A Cross-Domain Study of the Use of Persuasion Techniques in Online Disinformation
University of Sheffield（谢菲尔德大学）
本研究使用先进分类器对16种说服技术在多领域虚假信息中的作用进行大规模跨域分析，并辅以气候变化案例，揭示了说服策略在不同主题语境下的差异化运用及其影响因素。
2024-12-19 cs.AI cs.CL cs.CY
Characterizing Online Engagement with Disinformation and Conspiracies in the 2020 U.S. Presidential Election
University of Southern California（南加州大学）
识别和定性社交媒体上政治话语中的虚假信息对于确保世界各地选举和民主进程的完整性至关重要。对社交媒体的持续操纵导致人们对2020年美国总统大选的担忧增加，因为它有可能影响个人意见和社会动态。在这项工作中，我们专注于识别扭曲的事实，在与选举相关的推文中以不可靠和阴谋的叙述形式，以描述选举前的话语操纵。我们应用一个检测模型来区分事实和不可靠（或阴谋）的说法，分析了2.42亿条与选举相关的推文的数据集。已确定的索赔用于调查有针对性的虚假信息主题和阴谋集团，最著名的是极右翼QAnon阴谋集团。此外，我们通过政治倾向和推文类型来描述与不可靠和阴谋推文以及与QAnon阴谋集团的账户互动。最后，使用回归不连续设计，我们调查Twitter的行动，以遏制QAnon活动的平台上是否有效，以及QAnon帐户如何适应Twitter的限制。
2021-10-20 cs.CY cs.LG cs.SI
Digital Nudges Using Emotion Regulation to Reduce Online Disinformation Sharing
本研究评估数字助推通过情绪调节减少愤怒驱动的在线虚假信息分享，发现分心助推最有效，可作为干预手段。
2025-03-31 cs.CR cs.CY cs.HC
It's a Man's Wikipedia? Assessing Gender Inequality in an Online Encyclopedia
维基百科是一个社区创建的百科全书，包含来自不同国家，时代和学科的着名人物的信息，旨在从中立的角度记录世界知识。然而，维基百科编辑社区的狭隘多样性有可能在维基百科的内容中引入系统性偏见，如性别偏见。在本文中，我们的目标是解决这个更大的挑战的子问题，提出并应用计算方法来评估性别偏见维基百科沿多个维度。我们发现，虽然维基百科上的女性在许多维基百科语言版本中都有很好的报道和特色，但女性的描绘方式与男性的描绘方式截然不同。我们希望我们的工作有助于提高人们对在线性别偏见的认识，特别是提高人们对性别偏见在网络上表现出来的不同层面的关注。
2015-03-23 cs.CY cs.SI
Adapting Security Warnings to Counter Online Disinformation
虚假信息在互联网上激增，平台通过在内容上附加警告来应对。然而，几乎没有证据表明这些警告有助于用户识别或避免虚假信息。在这项工作中，我们适应的方法和结果从信息安全警告文献，以设计和评估有效的虚假信息警告。在最初的实验室研究中，我们使用模拟搜索任务来检查上下文和间隙虚假信息警告设计。我们发现，用户通常会忽略上下文警告，但用户会注意到间隙警告，并通过从其他来源寻求信息来回应。然后，我们进行了一项后续的人群工作者研究，其中有八个间隙警告设计。我们证实了对用户信息搜索行为的重大影响，我们发现警告的设计可以有效地告知用户或传达伤害风险。然而，我们还发现，用户的理解和对伤害的恐惧都不会影响行为效果。我们的工作提供的证据表明，虚假信息警告可以-如果设计良好-帮助用户识别和避免虚假信息。我们展示了一条设计有效警告的前进道路，并为评估行为影响提供了可重复的方法。我们还提出了一个可能的困境：虚假信息警告可能能够告知用户并指导行为，但行为影响可能来自用户体验摩擦，而不是明智的决策。
2021-08-16 cs.CR cs.CY cs.HC
Technological Approaches to Detecting Online Disinformation and Manipulation
由于在过去十年中，数字信息渠道作为新闻来源的普及程度急剧增加，宣传和虚假信息向在线环境的转移成为可能。这种媒体的主要优势在于信息创造和传播的速度。另一方面，这不可避免地增加了压力，加速了编辑工作，事实核查和对来源可信度的审查。在本章中，概述了计算机支持的方法来检测虚假信息和操纵技术的基础上几个标准。我们专注于自动方法的技术方面，这些方法支持事实检查，主题识别，文本风格分析或社交媒体渠道上的消息过滤。大多数技术采用结合可用信息资源的特征提取的人工智能和机器学习。本文首先阐述了操纵和虚假信息传播的计算机检测的相关任务。第二部分介绍了解决分析任务的具体方法，第三部分列出了该领域已发布和使用的当前验证和基准数据集，以进行评估和比较。
2021-08-26 cs.CL cs.CY
Agent-based simulation of online social networks and disinformation
University of Murcia（穆尔西亚大学）
本文提出了一种基于代理的社交网络模拟框架，结合生成模块和红色模块，用于研究虚假信息传播的动态及影响。
2025-12-26 cs.CY
Misleading Ourselves: How Disinformation Manipulates Sensemaking
本文提出“被操纵的意义建构”概念，揭示虚假信息通过塑造深层故事和利用合理解释倾向来扰乱公众对选举等不确定事件的理解，并影响未来事件的意义建构。
2024-10-18 cs.CY cs.HC cs.SI
Wikipedia's Balancing Act: A Tool for Collective Intelligence or Mass Surveillance?
在一个日益复杂的数据驱动的社会中，维基百科已经超越了其最初的在线百科全书功能。社交平台需要在集体智慧和大规模监控之间取得平衡;需要制定程序，保护个人和社区免受政府大规模监控，同时不牺牲通过被禁止的匿名通信软件做出的重要贡献。案例研究来自NSA政府监控实践，反SOPA立法运动，以及涵盖维基百科参与参与新闻，虚假信息，自我审查和使用Tor的研究。本文提出，可以通过未来的研究，在社会文化人类学和政策框架的数据保留和政府问责之间的个人，公共和私营机构发展的共同点。维基百科被用作美国情报界的一个例子，它是一个复杂的组织，可以通过其迭代性质来适应变化，这使人们深入了解政策框架如何适应未来。最后，本文是一个警钟，提醒个人，私人机构和政府对个人信息的存储和使用保持警惕，以促进在线社区。
2022-12-12 cs.CY
Lawful but Awful: Evolving Legislative Responses to Address Online Misinformation, Disinformation, and Mal-Information in the Age of Generative AI
本文通过新型法规数据集分析全球应对在线错误信息、虚假信息和恶意信息的立法演进，指出立法浪潮始于低自由、低收入国家，当前西方国家增长最快，全球已就相关立法必要性达成共识，核心争议转向监管方式。
2025-05-21 cs.CY
Surveying Wikipedians: a dataset of users and contributors' practices on Wikipedia in 8 languages
该研究通过8种语言问卷收集了超10万名维基百科用户的数据，构建了一个涵盖人口统计、使用行为、贡献实践及信任倾向的数据集，以支持在线公共资源中读者与贡献者特征及信任与信息使用关系的研究。
2023-12-05 cs.CY cs.SI
The distorted mirror of Wikipedia: a quantitative analysis of Wikipedia coverage of academics
现代学术活动创造了大量的在线足迹。除了传统的研究质量指标（如引文数量）外，研究人员和机构的在线图像在评估学术影响力、拨款分配决策和晋升方面越来越重要。我们检查了400篇关于四个科学领域学者的传记维基百科文章，以测试是否在世界上最大的在线百科全书中出现与更高的学术知名度相关（通过引用计数评估）。我们发现维基百科的文章指标（长度，编辑次数，来自其他文章的链接数量等）之间没有统计学上的显著相关性。以及上述研究者的学术知名度。我们也没有发现任何证据表明，具有更好WP代表性的科学家必然在其领域更突出。此外，我们还检查了维基百科对汤森路透“高被引研究人员”名单中著名科学家的报道。在每一个被调查的领域，维基百科都未能恰当地涵盖著名学者。这两项发现都意味着维基百科可能会在科学的前端产生一个不准确的学者形象。通过揭示公众对学术进步的感知是如何形成的，本研究提醒人们，迄今为止结构化的学术评估体系可能已经引入了主观因素。
2013-12-10 cs.CY cs.DL cs.SI
Black Lives Matter in Wikipedia: Collaboration and Collective Memory around Online Social Movements
社会运动使用社会计算系统来补充离线动员，但以前的文献几乎只关注运动参与者对社会媒体的使用。在本文中，我们分析了2014年至2016年期间英语版维基百科中与黑人生命物质运动有关的主题的参与和关注。我们的研究结果表明，维基百科的使用（1）集中记录和连接历史和当代事件，（2）协作迁移活动以支持新事件的报道，以及（3）在新事件发生后动态地重新评估先前存在的知识。这些发现揭示了补充集体记忆和集体行动理论的行为模式，并有助于解释社会计算系统如何编码和检索有关社会运动的知识。
2016-11-04 cs.CY cs.HC cs.SI
A Test of Time: Predicting the Sustainable Success of Online Collaboration in Wikipedia
University of Michigan（密歇根大学）
提出“Sustainable Success”指标并构建 SustainPedia 数据集，利用机器学习预测 Wikipedia 条目质量能否长期维持，最佳模型平均 AU-ROC 达 0.88。
2025-03-14 cs.CL cs.CY cs.SI
A Survey on Multimodal Disinformation Detection
Qatar Computing Research Institute, HBKU（哈马德·本·哈利法大学卡塔尔计算研究所）；IIT-CNR（意大利国家研究委员会信息处理研究所）；IIT Delhi（德里印度理工学院）；Sapienza University of Rome（罗马第一大学）；Sofia University（索非亚大学）；University of Padova（帕多瓦大学）；Facebook AI（脸书人工智能）；Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
近年来，网上攻击性内容激增，如假新闻，宣传，错误信息和虚假信息。虽然最初这主要是关于文本内容，但随着时间的推移，图像和视频越来越受欢迎，因为它们比文本更容易消费，吸引更多的注意力，并传播得更远。因此，研究人员开始利用不同的模式及其组合来解决在线多模态攻击性内容。在这项研究中，我们提供了一个调查的国家的最先进的多模态虚假信息检测，涵盖各种形式的组合：文本，图像，语音，视频，社交媒体网络结构和时间信息。此外，虽然一些研究侧重于真实性，但其他研究调查了内容的危害程度。虽然虚假信息定义中的这两个组成部分（i）真实性和（ii）危害性同样重要，但它们通常被孤立地研究。因此，我们认为，需要解决虚假信息检测，同时考虑到多种形式以及事实性和危害性，在同一个框架。最后，我们讨论了当前的挑战和未来的研究方向
2022-09-28 cs.AI cs.CL cs.CR
Global gender differences in Wikipedia readership
维基百科是当今世界上最大和最受欢迎的百科知识来源，旨在为全世界提供平等的信息获取机会。通过对65，031名维基百科读者及其相应阅读日志的全球在线调查，我们提出了维基百科读者中性别差异的新证据，以及它们如何在用户行为记录中表现出来。更具体地说，我们报告（1）女性在维基百科读者中的代表性不足，（2）女性每次阅读的页面比男性少，（3）男性和女性访问维基百科的原因相似，（4）男性和女性表现出特定的主题偏好。我们的研究结果奠定了基础，确定途径走向知识公平的使用在线百科知识。
2020-07-20 cs.CY
Inspiration, Captivation, and Misdirection: Emergent Properties in Networks of Online Navigation
万维网（WWW）从根本上改变了数十亿人获取信息的方式。因此，了解人们如何在网上寻求信息是一个重要的研究课题。维基百科是网络信息提供的一个非常重要的部分，有数亿用户浏览并为其知识网络做出贡献。由于维基百科的受欢迎程度和内容的广泛性，对维基百科上导航行为的研究可以揭示更多的一般信息搜索模式，这些模式可能适用于维基百科和网络之外。我们的工作解决了现有文献的相对缺点，在有关信息结构如何影响模式的在线导航。我们研究聚合的点击流数据的英文维基百科上的文章的形式加权，定向导航网络。我们引入了两个参数来描述文章如何根据它们的输入/输出强度和熵来通过网络获取和传播流量。从这些，我们构建了一个导航相空间，不同的文章类型占据不同的，不同的区域，表明如何在网上的信息结构有不同的影响模式的导航。最后，我们继续建议应用程序，这种分析在识别和纠正的缺陷，在维基百科页面网络，也可以适应更一般的信息网络。
2017-10-12 cs.CY cs.SI physics.data-an
Navigating Knowledge: Patterns and Insights from Wikipedia Consumption
本文系统梳理了维基百科读者在到达、站内导航和离开三个阶段的消费模式，并指出未来研究方向。
2025-01-01 cs.CY cs.DL cs.HC
Understanding the Use of Fauxtography on Social Media
尽管基于图像的传播对网络话语产生了影响，但图像在虚假信息中所扮演的角色仍然没有得到很好的理解。在本文中，我们提出了第一个大规模的研究fauxtography，分析使用操纵或误导性的图像在网上社区的新闻讨论。首先，我们开发了一个用于检测fauxtography的计算管道，并识别了Twitter，4chan和Reddit上讨论的超过61，000个fauxtography实例。然后，我们研究了发布虚假内容如何影响社交媒体上帖子的参与度，发现包含它的帖子以重新分享，喜欢和评论的形式获得更多的互动。最后，我们发现，fauxtography图像往往变成模因的网络社区。我们的研究结果表明，有效缓解虚假信息需要考虑图像，并强调了处理基于图像的虚假信息的一些挑战。
2020-09-25 cs.CY
Even Good Bots Fight: The Case of Wikipedia
近年来，在线机器人的数量大幅增加，从用于搜索引擎的网络爬虫到用于在线客户服务的聊天机器人，社交媒体上的垃圾邮件机器人以及在线协作社区中的内容编辑机器人。网络世界已经变成了一个机器人生态系统。然而，我们对这些自动化代理如何相互作用的知识相当贫乏。机器人是可预测的自动机，没有情感、意义、创造力和社会性的能力，因此很自然地期望机器人之间的交互是相对可预测和平静的。在本文中，我们分析了编辑维基百科上的文章的机器人之间的交互。我们跟踪机器人在2001-2010年期间撤销彼此编辑的程度，对机器人如何随着时间的推移进行交互建模，并识别不同类型的交互轨迹。我们发现，尽管维基百科机器人的目的是支持百科全书，但它们经常撤销彼此的编辑，这些毫无结果的“战斗”有时可能会持续数年。与维基百科上的人类不同，机器人的互动往往发生在更长的时间内，并且更具互动性。然而，就像人类一样，不同文化环境中的机器人可能会有不同的行为。我们的研究表明，即使是相对“愚蠢”的机器人也可能产生复杂的交互，这对人工智能研究具有重要意义。了解影响机器人之间互动的因素对于管理好社交媒体、提供足够的网络安全以及设计功能良好的自动驾驶汽车至关重要。
2017-02-27 cs.CY cs.HC cs.SI
Dynamics and Biases of Online Attention: The Case of Aircraft Crashes
互联网不仅改变了我们集体注意力的动态，而且通过在线活动的交易日志，为我们提供了大规模研究注意力动态的机会。在本文中，我们特别研究注意飞机事故和事故使用维基百科事务数据在两种不同的语言版本，英语和西班牙语。我们研究的编辑活动和关于航空公司坠毁的文章的收视率。我们分析了不同的参数，如死亡人数，航空公司的区域，事件的地点和日期的注意力水平的影响。我们发现有证据表明，维基百科编辑对前维基百科飞机事故和事故的关注取决于英语和西班牙语版本的航空公司所在地区。北美航空公司在英文维基百科中得到更多的及时报道。我们还观察到，维基百科访问者的注意力受到航空公司地区的影响，但仅限于死亡人数较高的事件。最后，我们发现注意力衰减的速率和时间跨度与死亡人数无关，并且在大约一周内的快速衰减似乎是普遍的。我们讨论的背景下，注意力偏差的这些发现的影响。
2016-09-11 cs.CY cs.SI physics.data-an
Early Prediction of Movie Box Office Success based on Wikipedia Activity Big Data
使用社会产生的“大数据”来获取关于人类社会中集体思想状态的信息已经成为计算社会科学新兴领域的新范式。这一点的一个自然应用是预测社会对新产品的反应，即受欢迎程度和采用率。然而，弥合“实时监测”和“早期预测”之间的差距仍然是一个巨大的挑战。在这里，我们报告的努力，以建立一个最低限度的预测模型的基础上，在线用户的集体活动数据的电影的财务成功。我们表明，一部电影的受欢迎程度可以预测之前，它的释放，通过测量和分析的活动水平的编辑和观众的相应条目的电影在维基百科，著名的在线百科全书。
2013-06-26 cs.CY cs.SI physics.data-an
WikiReddit: Tracing Information and Attention Flows Between Online Platforms
针对平台数据孤立和语言障碍导致难以研究网络信息流动的问题，该研究构建2020-2023年Reddit与维基百科互动的多语言数据集，支持跨平台信息流动分析，为社交媒体话语与协作知识生产研究奠定基础。
2025-04-16 cs.CY cs.DB cs.HC
How do academic topics shift across altmetric sources? A case study of the research area of Big Data
以大数据研究领域为例，我们提出了一种方法来探索学术话题如何通过不同的altmetric源之间的互动转移。使用的数据来自Web of Science（WoS）和Altmetric.com，重点关注博客，新闻，政策，维基百科和Twitter。从出版物中提取作者关键字和在线事件中的术语，作为出版物的主要主题和Altmetric受众的在线讨论。采用不同的措施来确定出版物作者提出的主题与在线受众提出的主题之间的相似性。结果表明，总体而言，围绕大数据科学研究的两组主题之间存在实质性差异。主要的例外是Twitter，其中推文中的高频标签与出版物中的作者关键字有更强的一致性。在在线社区中，博客和新闻在常用术语方面表现出很强的相似性，而政策文档和维基百科文章在考虑和解释大数据相关研究方面表现出最强的差异。具体而言，受众不仅关注与社会或一般问题相关的更容易理解的学术话题，而且还将其扩展到更广泛的在线讨论主题。本研究为进一步探讨网络受众在跨渠道学术话题转化中的作用以及网络社区对学术内容的关注和接受程度奠定了基础。
2020-03-23 cs.CY cs.DL
Automatic Quality Assessment of Wikipedia Articles -- A Systematic Literature Review
Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto（波尔图大学工程学院）；INESC TEC（葡萄牙系统与计算机工程研究所）
本研究通过系统性梳理149项相关研究，对比了维基百科文章自动质量评估的机器学习算法、特征、指标与数据集，指出该领域虽研究丰富但技术未落地维基百科，旨在为后续研究提供参考以推动应用。
2023-10-03 cs.AI cs.CL cs.CY
A clustering approach to infer Wikipedia contributors' profile
在在线社区中，最近的研究大大提高了我们对不同类型或档案的贡献者的了解，从偶然到非常参与的人，通过专注的人。然而，他们使用非常复杂的方法（定性-定量混合，人工编纂/描述编辑的工作量很大），使从业人员的复制受到限制。这些研究仅在英文维基百科上。本文的目的是突出不同的配置文件的贡献者与聚类技术。独创性是展示如何只使用编辑，以及它们随时间的分布，允许在语言之间建立具有良好准确性和稳定性的贡献者配置文件。罗马尼亚和丹麦的维基验证的方法。突出显示的个人资料在参与历史的早期就可以识别，这表明对新来者的轻度监控可能足以适应与他们的互动并提高留存率。
2018-03-26 cs.CY cs.HC stat.AP
Improving information quality of Wikipedia articles with cooperative principle
目的：本文的目的是调查合作原则对信息质量（IQ）的影响，使对象更相关的消费者的需求，特别是学生的维基百科文章。设计/方法/方式：作者进行了定量研究，参与者被邀请完成一项在线调查。每位评分员通过四个IQ维度（准确性，完整性，客观性和代表性）评估了三篇从维基百科中选择和重写的文章。格莱斯的格言和次格言被用来重写文章，使它们更符合学生的认知需求。结果采用均数、标准差、Cronbach’s α、ICC（单次测量双向随机模型）等统计方法进行分析。调查结果：这项研究表明，维基百科的文章可以更切合学生的需要，通过使用合作原则与智商的增加，也实现了更高的一致性，学生的分数作为最近的研究。特别是，学生在本研究中感知的抽象，构建与合作原则，更客观和完整的报告，在最近的研究。实际影响：这项工作可以帮助百科全书编辑提高现有文章的智商，以及消费者在更短的阅读时间内获得更多相关信息。创意/价值：这是第一次尝试实证研究合作原则的应用，使对象更相关的消费者需求和影响，这对智商。提供智商改善的证据，并影响智商维度，如客观性，完整性，准确性和代表性的研究社区，以验证和比较结果。
2018-07-06 cs.CY
