political communication | BriefGPT

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如何通过对齐优化多模态数据
研究多模态数据，重要的因素是了解各个模态之间的关系和相互作用，通过对齐各个模态数据可以提高预测质量、跨模态查询以及解决模型解释性问题。通过分析德国议员如何对待极右派 AfD 成员的演讲，以及在 2020 年美国总统竞选中预测视频广告的气氛，
PDF2 months ago
信赖生成 AI：聊天机器人能有效验证政治信息吗？
本研究比较分析了两个大型语言模型（LLM）聊天机器人 ——ChatGPT 和 Bing Chat（现在已更名为 Microsoft Copilot）在检测政治信息真实性方面的能力。通过使用人工智能审计方法，我们在 COVID-19、俄罗斯对
PDF7 months ago
在社交媒体上检测和描述政治不文明行为
研究了 Twitter 社交媒体上的政治不文明言辞，利用大数据集和群众智慧标注方法，成功进行了协议检测和语境建模，并探究了不文明言论的普遍性及其传播网络结构特征。
PDFa year ago
民粹主义面孔：使用机器学习分析政治领袖面部情绪表达的差异
本文通过采用基于深度学习的视觉算法对 220 个来自 15 个不同国家的 YouTube 视频的情感分析，观察发现具有民粹主义 retoric 演讲的政治领袖比非民粹主义演讲者在公开演讲中表现出更多的负面情绪，揭示了政治领袖视觉化自我表达的
PDFa year ago
德国议会语料库（GerParCor）
通过 NLP 管道对政治沟通领域的历史文本进行各种任务的大规模语料库使用，我们介绍了德国议会语料库（GerParCor），该语料库包含德语议会记录文本从三个世纪到四个国家的国家和联邦级别的数据，同时也包含通过 OCR 过程转换的凯尔特字提案
PDF2 years ago
跟随党派节奏起舞：TikTok 上政治传播的初步分析
通过计算机视觉和自然语言处理等手段，探究用户在 TikTok 等社交媒体平台上的政治传播，并发现与其它平台相比，政治传播更具有互动性，用户更倾向于通过生成响应分支的方式展开政治交流。
PDF4 years ago
社交媒体的数字架构：比较 2016 年美国选举中 Facebook、Twitter、Instagram 和 Snapchat 上的政治竞选
本研究认为，社交媒体上的政治传播是通过平台的数字架构进行媒介的，该数字架构被定义为在虚拟空间中启用、限制和塑造用户行为的技术协议。介绍了一个理解数字架构的框架，并对四个平台（Facebook、Twitter、Instagram 和 Snap
PDF5 years ago
WWW媒体对总统辩论中精华片段的选择：“你不是杰克・肯尼迪
本文研究政治沟通、总统辩论、媒体报道、二元分类和引用行为，揭示媒体选择哪些政治言论进行报道的因素及对政治人物形象的影响，数据分析发现媒体选择与底层因素不一致，呈现分歧趋势。
PDF6 years ago
社交媒体上的选举活动：政治家、受众和 Facebook 和 Twitter 上政治传播的介质
通过对 2013 年德国联邦选举的研究与调查，本文探讨了政客如何在不同的社交媒体平台上进行政治传播，并运用人工智能贝叶斯语言模型来确定政治话题，发现政客与大众受众关注的话题有所不同，并说明政客在 Facebook 和 Twitter 上的使
PDF6 years ago