Building a healthier feed: Private location trace intersection driven feed recommendations
本文提出一种基于私有位置轨迹交集、无需第三方或公开数据暴露的同意优先信息流推荐方法，通过移动轨迹重叠代理现实社交联系，以促进本地社区融入和社会资本积累。
2023-09-20 cs.CY cs.SI
A Warm Welcome Matters! The Link Between Social Feedback and Weight Loss in /r/loseit
长期以来，社会反馈一直被认为是成功改变健康相关行为的重要因素。然而，大多数现有的研究着眼于离线社会反馈的影响。本文填补了文献中的空白，提出了一个框架，研究因果关系的影响，接受社会支持的形式在网上减肥社区的评论（i）的概率，用户返回到论坛，更重要的是，（ii）的用户报告的体重减轻。使用匹配的方法进行因果推理，我们观察到9磅的差异之间的用户谁没有收到评论。令人惊讶的是，这种效果既不是由社区寿命的增加也不是由用户活动水平的增加来介导的。我们的研究结果表明，“热烈欢迎”的重要性，使用在线支持论坛，以实现健康的结果。
2017-01-18 cs.SI
Distinguishing between Personal Preferences and Social Influence in Online Activity Feeds
许多在线社交网络在通过活动馈送向用户自动共享朋友的活动上蓬勃发展，这可能影响用户的下一步动作。然而，识别这种社会影响是棘手的，因为这些活动同时受到影响力和同质性的影响。我们提出了一个统计程序，使用常用的网络和观察数据的人的行动，以估计复制的影响程度-模仿别人的行动，出现在饲料。我们假设非好友不会影响用户;因此，比较用户的活动与好友和具有相似偏好的非好友之间的相关性，可以帮助梳理出复制影响的效果。对来自多个社交网络的数据集进行的实验表明，不考虑同质性的估计会高估复制的影响，因为它们的数量往往很大。此外，在所有网络中，复制影响估计低于总行为的1%：大多数人和几乎所有行为都不受提要的影响。我们的研究结果质疑围绕在线社交网络中的复制影响程度的普遍看法，并建议改进扩散和推荐模型。
2016-04-05 cs.HC cs.SI stat.ME
Value Alignment of Social Media Ranking Algorithms
University of Michigan（密歇根大学）；Stanford University（斯坦福大学）；Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出一种社交媒体内容排序方法，通过 Schwartz 基本人类价值观理论，使用户能根据自身价值观定制内容推荐，实验表明该方法能有效偏离传统基于参与度的推荐。
2026-03-16 cs.HC cs.SI
RedQueen: An Online Algorithm for Smart Broadcasting in Social Networks
Sharif University（谢里夫大学）；Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所）
社交网络中的用户，如果他们的帖子在其关注者的{}提要中停留的时间最长，那么他们更有可能被注意到。我们能设计一个在线算法来帮助他们决定什么时候发帖以保持在顶部吗？在本文中，我们解决这个问题作为一个新的最优控制问题的跳跃随机微分方程。对于各种各样的提要动态，我们表明任何用户的最佳广播强度都非常简单--它由她最近发布的帖子在每个关注者提要上的位置给出。因此，我们能够开发一个简单而高效的在线算法，RedQueen，来采样用户发布的最佳时间。对从Twitter收集的合成数据和真实数据的实验表明，我们的算法能够始终使用户的帖子随着时间的推移变得更加可见，对她的追随者的订阅量变化具有鲁棒性，并且显着优于最先进的技术。
2016-10-18 cs.DS cs.LG cs.SI
Rebalancing Social Feed to Minimize Polarization and Disagreement
Sapienza University（罗马第一大学）；CENTAI（CENTAI研究所）；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）；Eurecat（Eurecat技术中心）
本文针对社交媒体极化问题，提出通过重加权关注账号重要性来平衡信息流相关性与多样性的方法，设计了可扩展投影梯度下降算法，经实验验证效果优于基线，可助力构建更健康的在线社区。
2023-08-28 cs.CY cs.LG cs.SI
Examining Algorithmic Curation on Social Media: An Empirical Audit of Reddit's r/popular Feed
本研究对Reddit的r/popular算法策展信息流进行实证审计，发现近期评论延长帖子留存并提升排名，排名低于80位活动骤降，不良行为无显著助益，凸显算法决定内容优先级，倡导提高透明度。
2025-08-07 cs.HC cs.SI
Alexandria: A Library of Pluralistic Values for Realtime Re-Ranking of Social Media Feeds
针对社交媒体排序算法过度关注参与度的问题，研究构建了含78项价值的多元价值库，开发出可实时重排X/Twitter信息流的Alexandria浏览器扩展，经用户研究验证能满足多样化需求、提升用户控制权。
2025-05-16 cs.CY cs.HC cs.SI
Phase Field Modeling in Social Media Dynamics:Simulation of Opinion Evolution with Feedback, Separation
本研究提出一种基于相场建模的数值模型，利用连续变量表示用户意见，结合确认偏差等心理因素与真实数据，模拟社交网络信息传播与反馈，定量分析意见极化和回音室效应。
2024-04-19 cs.SI physics.soc-ph
Social Media Data Analysis and Feedback for Advanced Disaster Risk Management
社交媒体不仅仅是一个单向的沟通渠道。可以收集、分析数据并将其置于特定背景下，以支持灾害风险管理。然而，灾害管理机构通常只使用这种增值信息来支持自己的决策。根据具体情况提供的信息与数据提供者之间的反馈循环将带来各种好处。首先，它可以促进来自社交媒体的早期预警与其他信息来源的近实时沟通。第二，它可以在应对行动期间支持援助组织的工作人员。基于飓风哈维和厄玛的例子，我们展示了如何过滤，地理定位的推文可以用于快速损失评估。我们认为，下一代大数据分析必须通过应用先进的分析技术来生成可操作的信息。这些应用可以包括为预测实际气旋影响的算法提供基于社交媒体的训练数据，或为季节性气候预测提供新的社会经济验证指标。
2018-02-07 cs.SI physics.soc-ph
Simulating Social Media Using Large Language Models to Evaluate Alternative News Feed Algorithms
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Duke University（杜克大学）
本研究结合大语言模型与基于智能体的建模模拟社交媒体，比较三种新闻推送算法，发现新颖的“桥接”算法能促进跨政治分歧的建设性对话，展示了LLM在复杂社会模拟中的潜力。
2023-10-05 cs.AI cs.MA cs.SI
Reranking partisan animosity in algorithmic social media feeds alters affective polarization
Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）；University of Washington（华盛顿大学）；Northeastern University（东北大学）；Stanford University（斯坦福大学）
通过实时重新排序信息流，研究暴露于反民主内容如何影响情感极化，提供因果证据并建立独立评估方法。
2025-11-28 cs.AI cs.CY cs.HC
Effects of Online Self-Disclosure on Social Feedback During the COVID-19 Pandemic
本文基于Reddit COVID-19支持社区数据，分析在线自我披露对社会反馈的影响，发现信息支持与情感支持寻求者的披露效果存在显著差异。
2023-09-21 cs.SI
Assessing the influence of social media feedback on traveler's future trip-planning behavior: A multi-model machine learning approach
本研究针对印度年轻游客群体，构建多模型机器学习框架，探究社交媒体分享获得的社交回报对其未来短期旅行决策的影响，经调查数据验证模型准确率超75%，为印度旅游业及相关研究提供参考。
2025-10-28 cs.SI stat.AP
BlueTempNet: A Temporal Multi-network Dataset of Social Interactions in Bluesky Social
BlueTempNet 首次构建了 Bluesky Social 中用户社交互动的时序多网络数据集，整合关注、屏蔽、创建和加入社区等行为，并提供工具支持过去与未来的用户行为数据收集。
2024-10-03 cs.CY cs.IR cs.SI
Understanding the Gap Between Stated and Revealed Preferences in News Curation: A Study of Young Adult Social Media Users
University of Maryland（马里兰大学）
研究探讨年轻成人社交媒体用户声明偏好与实际行为偏好之间的差距，分析用户如何理解和平衡不同价值观，提出算法推荐系统的设计方向。
2026-04-13 cs.HC cs.SI
Social media algorithms can curb misinformation, but do they?
本文指出Guess等人的研究未考虑2020年美国大选后Facebook的临时算法调整，这些调整减少了控制组虚假信息量，可能导致读者误判算法对政治虚假信息的实际影响。
2024-09-27 cs.CY cs.SI
Loss of information in feedforward social networks
我们考虑模型社交网络中，信息传播的理性代理层的方向。每个代理对世界的状态进行局部最优估计，并将此估计传达给下游代理。当代理人从同一来源接收信息时，他们的估计是相关的。我们表明，由此产生的冗余可能会导致网络各层的世界状态的信息丢失，即使所有的代理人都充分了解网络的结构。一个简单的代数条件识别网络中发生信息丢失，我们表明，所有这样的网络必须包含一个特定的网络主题。我们还研究了随机网络的渐近代理的数量增加，并发现一个急剧的过渡点的信息丢失的概率在一个层中的代理的数量超过了前一层的数量。
2016-09-26 cs.SI math.PR stat.ME
Bias Reduction in Social Networks through Agent-Based Simulations
本文提出一种基于智能体的模型，用于比较不同推荐系统对用户网络感知偏见的影响，发现基于网络属性的贪心算法能有效减少偏见，突显了网络结构在推荐系统中的重要性。
2024-09-25 cs.CY cs.SI
Algorithmic Cultivation: How Social Media Feeds Shape User Language
本文基于培养理论，研究社交媒体信息流如何影响用户语言，发现信息流暴露导致用户语言风格、语义和正式程度显著变化，且不同信息流类型产生不同影响，揭示信息流作为持久语言环境的作用。
2026-05-16 cs.AI cs.CL cs.CY
Fairness in Online Social Network Timelines: Measurements, Models and Mechanism Design
Facebook News Feed个性化算法每天都对数百万互联网用户的生活方式，情绪和意见产生重大影响。尽管如此，这种算法的行为缺乏透明度，缺乏激励测量，建模和分析，以了解和改进其属性。在本文中，我们提出了一种可重复的方法，包括测量，分析模型和基于公平的新闻提要设计。该模型利用了生存时间（TTL）计数器的多功能性和分析易处理性，以捕获新闻提要上发布者的可见性和占用率。测量用于参数化和验证所提出的模型的表达能力。然后，我们进行假设分析，以评估用户对模型得出的基线的可见性和占用偏差。我们的研究结果表明，一个显着的偏见存在，它是更突出的新闻提要的顶部位置。此外，我们发现，偏见是不可忽略的，即使是故意设置为中立的用户，他们的政治观点，激励一个新颖的和更透明的公平为基础的新闻提要设计的建议。
2018-10-30 cs.SI
Are Deep Learning-Generated Social Media Profiles Indistinguishable from Real Profiles?
近年来，深度学习方法越来越能够生成近乎真实的图片和类人文本，以至于人类再也无法识别什么是真实的，什么是人工智能生成的。令人担忧的是，有证据表明，其中一些方法已经被用来制作虚假的社交媒体资料和内容。我们假设，这些进步使得检测提要中生成的虚假社交媒体内容变得非常困难，如果不是不可能的话，对于社交媒体的普通用户来说。本文介绍了一项实验的结果，其中375名参与者试图在模拟的社交媒体提要中标记真实和生成的个人资料和帖子。结果支持了我们的假设，并表明即使是由高级文本生成器编写的完整的虚假个人资料也很难被人类识别。
2022-09-15 cs.SI
D-Sempre: Learning Deep Semantic-Preserving Embeddings for User interests-Social Contents Modeling
社交媒体消费的指数增长需要有效的用户兴趣-社交内容建模，以实现更个性化的推荐和社交媒体摘要。然而，由于社会内容的异质性，传统的方法缺乏捕捉这些多模态数据之间隐藏的语义相关性的能力，这导致社会内容理解和用户兴趣之间的语义鸿沟。为了有效地弥合语义鸿沟，我们提出了一种新的深度学习框架，用于用户兴趣-社交内容建模。我们首先挖掘和解析数据，即文本内容，视觉内容，社会背景和社会关系，从异构的社交媒体源。然后，我们设计了一个双分支网络，将社会内容和用户映射到同一个潜在空间。特别地，该网络由大余量目标训练，该目标以端到端的方式将跨实例距离约束与实例内语义保持约束相结合。最后，学习深度语义保持嵌入（D-Sempre），并通过计算社交内容和用户之间的距离来给出排名结果。为了验证D-Sempre在用户兴趣-社交内容建模中的有效性，我们构建了一个Twitter数据集并进行了大量的实验，结果表明，D-Sempre有效地整合了来自异构社交媒体源的多模态数据，并捕捉了用户兴趣与社交内容之间隐藏的语义关联。
2018-02-18 cs.SI
Reinforced communication and social navigation: remember your friends and remember yourself
在社会系统中，人们相互交流，并根据自己的兴趣形成群体。互动模式、网络以及在网络上流动的想法自然会一起进化。研究人员使用简单的模型来捕捉不断变化的网络模式和网络上的想法之间的反馈，但对过去事件在反馈过程中的作用知之甚少。在这里，我们引入一个简单的基于代理的模型来研究人们的想法和社交网络之间的耦合，并更好地理解历史在动态社交网络中的作用。我们测量如何从网络结构的信息中恢复关于思想的信息，反过来，如何从关于思想的信息中恢复关于网络结构的信息。我们发现，一般来说，从网络结构中恢复想法比从网络结构中恢复想法更容易。
2011-01-26 cs.SI physics.soc-ph
Can We Fix Social Media? Testing Prosocial Interventions using Generative Social Simulation
本研究通过生成式社会模拟构建合成社交媒体平台，重现回音室等三大功能障碍，测试六种亲社会干预仅获有限效果，指出核心问题源于互动与网络增长的反馈，需重构平台基础架构。
2025-08-05 cs.CY cs.SI
Transit Pulse: Utilizing Social Media as a Source for Customer Feedback and Information Extraction with Large Language Model
University of Toronto（多伦多大学）
本文提出利用Llama 3大语言模型结合检索增强生成，从公共交通相关社交媒体帖子中统一提取情感、讽刺、异常问题和位置信息，以克服传统NLP方法分离话题与情感的局限，并通过实验验证其有效性。
2024-10-19 cs.AI cs.CL cs.CY
A User-Driven Framework for Regulating and Auditing Social Media
MIT（麻省理工学院）
针对社交媒体算法过滤监管难题，提出以用户未过滤基线信息流为参照的黑盒审计框架，并证明其理论强度、低性能成本且不会造成回音室。
2023-04-20 cs.CY cs.LG cs.SI
Averting group failures in collective-risk social dilemmas
搭便车的合资企业承担失去个人捐赠的风险，因为该集团可能无法达到集体目标，由于不足的贡献。一个集体风险的社会困境出现，我们在这里研究的领域的空间公共产品的游戏与组性能依赖的风险水平。我们不使用整体固定值，而是根据实际贡献与申报目标之间的差异更新每组的风险水平。一个单一的参数之间插入一个阶梯状的风险函数和虚拟无关的组的表现，在避免失败，从而桥接两个极端构成最大和最小的反馈。我们发现，群体绩效和风险水平之间更强的反馈一般更有利于公共合作的成功演变，但只有当要达到的集体目标是温和的。巧合的是，如果目标过于雄心勃勃，中等反馈强度会产生合作的最佳条件。这可以解释为传播的球员，采用相同的策略，但经验不同的个人成功，同时试图应付集体风险的社会困境。
2012-10-11 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
The digital traces of bubbles: feedback cycles between socio-economic signals in the Bitcoin economy
社会互动在价格泡沫的形成中扮演什么角色？要弄清这一问题，就需要获得大量行为者的活动所产生的集体行为痕迹。数字货币提供了一种独特的可能性，可以从这些数字痕迹中衡量社会经济信号。在这里，我们专注于比特币，最受欢迎的加密货币。比特币经历了汇率（价格）快速上涨，然后急剧下跌的时期;我们假设这些波动在很大程度上是由不同社会现象之间的相互作用驱动的。因此，我们从大型数据集中量化了关于比特币的四个社会经济信号：在线交易所的价格，在线社交媒体的口碑传播量，信息搜索量和用户群增长。通过使用向量自回归，我们确定了两个在没有外部刺激的情况下导致价格泡沫的正反馈循环：一个是由口碑驱动的，另一个是由新的比特币采用者驱动的。我们还观察到，信息搜索的高峰，可能与外部事件有关，在价格急剧下降之前。了解我们测量的社会经济信号之间的相互作用可以将加密货币应用到其他留下数字足迹的现象，例如在线社交网络使用。
2014-08-07 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Grassroots Social Networking: Where People have Agency over their Personal Information and Social Graph
本文提出草根社交网络架构，通过去中心化社交图谱、个人信息流和草根传播协议，结合blocklace数据结构，实现用户对个人信息和社交图谱的自主控制，并以类Twitter和类WhatsApp协议验证其可行性与安全性。
2024-05-01 cs.CY cs.DC cs.MA
Paper Skygest: Personalized Academic Recommendations on Bluesky
Cornell Tech（康奈尔科技）
Paper Skygest是首个在Bluesky上为学术内容提供个性化推荐的持续部署系统，通过定制feeds提升用户互动并支持推荐系统实验。
2026-01-06 cs.CY cs.IR cs.SI
Combating Fake News with Interpretable News Feed Algorithms
如今，人工智能算法被用于大规模的定向和个性化内容分发，作为数字媒体环境中对注意力的激烈竞争的一部分。不幸的是，有针对性的信息传播可能导致知识孤立和歧视。此外，正如美国和欧盟最近的政治事件所表明的那样，恶意机器人和社交媒体用户可以以不同形式创建和传播有针对性的“假新闻”内容，以获得政治利益。从另一个方向来看，假新闻检测算法试图通过识别错误信息和欺诈性用户简档来解决这些问题。本文回顾了常见的新闻推送算法以及假新闻检测方法，并讨论了新闻推送算法如何被滥用来推广虚假内容，影响新闻多样性或影响可信度。我们回顾了新闻提要算法和推荐引擎如何使确认偏见将用户隔离到某些新闻来源并影响对现实的感知。作为一个潜在的解决方案，提高用户对内容如何选择或排序的认识，我们主张使用可解释和可解释的新闻提要算法。我们讨论了如何提高用户意识和系统透明度可以减轻社会媒体中回声室和气泡过滤器的不必要的结果。
2018-12-04 cs.CY cs.SI
Uncovering the Interaction Equation: Quantifying the Effect of User Interactions on Social Media Homepage Recommendations
该研究针对YouTube、Reddit和X三大平台，通过设计实验量化用户交互对首页推荐内容的影响，揭示平台内容算法的响应规律及特定主题被降权的现象。
2024-07-09 cs.CY cs.SI
Perspective-taking to Reduce Affective Polarization on Social Media
世界范围内情感两极分化的加剧引发了新的问题，即社交媒体平台可能会进一步分裂本已分裂的公共领域。与意识形态极化相反，情感极化的定义不是不同的政策偏好，而是对对立政治团体的强烈负面情绪，因此可以说对理性民主话语构成了可怕的威胁。我们探讨在社交媒体平台上促进换位思考是否有助于增强对立群体之间的同理心，作为减少情感两极分化的第一步。具体来说，我们通过浏览器扩展在Twitter上部署了一个随机的现场实验，该实验使参与者能够随机地将他们的提要替换为属于其政治观点与自己一致或不同的帐户的提要。我们发现，简单地让参与者接触“外群”信息可以提高参与度，但不能理解为什么其他人持有他们的政治观点。另一方面，通过促使参与者回忆与朋友的分歧，用熟悉的、移情的术语来框定体验，并不影响参与，但确实提高了他们理解相反观点的能力。我们的研究结果说明了社交媒体平台如何采取与商业目标相一致的简单步骤来减少情感两极分化。
2021-10-11 cs.CY cs.SI
Tourism's trend Ranking on Social Media Data Using Fuzzy-AHP vs. AHP
旅游业是一件令人兴奋的事情，被世界各地的人们参观。搜索有吸引力和受欢迎的地方可以通过社交媒体完成。来自社交媒体或网站的数据可以用作参考，以查找当前的旅游趋势，并获得有关评论，故事，喜欢，论坛，博客和反馈的信息。但是，如果一个接一个地手动进行搜索，则需要很长时间，并且做研究变得有趣。因此，基于当前趋势的搜索将更容易和更快。因此，本研究使用多准则决策（MCDM）方法，从社交媒体数据或网站中对旅游设施进行排名，并使用计算机库进行搜索。在寻找趋势的方法的实施是模糊层次分析法相比，AHP。使用的数据是数据评论，故事，喜欢，论坛，博客以及来自网络或社交媒体的反馈。因为有了这些组成部分，旅游业可以根据游客的愿望发展。该研究旨在对设施旅游吸引力（趋势）和发展优先事项进行排名。优先级和排序采用模糊层次分析法和层次分析法确定权重标准和排序过程。排名最高的是公园/野餐景点，并将其作为优先发展的项目。该方法具有所有数据的平均值MSE为\approx 0.0002，其可用于该排名。
2022-09-29 cs.SI
Parlermonium: A Data-Driven UX Design Evaluation of the Parler Platform
本文从用户体验设计和数据科学两个看似正交的角度对Parler进行了评估。用户体验设计研究人员探索用户对其社交媒体提要的界面/内容的反应;数据科学研究人员分析这些提要中的错误信息流，以检测替代叙述和国家赞助的虚假信息活动。我们对这些方法的交叉点进行了批判性的研究，以了解Parler的界面本身是如何引导错误信息的流动和观众对“言论自由”的看法的。Parler在2020年美国大选之前和之后引起了广泛的关注，成为言论自由的“替代”场所，作为对其他主流社交媒体平台的反应，这些平台积极参与用内容警告标记错误信息。由于像Parler这样的平台对社交媒体领域具有破坏性，我们认为评估独特地揭示了平台对错误信息传播的传导性。
2021-06-01 cs.HC cs.SI
AI Contagion in Social Networks
Université Paris-Saclay, ENS Paris-Saclay, Centre for Economics at Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学、巴黎萨克雷高等师范学院、巴黎萨克雷经济中心）；Université Paris-Saclay, Université d’Evry Paris-Saclay, Centre for Economics at Paris-Saclay, EPEE（巴黎萨克雷大学、埃弗里巴黎萨克雷大学、巴黎萨克雷经济中心、EPEE）
研究AI与社交网络互动如何影响集体知识稳定性，通过AI传染渠道和AI社会扭曲乘子两个反馈力，发现系统长期行为可二维表示，谱半径决定稳定性，并刻画了稳定所需的最小过滤阈值及网络拓扑对信息风险的影响。
2026-07-21 cs.AI cs.CY cs.SI
The Hidden Toll of Social Media News: Causal Effects on Psychosocial Wellbeing
研究揭示社交媒体新闻参与对心理社会幸福感的因果影响，发现不同参与方式产生系统性权衡，且书签行为对心理恶化影响更显著。
2026-01-20 cs.AI cs.CL cs.CY
Causal Inference in Disease Spread across a Heterogeneous Social System
在复杂系统中，扩散过程受外部触发和内部动力学的控制。及时和具有成本效益地控制传染病传播关键取决于揭示潜在的扩散机制，由于事件之间的无形因果关系及其随时间演变的强度，这是具有挑战性的。我们推断感染之间的因果关系，并量化元人群的自反性，即通过其内部动态（由先前病例引发的区域爆发的可能性）对事件发生的反馈水平。这些都是由我们新提出的模型，潜在影响点过程（LIPP），模型疾病传播的基础上，结合宏观层面的内部动态的元人口的流动性。我们分析了澳大利亚昆士兰州15年的登革热病例。从我们的因果推断，疫情更可能是由全州范围的全球扩散随着时间的推移，导致疾病传播的复杂行为。就反射性而言，人口稠密地区的前兆性增长和对称性下降归因于通过群体间动态对之前爆发的缓慢但持续的反馈，而外围地区的突然增长但急剧下降则是由通过群体内动态的快速但不稳定的反馈导致的。我们提出的模型揭示了基于组内和组间动态的离散事件之间的概率因果关系，并涵盖了直接和间接的扩散过程（基于接触和病媒传播的疾病传播）。
2018-01-24 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
