- 在网络欺凌情感分析中的简易数据增强
通过使用支持向量机（SVM）和简单数据增强（EDA）进行情感分析的评论过滤，以解决 Instagram 中青少年印尼人群 50% 遭受的网络欺凌问题，测试结果显示 SVM 与 EDA 相结合可使 k-Fold 交叉验证得分提高 2.52%， - 极化社会中的视觉政治传播：巴西总统选举在 Instagram 上的纵向研究
研究通过计算方法和定性方法，调查 2018 年和 2022 年巴西总统候选人发布的 11,263 张 Instagram 帖子中使用的视觉传达策略，发现庆祝和积极色调的图像普遍存在，并展示了候选人与选民在更情感层面上的联系。此研究还揭示了巴 - 即时宠物疗法：用 GAN 生成的图像制作治疗性社交媒体内容
使用基于生成对抗网络的框架生成虚假宠物图像，并在 Instagram 上发布，这些虚假图像产生了与传统宠物照片账号相当的用户参与度，强调了该框架可用于宠物疗法社交媒体内容的应用性。
- 自我管理的 Instagram 页面：用于吸引人类的社交陷阱
介绍了一种用于吸引兴趣爱好不同的在线社交网络用户的新颖概念 —— 社交蜜罐，并提出了基于全自动化内容生成策略和参与计划的框架来模拟 Instagram 页面，通过统计分析有效的社交蜜罐的特征。
- 卷积神经网络分类葡萄牙水母图像
通过卷积神经网络识别 Instagram 上的葡萄牙水母照片，该网络在准确率、精确度、召回率和 F1 分数方面的表现最佳，实现了从社交媒体获得类似海洋生物分布时空信息的可能性。
- KDD从野外图像中搜索服装产品
该研究提出了一个用于在社交媒体上寻找相似服装的系统，该系统使用多个 CNN 检测器定位高级别描述区域并将其分类，最终使用多任务功能中学习到的特征嵌入对每个项目进行比较，并根据距离排名。
- WWW当代语言：Hashtags 的实证分析
本文对 Instagram 上分享的 hashtag 进行了首次大规模实证分析，揭示了从时空、语义和社会维度出发的一系列发现，其中包括时序模式可划分为四个不同群集、语义位移较大的 hashtag 有不可忽略的比例、用户分享较均匀的 hash - CVPR学会从视频时长中检测亮点：简约之美
本文提出了一种基于视频长度的无监督高光检测方法，利用用户生成视频中的短片段为高光片段，通过对数据的训练，将该方法应用于 Instagram 的标注视频上，最终在两个难以处理的公共视频高亮检测基准测试中大幅改进了无监督高亮检测的技术水平。
- 利用语言和社交特征预测 Instagram 上敌对言论的存在和强度
本论文旨在利用语言和社交特征预测未来在线讨论中针对性评论的出现和强度，并基于 Instagram 评论数据集，展示其在预测任务完成中的良好表现。
- 社交餐饮的自下而上分析
本研究通过对 Instagram 上标签和社交网络数据的分析，尝试理解外部图片的内容以及其与已有标签的关联，特别地，通过纯粹的社交网络数据尝试识别食品图像的类别和内容，并证明了该方法在识别流行食品类别时的正确率可以达到 70% 以上，这表明 - AAAI数字时代的美食崇拜：全球 #foodporn
近年来，“食品色情” 现象逐渐增多，但该研究通过对于近 1000 万 Instagram 用户的行为数据分析，发现 #foodporn 可以激发健康生活方式的积极意义，为促进健康食品消费提供指导意义。
- 公共卫生的社交媒体图像分析
研究通过 Instagram 中用户提供的标签与机器标注标签的数据来源的可行性及其对公共健康状况的研究价值，发现二者均可用于推断县域健康状况，并提出了机器标注标签在研究物质滥用方面的应用潜力。
- 自拍时代的曙光：探究 Instagram 上自拍的者、地点和方式
分析数百万张照片，发现自拍照的数量在 2012 年至 2014 年间增长了 900 倍，并成为 Instagram 上引起关注的有效媒介；与其他内容相比，涉及自拍的互动表现出明显的同质性变化，并显示了不同文化背景下样式的差异。
- Instagram 社交网络上的网络欺凌事件检测
研究怎样利用众包方法对 Instagram 上的图片内容进行标注从而基于特征分析与构建分类器以自动监测和检测网络欺凌及侵害。
- 美食色情：烹饪互动中的肥胖模式
这篇论文通过分析 Instagram 上 214,753 家餐厅的照片，旨在评估快餐和连锁餐厅与肥胖症之间的关系，揭示社交媒体上饮食健康的社交强化和认可的本质，发现快餐除了在社交交互和个人感知中扮演一定角色外，还与社交认可等因素反向，体现饮 - 研究 Instagram 上用户活动、人口统计、社交网络结构和用户生成内容
通过对 Instagram user-generated content 进行大规模定量分析，我们揭示了 Instagram 的社交网络结构特性、用户行为、个人资料以及用户生成的内容等多方面洞见，这是第一篇深入分析 Instagram 的首 - Instagram 通過在線受歡迎度和主題興趣的角度進行觀察
通过对 Instagram 数据集进行分析，研究了其网络结构、内容生成和消费动态以及用户标签媒体的行为，以了解人类行为动态在社交技术系统中的表现，重点关注用户和内容的流行度、在线环境中用户交互的机制以及个体主题兴趣如何汇聚形成集体趋势。