A Golden Age: Conspiracy Theories' Relationship with Misinformation Outlets, News Media, and the Wider Internet
本研究分析五个主要阴谋论网站及其与新闻媒体的链接关系，发现虚假信息媒体更频繁链接阴谋论网站且2018至2021年激增，并通过格兰杰因果分析揭示其促进阴谋论流行的作用。
2023-11-13 cs.CY cs.SI
Online News Media Website Ranking Using User Generated Content
University of Tehran（德黑兰大学）；University of Houston（休斯顿大学）；Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)（基础科学研究所（IPM））
新闻媒体网站是重要的在线资源，引起了文本挖掘研究者的极大关注。本研究的主要目的是提出一个从不同角度对在线新闻网站进行排名的框架。新闻网站的排名是一个有用的信息，它可以帮助许多与新闻相关的任务，如新闻检索和新闻推荐。在所提出的框架中，新闻网站的排名是通过计算三个措施介绍了文件和用户生成的内容的基础上。每项建议的衡量标准都从一个特定的角度关注新闻网站的表现，包括新闻报道的完整性、网站报道事件的多样性和速度。在这个框架中使用用户生成的内容，作为一个部分公正的，实时的和低成本的内容在网络上区分建议的新闻网站排名框架的文献。对BBC、CNN、NYTimes三家主要新闻网站的调查结果表明，BBC在新闻完整性和速度方面表现最好，NYTimes在新闻多样性方面表现最好。
2019-10-28 cs.CL cs.IR cs.SI
Tracking the Takes and Trajectories of English-Language News Narratives across Trustworthy and Worrisome Websites
Stanford University（斯坦福大学）
本研究提出一套结合编码器大语言模型与零样本立场检测的系统，追踪4000余家不同可信度英语网站的14.6万条新闻叙事传播，结合NETINF算法识别倾向性宣传网络与高影响力网站，助力虚假信息核查。
2025-01-15 cs.AI cs.CY cs.LG
Susceptibility of Communities against Low-Credibility Content in Social News Websites
针对社交新闻网站中的回音室问题，提出基于用户嵌入的社区检测方法，通过投射到可信度-偏见空间识别高风险社区，并预测个体易感性，实验显示聚类间存在显著差异。
2024-03-15 cs.SI
Measuring News Similarity Across Ten U.S. News Sites
新闻网站做出关于在其网站主页上包括什么故事以及强调什么故事的编辑决定（例如，大字体大小的主要故事）。新闻网站上强调的故事通常与许多其他新闻网站高度相似（例如，恐怖事件故事）。选择性地强调头条新闻和不同新闻机构的新闻相似性是众所周知的现象，但没有得到很好的衡量。我们提供了一种方法，用于确定一组选定的美国-基于新闻网站，然后量化它们之间的相似性。为了实现这一目标，我们首先开发了一个标题和链接提取器，用于解析选定的网站，然后在2016年11月至2017年1月的三个月内检查了10个美国新闻网站的主页。使用存档的副本，从互联网档案馆（IA）检索，我们讨论了解析这些网站的方法和困难，以及如何事件，如总统选举可以导致新闻网站改变他们的文件表示只是这些事件。我们使用我们的解析器来提取k = 1，3，10的故事最大数量为每个新闻网站。其次，我们使用余弦相似性度量来计算三个月内每天东部时间晚上8点的新闻相似性。相似性得分在选举日之前增加（0.335），在选举日下降（0.328），在选举日之后增加（0.354）。我们的方法表明，我们可以有效地识别头条新闻和量化新闻相似性。
2018-07-02 cs.DL cs.IR cs.SI
Spider and the Flies : Focused Crawling on Tumblr to Detect Hate Promoting Communities
Tumblr是互联网上最大和最受欢迎的微博客网站之一。研究表明，由于观众的可达性高、出版障碍低和社交网络连通性，微博网站正被现有的极端主义团体滥用为发表仇恨言论和招募新成员的平台。由于每天都有大量的帖子和博客发布，因此手动识别这些帖子和社区是非常不切实际的。我们提出了一个基于主题的网络爬虫主要由多个阶段组成：训练一个文本分类器模型组成的例子，只有仇恨促进用户，提取一个未知的tumblr微博博主的帖子，分类仇恨促进博客的基础上，他们的活动饲料，爬行通过外部链接到其他博客和执行社会网络分析连接极端主义博客。为了研究我们的方法的有效性，我们在大型真实世界数据集上进行了实验。实验结果表明，该方法是一种有效的方法，具有0.80的F-分数。我们应用基于社会网络分析的技术，并确定社区中有影响力的核心博客。
2016-03-30 cs.SI
HoaxItaly: a collection of Italian disinformation and fact-checking stories shared on Twitter in 2019
我们在2019年发布了超过100万条推文，其中包含两类意大利媒体发布的数千篇新闻文章的链接：（1）虚假信息网站，即因制作虚假新闻，恶作剧，点击诱饵，误导和超党派故事等低可信度内容而多次被记者和事实核查人员标记的媒体;（2）事实核查网站，特别是揭穿和核实网上新闻和说法。该数据集还包括约37，000篇新闻文章的标题和正文，可在https://doi.org/10.7910/DVN/ PGVDHX上公开获取。
2020-01-29 cs.CY cs.SI
Political audience diversity and news reliability in algorithmic ranking
University of South Florida（南佛罗里达大学）；Stanford University（斯坦福大学）；Indiana University（印第安纳大学）；Dartmouth College（达特茅斯学院）
本文提出利用政治受众多样性作为新闻可靠性信号，改进算法推荐，提升用户获取信息的可信度。
2021-03-06 cs.CY cs.SI
Interrupted time series analysis of clickbait on worldwide news websites, 2016-2023
Lakehead University（拉刻海德大学）
研究分析了2016-2023年间全球新闻网站上的点击欺诈现象，利用大规模数据集和分段回归模型，发现疫情和2020年美国大选对点击欺诈水平有显著影响。
2024-08-08 cs.SI
The Rise and Fall of Fake News sites: A Traffic Analysis
FORTH/University of Crete（克里特大学/希腊研究与技术基金会）；Telefonica Research（西班牙电信研究中心）
在过去的十年里，我们目睹了互联网上错误信息的增加，网络用户不断成为假新闻的受害者。过去的许多研究分析了假新闻的传播机制以及检测和缓解技术。然而，关于他们的运营行为仍然存在一些悬而未决的问题，例如：假新闻网站有多老？他们通常会长时间在线吗？这样的网站是否彼此同步他们的启动和停机时间？它们是否在时间上共享相似的内容？哪些第三方支持其运营？与主流或真正的新闻网站相比，他们吸引了多少用户流量？在本文中，我们进行了首次调查，以回答有关假新闻网站在线存在的问题，并将其行为与真实新闻网站进行比较。基于我们的研究结果，我们构建了一个内容不可知的ML分类器，用于自动检测尚未包含在手动策划黑名单中的假新闻网站（即准确性）。
2021-03-16 cs.CR cs.LG cs.SI
The Effect of Extremist Violence on Hateful Speech Online
用户生成的在线内容受到许多因素的影响，包括平台可供性和规范等内源性因素，以及特别是重大事件等外源性因素。这些影响用户说什么，他们怎么说，当他们说it.In本文中，我们专注于量化暴力事件对各种类型的仇恨言论的影响，从进攻和贬损恐吓和明确呼吁暴力。我们将这项研究锚定在一系列涉及阿拉伯人和穆斯林作为肇事者或受害者的袭击中，这些袭击发生在西方国家，已被新闻媒体广泛报道。这些攻击引发了各种论坛围绕移民的激烈政策辩论，包括网络媒体，这些论坛受到种族主义偏见和仇恨言论的破坏。我们研究的重点是模拟攻击对Twitter和Reddit两个社交媒体平台上仇恨言论的数量和类型的影响。在其他调查结果中，我们观察到极端主义暴力倾向于导致网上仇恨言论的增加，特别是直接鼓吹暴力的信息。我们的研究对网络仇恨言论的监控方式有影响，并提出了打击仇恨言论的方法。
2018-04-16 cs.CY cs.SI
Specious Sites: Tracking the Spread and Sway of Spurious News Stories at Scale
Stanford University（斯坦福大学）
本研究利用每日抓取1,334个不可靠新闻网站的数据，结合MPNet和DP-Means聚类，自动识别并追踪在线传播的虚假叙事，揭示2022年最普遍的叙事及关键网站，助力事实核查。
2024-02-03 cs.CY cs.LG cs.SI
Illuminating an Ecosystem of Partisan Websites
本文旨在揭示另类新闻媒体生态系统，这些生态系统被认为在2016年美国总统大选期间通过虚假和/或有偏见的新闻报道影响了人们的观点和信念。我们研究了668个超党派网站及其相应的Facebook页面的大型专业策划列表，并确定了调解该生态系统内流量的关键特征。我们发现了一种模式，即在选举前建立新网站，然后在选举后放弃。这些网站形成了一个生态系统，从一个网站到另一个网站建立链接，并通过“喜欢”彼此的Facebook页面。这些做法在以高度党派性的方式在生态系统内部引导用户流量方面非常有效，右倾网站链接并喜欢其他右倾网站，类似地左倾网站链接到左侧的其他网站，从而在新闻制作者之间形成过滤气泡，类似于在党派新闻的消费者中广泛观察到的过滤气泡。虽然左倾和右倾网站都有活动，但右倾网站更进化，占被遗弃网站和党派内部链接的比例不成比例。我们还研究了超党派新闻消费者的人口统计特征，发现美国一些人口较多的人口群体往往是更右倾网站的消费者。
2018-03-09 cs.SI
NewsCompare - a novel application for detecting news influence in a country
近年来，“假新闻”的概念在新闻报道中被多次提及和抛出，以至于它本身已经成为一个新闻话题。在其核心，它提出了一个令人不寒而栗的问题-如果我们的世界观从根本上是错误的，我们该怎么办？即使内部一致，如果它与现实世界不匹配呢？我们的信仰是合理的，还是我们会因为生活在“泡沫”中而被灌输？如果后者是真的，那么我们又怎么能在泡沫的范围内测试它的极限呢？我们提出了一种新的方法来增强识别假新闻的过程，通过加速和自动化所涉及的更繁琐和耗时的任务。我们的应用程序NewsCompare将任何目标网站列表作为输入（在我们的用例中与新闻相关，但不受其他限制），并行访问它们并检索其中找到的任何文本内容。网页随后相互比较，并初步指出了相似之处。这些结果可以手动验证，以确定哪些网站倾向于从另一个网站中汲取灵感。在每一个中间步骤中收集的数据都可以被单独查询和分析，最值得注意的是，我们已经使用了一组链接到我们遇到的各种网站，并从这些网站绘制了一幅特定网页的“地图”。这张地图可以被交叉引用，并进一步加强这样的结论，即一组特定的网站彼此之间有很强的链接，并发布类似的内容，很可能分享相同的忠诚。我们在罗马尼亚新闻网站上运行我们的应用程序，我们得出了一些有趣的观察结果。
2019-04-09 cs.SI
FakeCovid -- A Multilingual Cross-domain Fact Check News Dataset for COVID-19
在本文中，我们提出了第一个多语言跨域数据集，其中包含5182篇经过事实核查的COVID-19新闻文章，收集时间为2020年1月4日至2020年5月15日。我们从92个不同的事实核查网站收集了事实核查的文章，并从Poynter和Snopes那里获得了参考资料。我们根据内容将文章手动注释为11个不同类别的事实核查新闻。该数据集使用来自105个国家的40种语言。我们已经建立了一个分类器来检测假新闻，并为自动假新闻检测及其分类提供了结果。我们的模型实现了0.76的F1分数，以检测虚假类和其他事实检查文章。FakeCovid数据集可以在Github上找到。
2020-06-19 cs.CY cs.SI
Analyzing Right-wing YouTube Channels: Hate, Violence and Discrimination
截至2018年，主要的在线视频分享网站YouTube拥有多个宣传右翼内容的频道。在本文中，我们观察了包含7，000多个视频和1700万条评论的数据集中与仇恨，暴力和歧视性偏见有关的问题。我们调查的相似之处和差异之间的用户的评论和视频内容的右翼渠道的选择，并将其与基线设置使用三层的方法，其中我们分析（a）词汇，（b）主题和（c）隐含的偏见存在于文本中。在其他结果中，我们的分析表明，右翼频道倾向于（a）包含更高程度的“负面”语义场的单词，（b）提出更多与战争和恐怖主义相关的话题，（c）对穆斯林（在视频中）和对LGBT人群（在评论中）表现出更多的歧视性偏见。我们的发现不仅揭示了YouTube社区推广和消费右翼内容的集体行为，还揭示了YouTube用户的一般行为。
2018-04-11 cs.SI
K-HATERS: A Hate Speech Detection Corpus in Korean with Target-Specific Ratings
Soongsil University（崇实大学）；TUNiB
本研究构建了首个包含约192K评论及特定目标评分的韩语仇恨言论检测语料库K-HATERS，并创新性地引入认知反思测试评估标注质量，发现低分标注者会导致模型预测产生偏见且准确率下降。
2023-10-24 cs.CL cs.SI
Unsupervised Behaviour Analysis of News Consumption in Turkish Media
Demirören Teknoloji A.S.（德米伦科技公司）；Istanbul Technical University（伊斯坦布尔技术大学）
随着新闻媒体数字化的发展，点击流数据已经成为新闻编辑室识别读者特征的一个重要特征，点击流数据是由网站上的人类活动产生的。虽然点击流数据的性质在网站中具有类似的逻辑，但从广泛的角度来看，它在识别人类行为方面具有固有的局限性，这就需要将问题限制在利基领域。本研究调查了匿名读者在组织网站上的点击活动，以确定从Twitter转介后的新闻消费模式，他们偶然到达，但倾向主要是路由的新闻内容。集成聚类分析与混合型嵌入策略的方法和比较，找到类似的读者群体和兴趣独立于时间。各种内部验证的角度来确定最优的集群的质量，其中的Calinski Harabasz指数（CHI）被发现给一个概括的结果。我们的研究结果表明，对混合类型数据集进行聚类接近最佳内部验证分数，我们定义该分数以区分聚类和算法，考虑嵌入均匀流形近似和投影（UMAP）时的应用策略，并使用共识函数作为访问给定集合中最适用的超参数配置的关键，而不是直接使用共识函数结果。对所得到的聚类的评估通过大于0.5的经调整的互信息分数突出显示了在分离的月度样本中重复存在的特定聚类，这为新闻机构提供了见解，并克服了由于随着时间的推移兴趣的变化而导致的建模行为的退化。
2022-10-08 cs.LG cs.SI
Sub-Standards and Mal-Practices: Misinformation's Role in Insular, Polarized, and Toxic Interactions on Reddit
该研究针对Reddit平台，探究不可靠信息对政治不文明与有毒互动的影响，通过多种回归与图模型证实其会提升有毒言论概率并加剧不同政治倾向用户的互动极化。
2024-10-30 cs.CY cs.SI
Hate is the New Infodemic: A Topic-aware Modeling of Hate Speech Diffusion on Twitter
Jadavpur University（贾达夫普尔大学）；IIIT-Delhi（德里印度理工学院）；Wipro AI（威普罗人工智能）
网络仇恨言论，特别是在Twitter等微博平台上的仇恨言论，可以说是过去十年来最严重的问题。一些国家报告说，因恶意仇恨运动而引发的仇恨犯罪急剧上升。虽然检测仇恨言论是新兴的研究领域之一，但信息网络中与主题相关的仇恨的产生和传播仍未得到充分探讨。在这项工作中，我们专注于探索用户行为，这触发了Twitter上仇恨言论的起源，以及它如何通过转发传播。我们抓取了一个包含推文、转发、用户活动历史和追随者网络的大规模数据集，其中包括来自超过$41$百万独立用户的超过1.61亿条推文。我们还收集了超过60万篇在线发布的当代新闻文章。我们描述了支配这些动态的不同信息信号。我们的分析区分扩散动力学在仇恨的存在下，从通常的信息扩散。这促使我们在具有真实世界知识的主题感知环境中制定建模问题。为了预测任何给定标签的仇恨言论的开始，我们提出了多个功能丰富的模型，其中表现最好的模型的宏观F1得分为0.65。同时，为了预测Twitter上的转发动态，我们提出了RETINA，一种新的神经结构，它使用缩放的点积注意力来整合外源性影响。RETINA达到了0.85的宏观F1分数，超过了多个最先进的模型。我们的分析揭示了与现有的扩散模型相比，RETINA预测仇恨内容的转发动态的最高能力。
2020-10-09 cs.CL cs.LG cs.SI
"I Can't Keep It Up." A Dataset from the Defunct Voat.co News Aggregator
Voat.co是一个新闻聚合网站，于2020年12月25日关闭。该网站有一个麻烦的历史，并以托管各种被禁止的子网站而闻名。本文介绍了一个数据集，其中包含超过230万次提交和1620万条评论，来自7.1K subverses中的113K用户（相当于Voat的subreddit）。我们的数据集涵盖了Voat的整个生命周期，从2013年11月8日开始的开发期，到2014年4月成立之日，直到关闭之日（2020年12月25日）。据我们所知，这项工作提供了最大和最完整的公共可用Voat数据集。随着该数据集的发布，我们提出了一个初步分析，涵盖了平台上的发布活动和日常用户和颠覆注册，以便对我们的数据集感兴趣的研究人员可以知道会发生什么。我们的数据可能有助于虚假新闻传播研究，因为我们分析了用户在平台上分享的链接，发现许多社区依赖于Breitbart和GatewayPundit等替代新闻媒体进行日常讨论。此外，我们对用户交互进行了网络分析，发现许多用户不喜欢与他们叙事兴趣之外的颠覆者交互，这可能有助于研究人员关注极化和回声室。此外，由于Voat是Reddit社区被禁止迁移的平台之一，我们相信我们的数据集将激励和帮助研究人员研究去平台化。最后，许多充满仇恨和阴谋的社区在Voat上非常受欢迎，这使得我们的工作对专注于毒性，阴谋论，社交网络跨平台研究和自然语言处理的研究人员很有价值。
2022-04-22 cs.CY cs.SI
Ad-blocking: A Study on Performance, Privacy and Counter-measures
许多互联网企业的收入都依赖于广告。然而，用户对他们访问的网站上的广告感到不满，因为广告的数据大小通常与实际内容相当。这不仅会影响网页的加载时间，而且在某些情况下还会影响用户的互联网账单。在缺乏双方同意的退出广告的程序的情况下，许多用户求助于广告拦截浏览器扩展。在这项工作中，我们研究了流行的广告拦截器在一个大型新闻网站的性能。此外，我们调查了广告拦截器对用户隐私的好处，以及网站用来对抗它们的机制。最后，我们探讨了由于广告拦截器本身造成的流量开销。
2017-05-09 cs.CY cs.SI
Characterizing the Life Cycle of Online News Stories Using Social Media Reactions
本文对网络新闻的生存周期进行了研究。我们描述了网站访问模式和社交媒体对新闻内容的反应之间的相互作用。我们表明，我们可以使用这种混合观察方法来表征不同类别的文章。我们还发现，社交媒体的反应可以帮助预测未来的访问模式早期和准确。我们使用定性分析和定量分析对来自大型国际新闻网络的数据进行了验证，这些数据来自一组产生超过3，000，000次访问和200，000次社交媒体反应的文章。我们发现，通过观察社交媒体反应的前10到20分钟，可以准确地对文章最终获得的整体流量进行建模。仅通过访问就能达到同样的预测精度，这需要等待三个小时的数据。我们还描述了重大改进的准确性的早期预测的保质期的新闻故事。
2013-10-13 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Identifying Misinformation from Website Screenshots
University of California, Riverside（加州大学河滨分校）；Snap Inc.（Snap公司）
一个网站的外观和感觉能提供关于一篇文章可信度的信息吗？在本文中，我们建议使用一个有前途的，但被忽视的方面在检测错误信息：域网页的整体外观。为了捕捉这一整体外观，我们截取了由错误信息或值得信赖的Web域提供的新闻文章的屏幕截图，并利用基于张量分解的半监督分类技术。所提出的方法，即，VizFake对许多图像转换不敏感，例如将图像转换为灰度，矢量化图像和丢失屏幕截图的某些部分。VizFake利用了非常少量的已知标签，反映了现实和实际的场景，其中标签（特别是已知的错误信息文章）是稀缺的，并且很快就会过时。VizFake在500多个领域的新闻文章的5万个屏幕截图数据集上的F1得分大约为85%，仅使用5%的地面真实标签。此外，以无监督方式获得的VizFake的张量表示允许对数据进行探索性分析，为问题提供有价值的见解。最后，我们将VizFake与深度迁移学习进行了比较，因为它是一种非常流行的图像分类黑箱方法，也是众所周知的基于文本的方法。VizFake通过深度迁移学习模型实现了具有竞争力的准确性，同时速度快了两个数量级，并且不需要费力的超参数调整。
2021-06-03 cs.AI cs.CY cs.LG
Hate Speech and Sentiment of YouTube Video Comments From Public and Private Sources Covering the Israel-Palestine Conflict
Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg（埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学）；Universität Regensburg（雷根斯堡大学）；Universität Leipzig（莱比锡大学）
该研究标注 4983 条涉以巴冲突的 YouTube 评论并训练 AUROC 为 0.83–0.90 的 ML 模型，发现公共来源仇恨言论与立场分化均高于私营来源。
2025-03-03 cs.CL cs.CY cs.LG
Auditing the Impact of Cross-Site Web Tracking on YouTube Political and Misinformation Recommendations
New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校）
研究通过sock-puppet实验框架审查跨站点跟踪如何影响YouTube政治和虚假信息推荐，并评估隐私浏览器对跟踪驱动信息茧房的防护作用。
2026-03-26 cs.CY cs.SI
Analysing Social Media Network Data with R: Semi-Automated Screening of Users, Comments and Communication Patterns
社交媒体平台上的交流不仅在文化和政治上具有相关性，而且在各个社会中也越来越普遍。用户不仅通过社交媒体平台交流，还专门搜索信息，传播信息或自己发布信息。然而，假新闻、仇恨言论甚至激进元素都是这种现代传播形式的一部分：有时对个人和社会产生深远影响。对这些机制和沟通模式的基本了解有助于抵制消极形式的沟通，例如儿童之间的欺凌或极端的政治观点。为此，将提出一种方法，以打破潜在的通信模式，跟踪个人用户并检查他们在社交媒体平台上的评论和范围;或者稍后通过定性研究进行对比。如果将框架社交网络和主题考虑在内，这种方法可以以100%的准确率识别出特别活跃的用户。然而，方法论和反制措施必须更加动态和灵活，以确保对传播仇恨言论、假新闻和激进分子的用户的敏感性和特异性。
2020-11-26 cs.CV cs.SI stat.AP
ExFake: Towards an Explainable Fake News Detection Based on Content and Social Context Information
University of Montreal（蒙特利尔大学）
ExFake结合内容、社交上下文及可信实体数据，并引入可解释AI助手与用户可信度评分机制，在真实数据集上显著优于基线方法，实现可解释的假新闻检测。
2023-11-16 cs.AI cs.CL cs.LG
Less Is Moral: A CHARMing Framework for Moral Foundations Detection in Endorsement Behaviour
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
针对现有道德基础检测系统跨域泛化差、成本高的问题，提出CHARM框架，其基于轻量微调LLM，在多数据集上优于基线，可用于研究COVID-19相关道德化错误信息传播。
2026-09-09 cs.CL cs.CY cs.SI
Inside the Right-Leaning Echo Chambers: Characterizing Gab, an Unmoderated Social System
许多社交媒体系统（如Twitter和Facebook）的内容节制促使一个新的促进言论自由的社交网络系统Gab的出现。不久之后，Gab因违反公司的仇恨言论政策而被从Google Play商店中删除，并因类似原因被苹果拒绝。在本文中，我们Gab的特点，旨在了解谁是用户谁加入了它，什么样的内容，他们在这个系统中共享。我们的研究结果表明，Gab是一个非常政治化的系统，它托管了来自其他社交网络的被禁止用户，其中一些是由于可能的仇恨言论和与极端主义的联系。我们提供了第一个测量新闻传播的右倾回声室内，调查的社交媒体，读者很少接触到的内容，跨越意识形态线，而是与内容，加强他们当前的政治或社会观点喂养。
2018-07-10 cs.SI
The News Comment Gap and Algorithmic Agenda Setting in Online Forums
London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院）
通过分析奥地利报纸Der Standard的120万条评论，研究揭示了记者与读者的“新闻评论鸿沟”，并提出FORUM指标评估评论排序算法对讨论的影响。
2024-08-23 cs.AI cs.CL cs.CY
Evidence of Demographic rather than Ideological Segregation in News Discussion on Reddit
本文通过分析 Reddit r/news 社区五年互动数据，发现用户倾向于跨意识形态互动而人口统计学群体内部同质，表明情感极化更多源于社会分裂而非网络回音室。
2023-07-05 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
The Best Answers? Think Twice: Online Detection of Commercial Campaigns in the CQA Forums
在一个新兴的趋势，越来越多的互联网用户从社区问答（CQA）网站搜索信息，因为在这样的网站互动交流提供了一个难得的信任感的用户。通常情况下，最终用户在浏览CQA网站以获得最佳答案时会寻求即时帮助。因此，必须警告他们答案背后隐藏的任何潜在商业活动。然而，现有的研究更多地关注答案的质量，并不能满足上述需求。在本文中，我们开发了一个系统，自动分析隐藏的商业垃圾邮件的模式，并立即向最终用户发出警报，每当一个潜在的商业活动被检测到。我们的检测方法结合语义分析和发帖者的跟踪记录，并利用CQA网站的特殊性，大大不同于其他类型的论坛，如微博或新闻报道。我们的系统是自适应的，并适应随着时间的推移检测算法发现的新证据。通过对一个流行的中文CQA网站三个多月的跟踪数据的验证，我们的系统显示出对CQA垃圾邮件的自适应在线检测的巨大潜力。
2013-01-05 cs.IR cs.SI
Internet comments as a barometer of public opinion
社会易感性的定义和分析使用的数据来自CNN新闻网站。目前的观点动力学，投票和羊群在封闭的社区模型进行了扩展，和社会的反应注入一组预定的和永久的意见计算。一种方法来估计可能的响应在互联网社区，遵循一个特定的发展主题的价值。一个社区的社会影响力水平取决于对同一社区成员所写评论的回应（“喜欢”和“不喜欢”投票）的统计数据。本文分析了三个开发新闻故事的真实案例。我们认为，互联网评论可以预测社会反应的水平，类似于一个晴雨表，预测未来的风暴强度在平静的环境。
2015-03-30 cs.SI physics.soc-ph
Statistical analysis of emotions and opinions at Digg website
Warsaw University of Technology（华沙理工大学）；University of Wolverhampton（伍尔弗汉普顿大学）
我们对来自www.example.com网站的数据进行了统计分析，该网站使其用户能够通过参加类似论坛的讨论来表达他们对新闻报道的看法，并通过分配所谓的“diggs”来直接评估以前的帖子和故事。由于事实上，每个帖子的内容都被注释了其情感价值，除了严格的结构属性外，该研究还包括对评论主要故事的帖子的平均情感反应的分析。在分析故事层面的相关性时，我们发现了一个有趣的关系，即一个故事收到的评论数和挖掘数之间的相关性，这两个数量之间的相关性在小线程占主导地位的数据中很高，而在长线程中则不断下降。然而，尽管diggs的数量和平均情绪反应的相关性在更长的线程中趋于增长，但评论数量和平均情绪反应之间的相关性几乎为零。我们还表明，最初的一组评论给一个故事有一个实质性的影响，进一步的“生活”的讨论：高消极的平均情绪在前10个评论导致更长的线程，而相反的情况下，在较短的讨论结果。我们还建议存在两种不同的机制来管理讨论的演变，因此，其长度。
2012-04-16 cs.CL cs.SI physics.data-an
