Analyzing Political Discourse on Discord during the 2024 U.S. Presidential Election
本研究通过分析Discord上超3000万条消息，首次揭示2024年美国大选期间不同政治倾向服务器的议题差异、语义偏见及毒性语言变化，凸显Discord在在线政治参与中的新兴作用。
2025-02-05 cs.SI
Road to the White House: Analyzing the Relations Between Mainstream and Social Media During the U.S. Presidential Primaries
信息对于民主社会的运作至关重要，在民主社会中，知情的公民可以作出理性的政治决定。过去，政治实体主要利用报纸和后来的电视向公众提供信息，但随着互联网和在线社交媒体的兴起，政治舞台已经转变为一个更加复杂的结构。现在，人们比以往任何时候都更倾向于在网上表达自己，而主流新闻机构则试图抓住互联网的力量来传播他们的议程。为了把握主流媒体和网络社交媒体的政治共存，本文以美国2020年总统大选为背景，对这两种信息来源进行了分析。特别是，我们在2020年民主党总统初选期间收集了与候选人有关的数据，通过分析这些数据，我们突出了这两种主要类型的来源之间的相似性和差异，检测它们对彼此的潜在影响，并了解这种影响关系如何随着时间的推移而变化。为了补充这两个主要来源并建立基线，我们还包括正在分析的每个候选人的Google趋势搜索结果和投票结果。
2020-09-19 cs.SI
#Election2020: The First Public Twitter Dataset on the 2020 US Presidential Election
本文公开发布了首个大规模、纵向的2020年美国总统大选Twitter数据集，涵盖数亿条推文并追踪2019至2020年美国政治趋势、初选及候选人动态，旨在赋能计算社会科学研究在线政治话语中的错误信息与操纵等问题。
2020-10-01 cs.SI
Auditing Political Exposure Bias: Algorithmic Amplification on Twitter/X During the 2024 U.S. Presidential Election
University of Southern California（南加州大学）；Thomas Lord Department of Computer Science（托马斯·洛德计算机科学系）；Information Sciences Institute（信息科学研究所）
本文通过审计X平台在2024年美国总统选举期间的算法推荐，发现算法倾向于高流行度账户，导致右倾用户暴露不平等，同时加剧政治极化问题。
2025-03-20 cs.SI
Contending Parties: A Logistic Choice Analysis of Inter- and Intra-group Blog Citation Dynamics in the 2004 US Presidential Election
2004年美国总统大选标志着博客和社交网站等互联网媒体首次成为美国政治格局的制度性特征。使用所有DNC/RNC指定的博客-引文网络的纵向样本，我们能够测试各种战略，制度和平衡理论的机制和外源性因素，如季节性和政治事件的影响博客的倾向，随着时间的推移相互引用。利用我们的数据的时间分辨率，我们利用自回归网络回归框架进行推理的逻辑选择过程。使用基于偏差的模型选择标准和基于模拟的模型充分性测试的组合，我们确定了最能表征竞争博客的选择行为的过程组合。
2011-10-18 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
"You are no Jack Kennedy": On Media Selection of Highlights from Presidential Debates
University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；University of Washington（华盛顿大学）
政治演讲和辩论在塑造政治家形象方面发挥着重要作用，公众往往依赖媒体从大量言论中选择政治传播。这是一个重要的研究问题，以了解哪些因素影响这一选择过程。为了定量地探索选择过程，我们建立了一个三十年的总统辩论记录和辩论后报道的数据集。我们首先研究措辞的影响，并提出了一个二元分类框架，控制扬声器和辩论的情况。我们发现，众包工作者在这项任务中只能达到60%的准确率，这表明媒体选择并不完全明显。我们的分类器平均表现优于众包工作者，主要是在初选辩论中。我们还比较了众包工作者的自由形式解释与数据驱动方法的重要因素，并发现了有趣的差异。很少有群众工作者提到“语境很重要”，而我们的数据显示，引用得好的句子比引用得少的句子与同一说话者之前的话语更不同。最后，我们研究了媒体偏好对不同措辞的综合影响，以了解媒体之间的碎片化程度。通过分析从我们的数据中引用行为构建的二分图，我们观察到两党报道的下降趋势。
2018-02-23 cs.CL cs.SI physics.soc-ph
Detection and Analysis of 2016 US Presidential Election Related Rumors on Twitter
2016年美国总统大选见证了Twitter在这一年最重要的政治事件中的重要作用。候选人广泛利用这一社交媒体平台开展在线竞选活动。与此同时，社交媒体上充斥着谣言，这可能对选民的决定产生了巨大影响。在本文中，我们对两位总统候选人的追随者的谣言推文进行了深入分析：希拉里克林顿和唐纳德特朗普。为了克服将大量推文标记为训练数据的困难，我们通过将它们与经过验证的谣言文章进行匹配来检测谣言推文。我们分析了从两位候选人的追随者那里收集的800多万条推文。我们的研究结果提供了几个主要问题的答案，在这次选举中的谣言，包括：哪一方的追随者张贴最谣言，谁张贴这些谣言，他们张贴的谣言，以及他们何时张贴这些谣言。本文的研究有助于我们理解美国政治中的网络谣言行为。
2017-04-10 cs.SI
Shifting Polarization and Twitter News Influencers between two U.S. Presidential Elections
基于2016与2020年美国大选期间数亿条推文，研究政治信息扩散和影响者构成，发现双方极化加剧、顶级影响者更替率高且媒体影响者部分被政治及无隶属影响者取代。
2021-11-03 cs.CY cs.SI
A Public Dataset Tracking Social Media Discourse about the 2024 U.S. Presidential Election on Twitter/X
University of Southern California（南加州大学）
本文提出一个包含2024年美国总统选举相关社交媒体讨论的公开数据集，用于研究社交媒体对政治讨论的影响及虚假信息传播。
2024-11-01 cs.SI
Visual Political Communication in a Polarized Society: A Longitudinal Study of Brazilian Presidential Elections on Instagram
University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）；Federal University of Sao Paulo (Unifesp)（圣保罗联邦大学）；Johannes Gutenberg University Mainz (JGU)（美因茨约翰内斯古腾堡大学）；Dublin City University (DCU)（都柏林城市大学）
本研究结合计算与定性方法，分析巴西两届总统选举候选人的Instagram帖子，揭示其视觉传播的一致模式与本土特征，阐明该平台在极化选举中的作用并提出未来研究方向。
2024-03-09 cs.AI cs.CV cs.CY
Political Framing: US COVID19 Blame Game
HBKU（哈马德·本·哈利法大学）；Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）
通过使用Twitter，框架已成为政治活跃用户的一个突出的总统竞选工具。框架是用来通过唤起对一个事件的特定观点来影响思想。在本文中，我们表明，COVID 19大流行不是被视为一个公共卫生问题，围绕它的政治言论主要是通过指责框架（指责特朗普，中国或阴谋）和支持框架（支持候选人）来支持共和党和民主党用户在2020年总统竞选之前的议程。我们通过框架的使用阐明了Twitter上两党支持者之间的分歧。此外，我们展示了框架是如何被用来积极或消极地加强用户的想法。我们看看Twitter如何有效地用于通过可复制的管道识别主题的框架。
2020-07-19 cs.CL cs.SI
Prediction of the 2023 Turkish Presidential Election Results Using Social Media Data
Bogazici University（博阿齐奇大学）；Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学）
本研究结合多平台社交媒体互动数量与传统民调数据，在不同时间窗口上比较多种模型以预测2023年土耳其选举各政党得票率，发现ARIMAX模型在所有时间窗口上表现最优。
2023-05-28 cs.LG cs.SI
Unearthing a Billion Telegram Posts about the 2024 U.S. Presidential Election: Development of a Public Dataset
University of Southern California（南加州大学）
本研究开发了一个包含2024年美国大选相关10亿条Telegram消息的公开数据集，用于分析政治讨论和社会动态。
2024-10-31 cs.SI
The Footprint of Campaign Strategies in Farsi Twitter: A case for 2021 Iranian presidential election
社交媒体的兴起伴随着新型冠状病毒疫情，促使伊朗总统竞选的模式从现实世界转向社交媒体。与以往的总统选举不同，这次选举的实体活动和候选人广告有所减少，而总统候选人的网上出现则大大增加。波斯语推特在这件事上扮演了一个特定的角色，因为它成为了创建政治内容的平台。在这项研究中，我们发现了波斯语Twitter的组织活动的痕迹。我们的调查显示，2021年选举的讨论网络是异质性和高度两极化的。然而，与其他选举不同的是，候选人的支持者非常接近，支持抵制选举的“反选民”处于讨论的另一端。此外，在所有相关社区中最有影响力的用户中观察到机器人活动的高度存在。
2021-10-04 cs.SI
Analyzing and Estimating Support for U.S. Presidential Candidates in Twitter Polls
本研究分析了2016和2020年美国大选期间近两千个Twitter民调，发现其存在偏向年长男性及Donald Trump的偏差，并证明通过回归和后分层可纠正偏差，使选举估计误差低至1%-2%。
2024-06-05 cs.CY cs.SI
Tactics and Tallies: A Study of the 2016 U.S. Presidential Campaign Using Twitter 'Likes'
我们提出了一个框架，以衡量，评估和排名正在进行的2016年美国总统大选的竞选有效性。使用从9月收集的Twitter数据。从2015年到2016年1月，我们首先揭示了候选人的推文策略，其次，使用负二项回归并利用“喜欢”的变化，我们评估了这些策略的有效性。第三，我们通过计算候选人产生的“喜欢”的条件期望来对候选人的竞选策略进行排名。“我们表明，虽然特德克鲁兹和马尔科卢比奥对奥巴马总统给予了很大的重视，但这种策略并没有得到他们的支持者的好评。我们证明，希拉里·克林顿将自己与奥巴马总统联系在一起的策略在她的支持者中引起了很好的共鸣，但伯尼·桑德斯的情况并非如此。此外，我们表明，唐纳德·特朗普是所有其他候选人的一个主要话题，桑德斯的竞选活动和克林顿的竞选活动同样强调妇女问题。最后，我们建议政治家可以使用社交媒体中的反馈机制来改善他们的竞选活动：（1）使用来自社交媒体的反馈来改善社交媒体中的竞选策略;（2）原型政策和测试来自社交媒体的公众反应。
2017-04-06 cs.SI
Uncovering Coordinated Cross-Platform Information Operations Threatening the Integrity of the 2024 U.S. Presidential Election Online Discussion
研究揭示了2024年美国总统选举中跨平台信息作战行为，通过机器学习检测协调不真实账号，发现其通过社交媒体传播误导信息并影响选举完整性。
2026-10-05 cs.CY cs.SI
A Hybrid Method of Sentiment Analysis and Machine Learning Algorithm for the U.S. Presidential Election Forecasting
本文提出融合人口普查、经济、民调与 Twitter 情感数据的州级混合机器学习框架，用于预测美国总统选举，并在2020年选举中达到96%准确率。
2023-12-09 cs.SI
A Network Perspective on Attitude Strength: Testing the Connectivity Hypothesis
态度强度是态度的一个关键特征。强烈的态度是持久的和有影响力的，而软弱的态度是波动的和无关紧要的。最近，因果态度网络（CAN）模型被提出作为态度的综合测量模型，其将态度概念化为因果连接的评价性反应的网络（即，对态度对象的信念、感觉和行为）。在这里，我们测试的CAN模型的中心假设，高度连接的态度网络对应于强的态度。我们使用的数据来自美国全国选举研究1980-2012年对总统候选人的态度（总n = 18，795）。我们首先表明，政治利益预测连接的态度网络对总统候选人。第二，我们表明，连接是密切相关的两个定义功能的强态度-稳定的态度和态度的影响行为。我们的结论是，网络理论提供了一个很有前途的框架，以促进态度强度的理解。
2018-05-14 cs.SI physics.soc-ph
Roots of Trumpism: Homophily and Social Feedback in Donald Trump Support on Reddit
我们研究了在Reddit的政治讨论中对唐纳德特朗普的支持。拥有近80万订阅者的“r/The_Donald”是Reddit上最大的社区之一，也是特朗普支持者的主要中心之一。它创建于2015年，在唐纳德特朗普开始总统竞选后不久。通过仅使用2012年的数据，我们预测在2016年，即美国最后一次总统选举年，成为唐纳德特朗普支持者的可能性。为了描述特朗普支持者的行为，我们从三个不同的社会学假设中得出：同性恋，社会影响力和社会反馈。我们将每个假设操作为每个用户的一组特征，并训练分类器来预测他们在r/The_Donald中的参与。我们发现，基于同性恋和基于社会反馈的特征是最具预测性的信号。相反，我们没有观察到社会影响机制的强烈影响。我们还对表现最好的模型进行了反思，以在Reddit上构建唐纳德特朗普的典型支持者的“人物”。我们发现证据表明，最突出的特征包括男性利益占主导地位、保守派和自由主义政治倾向，以及与政治不正确和阴谋内容的联系。
2020-05-04 cs.CY cs.SI
How Political is the Spread of COVID-19 in the United States? An Analysis using Transportation and Weather Data
我们通过挖掘2020年3月至2020年7月美国居民的交通模式，调查了2016年总统大选中唐纳德·特朗普（红色）和希拉里·克林顿（蓝色）赢得的州之间COVID-19传播的差异。为了确保公平的比较，我们首先使用K均值聚类方法将50个州根据其人口，面积和人口密度分为五个集群。然后，我们使用居民出行的平均百分比和每人的出行次数来描述不同州居民的日常交通模式。对于每个州，我们研究了在正式重新开放日期之前和之后的2个月内旅行模式和感染率之间的相关性。我们观察到，在封锁期间，红色和蓝色州都显示出他们的旅行模式与感染率之间的强正相关性。然而，在州重新开放后，我们发现在所有五个州集群中，红色州的旅行感染相关性高于蓝色州。我们发现，红州和蓝州的居民在州重新开放后的一段时间内表现出类似的旅行模式，这使我们得出结论，平均而言，红州的居民可能比蓝州的居民更不安全。此外，我们使用温度数据试图解释居民出行方式和安全措施的差异。
2020-09-10 cs.SI physics.soc-ph
Online disinformation in the 2020 U.S. Election: swing vs. safe states
本文通过分析2020年美国大选前辩论期间的Twitter活动，发现约88%的在线流量与摇摆州相关，且摇摆州相关推文中不可靠新闻链接分享更普遍，主要由自动化账户传播，虚假信息主要来自以共和党为主的社区。
2024-03-12 cs.SI
Topic Shifts as a Proxy for Assessing Politicization in Social Media
本文提出以非政治话题向政治话题的转移度量社交媒体政治化，并结合政治关键词种子与 PU Learning 分析 2022 年巴西大选期间多平台评论。
2024-06-13 cs.SI
Analyzing political stances on Twitter in the lead-up to the 2024 U.S. election
该研究利用GPT-4o、Gemini-Pro和Claude-Opus分类2024年美国大选相关推文及回复，揭示候选人和公众的意识形态立场差异及事件驱动的话语转变。
2024-11-28 cs.CY cs.SI
Mining the Demographics of Political Sentiment from Twitter Using Learning from Label Proportions
意见挖掘和人口统计属性推断在社会科学中有着广泛的应用。在本文中，我们提出了模型来推断每天的联合概率多个潜在的属性从Twitter数据，如政治情绪和人口统计属性。由于为传统的监督分类注释数据既昂贵又耗时，因此我们提出了可扩展的标签比例学习（LLP）模型，用于使用美国人口普查，国家和州政治民意调查以及库克党派投票指数作为人口水平数据的人口统计和意见推断。在LLP分类设置中，将训练数据划分为一组未标记的包，其中仅知道每个包中的标签分布，从而消除了对实例级注释的需求。我们提出的LLP模型，加权标签正则化（WLR），提供了一个可扩展的泛化标签正则化的先前工作，以支持袋内样本的权重，这是适用于这种设置，其中袋是分层排列的（例如，县级袋嵌套在州级袋内）。我们将我们的模型应用于2016年美国总统大选前一年收集的Twitter数据，估计政治情绪和人口统计数据之间的关系。我们发现，我们的方法密切跟踪传统的民意调查数据分层的人口类别，导致错误减少28-44%的基线方法。我们还提供了描述性的评估，显示该模型可以用来估计许多变量之间的相互作用，并确定语言的时间变化，通常是不可行的，使用传统的轮询方法的能力。
2017-08-26 cs.SI
Synthetic Politics: Prevalence, Spreaders, and Emotional Reception of AI-Generated Political Images on X
University of Southern California（南加州大学）
本研究分析了X平台上AI生成政治图像的普及性、传播者及其情感反应，发现AI生成图像主要由少数右倾用户传播，且引发更积极的用户反应。
2025-05-13 cs.CY cs.SI
How Large Language Models play humans in online conversations: a simulated study of the 2016 US politics on Reddit
Enrico Fermi Research Center（恩里科·费米研究中心）；Physics Department and INFN, University of Rome Tor Vergata（罗马托尔维加塔大学物理系和INFN）
本研究评估了GPT-4在2016年美国大选Reddit对话中模拟党派用户生成评论的能力，发现其能产生逼真评论但更易制造共识，且真实与虚构评论在语义空间可区分但人工难辨，揭示了AI操纵政治话语的风险。
2025-06-23 cs.AI cs.CL cs.CY
Platform Sorting Drives Ideological Fragmentation in the Social Media Ecosystem
Sapienza University of Rome（罗马第一大学）；University of Padova（帕多瓦大学）；Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）
通过分析2020和2024年美国大选期间六大平台的政治信息动态，发现意识形态碎片化发生在平台层面，用户逐渐与意识形态一致的环境对齐，且这种平台排序是社交媒体的持久结构特征。
2026-06-09 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
A multilevel network approach to revealing patterns of online political selective exposure
本文提出多级网络方法揭示在线政治选择性暴露的复杂结构，发现其不同于简单的左右二元对立。
2025-11-24 cs.SI
Quantifying Political Partisanship for Cross-Platform Analyses
研究社交媒体政治党派倾向测量问题，提出基于文本、以新闻可信度为锚定、可跨平台的方法，通过Transformer嵌入、聚类、标注及构建党派倾向轴打分，应用于特定语料库，实现跨平台比较，揭示相关党派动态。
2026-07-27 cs.LG cs.SI
Are Online Sports Fan Communities Becoming More Offensive? A Quantitative Review of Topics, Trends, and Toxicity of r/PremierLeague
University of Potsdam, Germany（波恩大学）；Hasso Plattner Institute（哈索罗滕堡研究所）；Isenberg School of Management, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校商学院）
本研究分析了 r/PremierLeague 上2013至2022年间超110万条评论，发现该社区在讨论日益多元化的同时，负面情绪与毒性呈现令人担忧的上升趋势，并成为用户发泄社会问题不满的场所。
2025-10-30 cs.LG cs.SI
Going Negative Online? -- A Study of Negative Advertising on Social Media
越来越多的实证研究表明，负面广告在竞选活动中是有效的，但其作用机制却很少被提及。随着剑桥分析公司丑闻和俄罗斯干预英国脱欧和2016年总统大选，人们已经意识到社交媒体上的政治广告，并向国会施压，要求限制社交媒体上的政治广告。在相关立法之后，社交媒体公司开始在2018年夏季中期选举活动刚刚开始时披露其政治广告档案。本研究收集了8月以来美国中期选举背景下的相关政治广告数据，研究了社交媒体上政治广告的总体模式，并使用一套机器学习方法对这些广告进行情感分析，以分类负面广告。应用一种新的方法，使用AI图像识别来研究图像数据。通过数据可视化，本研究表明，负面广告仍然是少数，共和党广告主和第三方组织比他们的同行更有可能从事负面广告。基于有序回归分析，本研究发现，愤怒诱发的信息寻求是导致负面广告更吸引人和更有效的主要机制之一，而不是负面偏见理论。总的来说，这项研究通过应用创新的数据科学方法，提供了对社交媒体上政治广告的独特理解。进一步的研究可以扩展本研究的发现、方法和数据，并对未来的研究提出了几点建议。
2019-10-14 cs.SI stat.AP stat.CO
PolitiSky24: U.S. Political Bluesky Dataset with User Stance Labels
University of Tehran（德黑兰大学）；Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)（基础科学研究研究所）
本文发布 PolitiSky24，一个来自 Bluesky、围绕2024年美国大选候选人的用户级立场数据集，并结合信息检索与 LLM 实现81%准确率的可扩展标注。
2025-06-09 cs.AI cs.CL cs.IR
"F*** You Biden": Cross-Partisan Electoral Toxicity on X
Observatory on Social Media, Indiana University（印第安纳大学社交媒体观察站）
研究分析了2024年美国总统大选期间推特上跨党派言论毒性，发现共和党帖子毒性更高，但民主党帖子收到更多有毒回复，这可能源于共和党用户更频繁地回复民主党内容。
2026-04-10 cs.CY cs.SI
