚假新闻的个人，并将所推断的心理语言学提示结合社会人口预测因子包含在一个模型中，从而显著提高虚假新闻分享者的分类准确性，这可以帮助在线平台及时屏蔽潜在的虚假新闻分享者。

    Mar, 2022