Jun, 2024

剖析 COVID-19 社交媒体帖子中激励 / 导致接种疫苗的干扰因素

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TL;DRCOVID-19 疫情暴露了医疗信息系统的重大弱点，社交媒体上的大量错误信息和其他社会经济因素给人们带来了特殊的挑战，本研究通过分析两年时间内收集的大量数据，针对 COVID-19 疫苗的公众动机话题进行了研究，观察到动机话题随时间和地理位置保持不变，而抑制话题快速变化，同时发现内在动机比外部要求对激发公众更有优势，该研究涉及社交媒体中的科学传播与公众激励，可帮助公共卫生官员、决策者和社交媒体平台制定更有效的信息传递策略来削弱错误信息的影响并教育公众科学发现。
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发现论文，激发创造
  • 探索名人对公众态度的影响，针对 COVID-19 大流行：社交媒体共享情感分析

    本论文研究了 COVID-19 大流行期间社交媒体消息对公众意见和情感的影响，其中着重关注了公众人物（例如运动员、政治家、新闻人员）分享的内涵以及公众舆论的方向

    Feb, 2023

  • 利用最小监督理解 Facebook 上 COVID-19 疫苗宣传活动

    本文提出一个最小化监督的多任务学习框架，用于理解在 Facebook 上与 COVID 疫苗相关的信息，包括广告主题和道德基础，通过更详细的主题分析来分析疫苗宣传在社交媒体上的信息策略，从而帮助政策制定者做出更好的流行病控制决策。

    Oct, 2022

  • COVID-19 疫苗虚假信息宣传和社交媒体叙事

    通过研究社交媒体上的不实信息社区和叙事，我们找到了两个嫌疑团体（一个宣传 ' 大重置 ' 阴谋论和另一个宣传生物武器论），这些不实信息通常来自反疫苗和极右派社区，并且偏远的右派社区更受其影响，这也反映了美国左右两派接种疫苗的不平等情况。

    Jun, 2021

  • 使用在线社交媒体评估疫苗接种情绪对传染病动态和控制的影响

    本文讨论了如何利用在线社交媒体上公开的数据测量全球疫苗接种的时空情绪，从而得出康信号与 CDC 纪录的相关性，以及如何利用网络数据分析发现大多数社群都有正向或负向的情绪倾向，并提出在线社交媒体有望成为评估和促进公共健康行为的廉价和有效的工具之一。

    May, 2011

  • 变局中的风向：COVID-19 对推特用户疫苗相关观点的影响

    本文旨在通过分析 Twitter 语料库，识别出在疫情前后关于疫苗持不同态度的特定用户群体，并研究疫苗相关话题的变化，以了解公众对 COVID-19 疫苗的态度变化和原因。

    Nov, 2021

  • 社交媒体中人类价值观和对疫苗的态度

    本文旨在探索社交媒体的潜力作为感知工具，分析疫苗犹豫者的政治观点、道德价值观、人格特征和常见兴趣，在基于数字痕迹的洞察提供的基础上，构建建立通信活动，建立信任，提高社会道德标准。

    Apr, 2019

  • COVID-19 大流行期间 Twitter 上的疫苗话题

    该研究分析了推特上与 COVID-19 疫苗相关的负面言论，使用机器学习技术和自然语言处理技术，提出了 37 种负面话题，并指出 COVID-19 疫苗的消极态度随着疫苗接种的推广而逐渐降低，但需要关注疫苗安全性和政策问题。

    Jul, 2022

  • 通过心理和动机因素剖析社交媒体上的虚假新闻传播者

    通过心理学理论和行为研究，研究社交媒体上虚假新闻传播者的特征和诱因，并发现这些特征可帮助在真实社交媒体环境中检测出虚假新闻传播者。

    Aug, 2021

  • 通过 COVID-19 大流行的视角对在线流言背后的人类的观察性研究

    在线谣言的泛滥已成为社会面临的最大威胁之一。本文采用时间序列分析技术和稳健的因果推断设计，对超过 3200 万条 COVID-19 推文和 1600 万条历史时间线推文进行了大规模观察性研究，旨在理解 COVID-19 期间传播谣言的用户行为和心理，并与大流行前在非 COVID 话题上分享谣言的历史倾向关联。我们的分析强调了跨主题谣言的复杂性，并突出了用户在分享新兴话题及其他方面的谣言行为与其历史倾向之间的积极关联。本研究可为设计面向用户的免疫策略和基于生态的敏捷干预措施提供有价值的基础，以有效应对在线谣言。

    Oct, 2023

  • 社交媒体中的 COVID-19 疫苗犹豫：构建反疫苗内容、疫苗错误信息和阴谋论的公共 Twitter 数据集

    本文介绍了一个包含推特上强烈反对疫苗的帖子的数据集，该数据集可用于研究社交媒体上反疫苗的误解和更好地了解接种疫苗的犹豫。

    May, 2021