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阴谋主义的路径：通过参与在线阴谋讨论演化的阴谋主义激进化
本文通过对 3.6 万个 Reddit 用户的 1.69 亿次贡献的研究，揭示出四种不同的阴谋言论参与途径，并进一步对先前的理论工作进行了建模，提供了成功排除阴谋言论的过程，以及不同用户阶段性的进入激进化的模型。
PDF2 years ago
WWW重新设计下一步观看推荐以减少激进化倾向
该研究旨在通过图论和随机游走的方法减轻推荐系统中极端化途径的问题，提出了一种基于吸收随机游走理论的贪心算法来优化建议的选择，其实验证实证可行。
PDF2 years ago
平台迁移是否会损害内容审核？来自 r/The_Donald 和 r/Incels 的证据
通过对两个被 Reddit 禁止的在线社区进行大规模观察性研究，本研究发现社区层面的管理措施显著减少了社区在新平台上的发布活动，但在其中一个社区中，用户表现出了毒性和激进化的信号，这也支持了减少活动可能导致更加毒性和激进社区的担忧。
PDF4 years ago
极端意识形态作为复杂传染病：2005-2017 年间极右翼激进化在美国的传播
研究表明，美国极右翼激进主义的传播符合复杂传染过程，其传播需要被加强。社交媒体使用和团体成员资格加强了极端主义意识形态的传播，同时，该研究还确定了一些导致某些地区激进化可能性增加的固有因素，例如贫困。未来的研究应探讨如何有效地实施特定干预措
PDF4 years ago
算法极端主义：审视 YouTube 激进化的兔子洞
通过分类研究了近 800 个政治频道的 YouTube 算法流量，并分析了每个群体的推荐结构，结果表明，YouTube 推荐算法不会鼓励极端化或激进化内容，相反，它更喜欢传统媒体和有着左倾或政治中立态度的独立的 YouTube 频道。
PDF5 years ago
YouTube 上激进化路径审计
本文利用大规模数据分析研究了 YouTube 上用户的激进化现象，结果表明随着时间推移，用户越来越倾向于消费极端化的内容，尤其是从 I.D.W 和 Alt-lite 渐进到 Alt-right 频道，并且通过探究 YouTube 的推荐算法
PDF5 years ago
利用情境维度在社交媒体上建模伊斯兰极端主义交流：宗教、意识形态和仇恨
该研究通过基于语境维度的计算方法及相关知识资源，对推特上的极端主义内容进行了深入分析，开发出一种可靠的算法来识别和反制网络极端化。与竞争算法相比，该算法能够将误标记减少 10.2%。
PDF5 years ago
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。
PDF5 years ago