Optimal Noise Reduction in Dense Mixed-Membership Stochastic Block Models under Diverging Spiked Eigenvalues Condition
针对稠密 MMSB 中的重叠社区关系重建问题，论文建立估计误差极小极大下界，并提出达到该下界的最优估计量，且通过实验验证理论。
2025-06-11 cs.LG cs.SI stat.ML
COVID-19 Vaccine Misinformation Campaigns and Social Media Narratives
University of Southern California（南加州大学）
COVID-19疫苗的犹豫增加了人们对克服大流行和保护公众健康所需的疫苗接种的担忧。与反疫苗态度相关的一个关键因素是社交媒体上分享的信息。在这项工作中，我们调查了可能导致COVID-19疫苗犹豫的错误信息社区和叙述。疫情期间，社交媒体上反科学和政治错误信息/阴谋猖獗。因此，我们调查了收集的关于COVID-19疫苗的Twitter数据中的错误信息和阴谋集团及其特征行为。我们确定是否存在任何可疑的协调努力，以促进疫苗的错误信息，并发现两个可疑的团体-一个促进“大重置”阴谋，这表明大流行是由世界领导人精心策划的，以控制经济，与疫苗有关的错误信息和强烈的反疫苗和反社会信息，如没有封锁;另一个促进生物武器理论。被宣传的错误信息主要来自反疫苗和极右翼社区，在转发图的3个核心中，其推文中阴谋和可疑来源的比例要高得多。与主流和健康新闻相比，右倾社区更受反疫苗和极右翼社区的影响，这也反映在美国左翼和右翼各州截然不同的疫苗接种率上。除了其他行为差异外，错误信息社区在疫苗或其他讨论中也比其他社区更有发言权。
2022-04-01 cs.CY cs.LG cs.SI
Identifying pandemic-related stress factors from social-media posts -- effects on students and young-adults
COVID-19大流行使全球的自然生活陷入困境。采取了严格的措施来遏制导致这种疾病的病毒的传播，其中最有效的措施是社会隔离。这导致整个社会普遍感到沮丧和沮丧，但在年轻人和老年人中更是如此。目前，全世界有186个国家的2亿多大学生受到疫情的影响。教育模式突然发生了变化，电子学习迅速适应，远程和数字平台上进行教学。这项研究提出了从学生和年轻人在COVID时代发布的社交媒体帖子中收集的见解。使用统计和NLP技术，我们分析了Reddit上与抑郁症相关的社区中用户自己在帖子中报告的行为问题。我们提出的方法，系统地分析内容，使用语言技术，找出压力诱导因素。在线教育、失业、与朋友隔离以及家庭暴力成为主要的压力因素。
2020-12-01 cs.CY cs.SI
Clusters of science and health related Twitter users become more isolated during the COVID-19 pandemic
COVID-19代表了迄今为止最严重的全球危机，其公众对话可以被实时的研究。为此，我们使用了2020年1月13日至6月7日期间超过2600万英语Twitter用户发布的超过3.5亿条推文和转发的数据集。我们描述了转推网络，以确定自发聚集的用户和他们的互动随着时间的推移与流行病的出现演变。我们确定了几个稳定的集群（超级社区），并能够将它们与主要涉及科学和健康主题的国际团体，国家精英和政治参与者联系起来。与科学和健康相关的超级社区在大流行早期受到了不成比例的关注，并在当时领导了讨论。然而，随着这一流行病的蔓延，注意力转向国家精英和政治行为体，同时采取了针对具体国家的遏制措施，辩论也日益政治化。科学超级社区仍然存在于讨论中，但在网络中的影响力越来越小，变得更加孤立。总体而言，新兴网络社区的特点是自我放大和两极分化加剧。这使得来自国际卫生组织或科学权威的信息更难通过Twitter长时间直接接触到广大受众。这些结果可能会对信息传播产生影响，随着世界范围内流行病等长期事件的发展。
2021-09-13 cs.SI
The effect of disruptive events on spatial and social interactions: An assessment of structural changes in pre-and post-COVID-19 pandemic networks
本研究利用 Louvain 社区检测和多种分区相似性指标，比较 COVID-19 前后 SafeGraph 流动性与 Facebook 社会连接网络，发现空间互动更局部化而线上社交转向跨州长距离连接。
2023-11-02 cs.SI
"Go eat a bat, Chang!": On the Emergence of Sinophobic Behavior on Web Communities in the Face of COVID-19
COVID-19疫情的爆发以前所未有的方式改变了我们的生活。面对预计的灾难性后果，许多国家已制定社交距离措施，试图限制病毒的传播。在这种情况下，Web已成为信息获取、通信和娱乐不可或缺的媒介。与此同时，不幸的是，网络正被利用来传播潜在有害和令人不安的内容，例如针对特定种族群体的阴谋论和仇恨言论的传播，特别是针对中国人，因为COVID-19据信起源于中国。在本文中，我们首次尝试研究COVID-19大流行期间网络上出现的恐华行为。我们在大约五个月的时间内从Twitter和4chan的Politically Incorrect board（/pol/）收集了两个大规模数据集，并对其进行分析，以调查在传播恐华内容方面是否有上升或重要差异。我们发现，COVID-19确实推动了网络上恐华症的兴起，而恐华内容的传播是一种跨平台现象：它存在于\dspol等边缘网络社区，在较小程度上也存在于Twitter等主流社区。此外，随着时间的推移，使用词嵌入，我们的特点的演变和出现的新的Sinophobic诽谤在Twitter和/pol/。最后，我们发现在COVID-19爆发前后，网络上使用与中国人相关的词语的语境存在有趣的差异：在Twitter上，我们观察到一种转向将这种情况归咎于中国的转变，而在/pol/上，我们发现一种转向使用更多（和新的）反华诽谤的转变。
2021-03-03 cs.CY cs.SI
Flow of online misinformation during the peak of the COVID-19 pandemic in Italy
COVID-19大流行影响了人类的每一项活动，由于迫切需要找到应对这种前所未有的紧急情况的适当对策，它引发了广泛的社会辩论。这场讨论的在线版本并没有因为存在d/错误信息运动而被豁免，但与其他辩论中已经目睹的情况不同，COVID-19 -有意或无意-虚假信息的流动使公共卫生面临严重风险，降低了政府对策的有效性。在本手稿中，我们研究了大流行期间意大利社会Twitter辩论中错误信息的有效影响，重点是各种话语社区。为了提取话语社区，我们专注于经过验证的用户，即身份经过Twitter官方认证的帐户。因此，我们推断各种话语社区的基础上，如何验证用户被认为是由标准的：如果两个验证帐户被认为是类似的非未经验证的，我们在网络中的认证帐户链接。我们首先注意到，除了作为一个主要的科学主题外，COVID-19的讨论在不同政治团体的结果方面显示出明显的分歧。在这一点上，通过使用常用的事实核查软件（NewsGuard），我们评估了交换的新闻片段的声誉。我们从随机噪声中过滤转发网络（即用户重新广播相同的基本信息，或tweet），并检查显示url的消息的存在。错误信息帖子的影响在右翼和中右翼社区达到22.1%，其贡献在绝对数量上甚至更大，这是由于这个群体的活动：96%的政治团体共享的所有非信誉网址来自这个社区。
2021-02-23 cs.SI physics.soc-ph
Global misinformation spillovers in the online vaccination debate before and during COVID-19
反疫苗接种的观点充斥着在线社交媒体，加剧了对科学专业知识的不信任，增加了对疫苗犹豫不决的人。虽然先前的研究集中于特定国家，但COVID-19大流行将疫苗接种的讨论带到了全球范围，强调了在全球范围内解决低可信度信息流以设计有效对策的必要性。在这里，我们利用2019年10月至2021年3月期间18种语言的3.16亿条与疫苗相关的Twitter消息来量化接触反疫苗接种（no-vax）内容的用户之间的错误信息流。我们发现，在大流行期间，无疫苗社区在针对特定国家的辩论中变得更加重要，他们的跨境联系得到加强，揭示了一个全球Twitter反疫苗接种网络。美国用户是这个网络的核心，而俄罗斯用户也成为疫苗接种推广期间错误信息的净出口国。有趣的是，我们发现Twitter的内容审核工作，特别是在1月6日美国国会大厦袭击后暂停用户，在减少有关疫苗的错误信息传播方面产生了全球影响。这些发现可能有助于公共卫生机构和社交媒体平台通过揭示脆弱的在线社区来减少与健康相关的低可信度信息的传播。
2022-12-19 cs.CY cs.SI
Political Partisanship and Anti-Science Attitudes in Online Discussions about Covid-19
新型冠状病毒大流行继续肆虐美国各地的社区。民意调查表明，政治意识形态在形成对这一流行病的看法和遵守预防措施方面发挥着重要作用。在这里，我们使用社交媒体数据来研究两极分化的复杂性。我们分析了2020年1月至5月期间收集的与疫情相关的推文的大型数据集，并开发了一种方法，将用户的意识形态倾向分为温和（强硬与温和），政治（自由与保守）和科学（反科学与亲科学）维度。虽然沿着科学和政治维度的极化是相关的，但政治上温和的用户更有可能与亲科学观点保持一致，而政治上强硬的用户则与反科学观点保持一致。与预期相反，我们没有发现两极分化随着时间的推移而增长;相反，我们看到温和的亲科学用户的活动越来越多。我们还发现，反科学保守派倾向于从美国南部的推文，而反科学温和派来自西部各州。我们的研究结果揭示了两极分化的多维度性质，以及通过社交媒体数据跨时间和空间跟踪关于大流行病的两极分化意见的可行性。
2020-11-17 cs.CY cs.SI
On Analyzing Antisocial Behaviors Amid COVID-19 Pandemic
University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
随着全球新闻报道线上及线下社区的仇外心理及歧视急剧上升，COVID-19大流行已发展成为一场生物危机。这种有毒行为给社会带来了沉重的代价，特别是在这些令人生畏的时期。尽管这个问题很严重，但在COVID-19大流行期间，很少有研究研究在线反社会行为。在本文中，我们通过收集和注释超过4000万条COVID-19相关推文的大型数据集来填补研究空白。特别地，我们提出了一个自动标注反社会行为推文的标注框架。我们还对我们的注释数据集进行了实证分析，发现在COVID-19大流行期间引入了新的滥用词汇。我们的研究还确定了反社会行为的脆弱目标和影响在线反社会内容传播的因素。
2020-07-21 cs.CL cs.SI
Firms' Challenges and Social Responsibilities during Covid-19: a Twitter Analysis
2019冠状病毒病大流行对个人、企业和社会造成了破坏性影响。在本文中，我们就企业在2019冠状病毒病大流行中面临的主要问题和挑战，以及他们对企业社会责任（CSR）主题的关注提供了见解。为此，我们调查了意大利大型公司在疫情爆发前9个月在Twitter上的讨论。我们下载了2020年3月1日至2020年11月17日期间意大利最大公司（即拥有250名或更多员工的公司）的所有Twitter帖子。然后，我们构建了账户和主题标签的二分网络，并使用基于熵的空模型作为基准，将网络中包含的信息投影到账户层中，识别出一个账户网络，其中一个链接表明它们在使用主题标签方面具有非平凡的相似性。我们发现对话集中在13个社区，其中10个社区包括新冠肺炎主题。该网络的核心由5个社区组成，涉及环境可持续性、数字创新和安全。公司的所有权类型似乎并不影响对话。13个社区中有10个提到了与企业社会责任相关的标签，其中环境和社会层面是最普遍的。有趣的是，在处理数字创新和安全的社区中，社会维度似乎更相关。然而，CSR主题标签的相关性在单个消息级别非常小，但在特定社区中会出现一些特殊性。总体而言，我们的论文强调了网络方法在Twitter数据上的作用，它可以支持管理者和政策制定者设计他们的战略和决策，捕捉企业的新问题和相关主题。
2021-03-11 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
On Xing Tian and the Perseverance of Anti-China Sentiment Online
中国恐惧症，反华情绪，已经在网络上存在了很长一段时间。新型冠状病毒疫情的爆发和隔离期的延长进一步加剧了这种恐惧。然而，我们对恐惧症的原因以及它如何随着时间的推移而演变缺乏定量的了解。在本文中，我们在2016年至2021年期间对两个主流和边缘网络社区进行了大规模的纵向测量。通过分析Reddit上的8B帖子和4chan's/pol/上的2.06亿帖子，我们调查了恐华症的起源，演变和内容。我们发现，与中国没有直接关系的政治事件可能会引发反华内容，例如，美国退出《巴黎协定》在COVID-19大流行期间，即使有仇恨言论禁令政策，日常使用的反华辱骂也大幅增加。我们还发现，随着COVID-19的兴起，“中国”和“中国人”的语义含义正在向仇视中国的贬义词转变，并在大流行期间保持不变。我们进一步使用主题建模来显示，反华讨论的主题是相当多样化和广泛的。我们发现，这两个网络社区有一些共同的反华话题，如种族，经济和商业，武器和军事，外交关系等，但与4chan的/pol/相比，更多的日常生活相关的话题，包括食品，游戏和股票。我们的调查结果还显示，与COVID-19相关的话题和指责中国政府的话题在疫情期间更为普遍。据我们所知，这篇论文是对恐华症最长的定量测量。
2022-04-19 cs.CY cs.SI
Mainstreaming of conspiracy theories and misinformation
父母--尤其是母亲--在为年幼的孩子做出决定时，以及在为老年亲戚等其他家庭成员提供建议时，越来越多地咨询社交媒体以寻求支持。因此，最大限度地减少恶性网络影响对于确保他们同意从疫苗接种、口罩和社交距离到应对气候变化的家庭最佳实践，再到接受附近未来的5G塔等政策至关重要。在这里，我们展示了在大流行期间加强在线社区之间的联系如何导致非Covid-19阴谋论（例如氟化物，化学尾迹，5G）获得主流父母社区的更多访问。替代健康社区充当阴谋论者和父母之间的关键管道，并使后者更容易接受这些叙述。我们的实验表明，这些社区间的债券可以永远产生新的错误信息，无论事实信息的任何变化。我们的研究结果清楚地表明，为什么Facebook目前的政策未能阻止非Covid-19和Covid-19阴谋论和错误信息的主流化，以及为什么针对最大的社区不起作用。一个简单但精确可解且基于经验的数学模型显示，适度调整主流社区的耦合可以防止他们违背建立的指导。我们的结论也适用于其他社交媒体平台和主题。
2021-02-04 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Quantifying correlations between information overload and fake news during COVID-19 pandemic: a Reddit study with BERT model approach
Warsaw University of Technology（华沙理工大学）
研究利用BERT模型计算话题分布的基尼指数作为信息过载代理，发现全球范围内基尼指数与FakeBERT检测到的虚假新闻比例显著相关，但社区层面结果不明确。
2026-04-17 cs.SI
Linking Opinion Dynamics and Emotional Expression in Online Communities: A Case Study of COVID-19 Vaccination Discourse in Japan
School of Computing Institute of Science Tokyo（东京科学大学计算学院）
本研究通过分析日本新冠疫苗讨论中的情绪动态，揭示了集体情绪、社区归属和个体情绪变化对疫苗接种意见形成的影响。
2025-11-26 cs.SI
Country-wide mobility changes observed using mobile phone data during COVID-19 pandemic
于二零二零年三月，奥地利政府为应对COVID-19疫情而实施广泛封锁。根据主观印象和轶事证据，奥地利的公共和私人生活突然停止。在这里，我们评估了奥地利所有地区的锁定效果，并使用近实时匿名手机数据分析了奥地利各地人员流动的日常变化。我们描述了一个有效的数据聚合管道，并通过量化特定兴趣点（POI）的移动电话流量，分析个人轨迹和调查的起源-目的地图的集群结构来分析移动性。我们发现，维也纳地铁站的通勤者减少了80%以上，回转半径小于500米的设备数量几乎翻了一番。研究人群运动行为的结果突出了移动网络结构的巨大变化，这一变化体现在更高的模块化程度和从12个增加到20个检测到的社区。我们通过显示伊施格尔镇（早期COVID-19热点）的流出量与报告的COVID-19病例之间存在8天的时间滞后，证明了流动性数据与流行病学研究的相关性。这项研究表明，移动电话使用数据允许移动行为的每时每刻的量化为整个国家。我们强调，有必要改善匿名形式的此类数据的可用性，以增强快速应对COVID-19和未来大流行病的能力。
2020-08-23 cs.CY cs.SI stat.AP
Italian Twitter semantic network during the Covid-19 epidemic
2019冠状病毒病大流行对全世界人口的生活产生了深刻影响，引发了一场参与性的社会辩论。与其他情况一样，这场辩论也是几次错误信息运动的主题;然而，错误信息的存在以前所未有的方式严重危及公共健康。从这个意义上说，检测恶意叙述的存在并确定更容易传播它们的用户类型是限制前者持久性的第一步。在本文中，我们分析了意大利首次封锁期间在Twitter上观察到的语义网络（由2020年3月23日至2020年4月23日期间发布的约150万条推文中包含的标签引起），并研究了各种话语社区暴露于d/错误信息参数的程度。正如其他研究所观察到的那样，恢复的话语社区在很大程度上与传统政党重叠，即使辩论的主题涉及流行病管理的不同方面。虽然与d/误传直接相关的主题在我们的语义网络中只占少数，但它们的受欢迎程度在各种话语社区中分布不均匀。
2021-06-10 cs.SI physics.data-an
The COVID-19 Pandemic on the Turkish Twittersphere
随着居家时间的增加，社交媒体平台的角色已成为COVID-19期间公众讨论的一个组成部分。个人使用社交媒体平台表达自己的情感，互动，并参与公共辩论。因此，对于那些希望了解疫情期间公众舆论的人来说，分析社交媒体平台至关重要。这篇论文是第一篇研究土耳其推特圈的研究，旨在了解COVID-19爆发期间公众舆论的变化。为此，从2020年2月12日（土耳其首次宣布冠状病毒病例前一个月）开始，收集了430万条土耳其推文，包括广泛的关键词，直到2020年6月，以调查不同主题的公众舆论变化，并研究导致这种变化的行为者。分析的范围不仅是与健康有关的讨论，还包括更广泛的主题，如政治，经济和虚假信息。该研究还收集了2020年4月4日至2021年3月17日期间包含疫苗关键词（土耳其语为“疫苗”）的415万条土耳其推文，以揭示信息生态系统的健康状况。初步结果表明，（i）宗教是土耳其人民对大流行病的看法中的突出现象，（ii）土耳其Twitter领域非常容易受到错误/虚假信息操作的影响，以及（iii）疫苗网络中存在几个利益不同的社区。
2022-06-28 cs.SI
Echoes through Time: Evolution of the Italian COVID-19 Vaccination Debate
Twitter是该国最受欢迎的社交媒体平台之一，但大流行前的疫苗接种辩论已被证明是两极分化和孤立的回声室。因此，必须了解这种话语的性质，特别关注疫苗接种犹豫不决的个人，他们的医疗保健决定可能会影响他们的社区和整个国家。在这项研究中，我们问，在COVID-19大流行期间，意大利关于疫苗接种的讨论发生了怎样的变化，2020-2021年前所未有的事件是否能够打破围绕这一主题的回音室？我们使用2019年9月至2021年11月的Twitter数据集来研究疫苗接种的两极分化状态。我们提出了一个层次聚类的方法来找到最大的社区在不同的时间段的背书网络，并手动说明，它产生的用户共享的立场社区。研究这些网络的结构，以及它们相互作用的文本内容，我们发现支持者和犹豫不决的个人之间的鲜明分歧，在整个疫苗接种运动中继续存在。然而，我们发现疫苗支持者和疫苗犹豫者关注的话题越来越多，这表明双方可能会同意一系列共同的事实。尽管如此，我们发现犹豫群体表达了一系列担忧，从毫无根据的阴谋（疫苗中的微芯片）到公共卫生政策讨论（疫苗护照限制）。我们建议对这一辩论进行持续监测，特别是在公共卫生决定和官方信息公布之前发现对疫苗接种的担忧。
2022-04-27 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Detecting Global Community Structure in a COVID-19 Activity Correlation Network
过去两年半的COVID-19全球大流行产生了大量的流行病/公共卫生数据集，这些数据集也可能有助于研究我们全球互联世界的基本结构。在这里，我们使用约翰霍普金斯大学COVID-19数据集构建了一个国家/地区的相关网络，并研究了其全球社区结构。具体而言，我们从数据集中选择了至少有10万例累积阳性病例的国家/地区，并生成了每个国家/地区报告的新阳性病例的7天移动平均时间序列。然后，我们计算了一个时间序列的每日变化指数，采取每日的差异，在对数的新的阳性病例。我们构建了一个相关性网络，通过连接国家/地区，在其每日变化指数时间序列中具有正相关性，使用他们的皮尔逊相关系数作为边权重。应用模块化最大化方法发现有三个主要社区：（1）主要是欧洲+北美+东南亚，在大流行期间呈现类似的六峰模式，（2）主要是近东/中东+中亚/南亚+中亚/南美洲，松散地跟随社区1，但由于Delta变体，活动显著增加，后来受到Omicron的显著影响主要分布在非洲+加拿大中部/东部+澳大利亚，直到Omicron变种引起巨大的高峰才有太多的活动。这三个社区在不同的环境下被检测到。通过使用这三个社区的中位曲线作为x-y-z坐标来构建3D“相空间”，生成了全球大流行如何发展的有效摘要轨迹。
2022-07-18 cs.SI physics.soc-ph
Surveillance of COVID-19 Pandemic using Social Media: A Reddit Study in North Carolina
North Carolina A&T University（北卡罗来纳农工州立大学）
冠状病毒病（COVID-19）大流行改变了人们生活和行为的各个方面。在现阶段，除了采取戴口罩、观察距离和洗手等缓解策略外，没有其他方法可以控制疾病的自然进展。此外，在这个社会距离的时代，社交媒体在连接人们和提供表达情感的平台方面发挥着关键作用。在这项研究中，我们利用社交媒体来监测缓解和检测策略的采用情况，并捕捉有关大流行的问题和担忧。特别是，我们探讨了一个研究问题，“通过对Reddit帖子使用自然语言处理，可以了解到多少关于公众对缓解策略的理解和对COVID-19大流行的担忧？“在从北卡罗来纳州四个最大的subreddit社区中提取了六个月的COVID相关帖子后，我们进行了基于NLP的预处理来清理噪音数据。我们采用了自定义的命名实体识别（NER）系统和潜在狄利克雷分配（LDA）方法在Reddit语料库上进行主题建模。我们观察到，“口罩”、“流感”和“测试”分别是“个人防护装备”、“症状”和“测试”类别中最常见的命名实体。我们还观察到，讨论最多的话题与检测、口罩和就业有关。缓解措施是所有分区域讨论中最普遍的主题。
2021-06-10 cs.IR cs.LG cs.SI
Sensing the Pulse of the Pandemic: Geovisualizing the Demographic Disparities of Public Sentiment toward COVID-19 through Social Media
本研究利用2020-2021年美国Twitter数据，提出人口统计学调整情绪（SAD）指数以缓解社交媒体分析中的人口偏差，揭示不同群体对COVID-19情绪的时空差异及各州情绪分布。
2023-08-02 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Exposure Density and Neighborhood Disparities in COVID-19 Infection Risk: Using Large-scale Geolocation Data to Understand Burdens on Vulnerable Communities
这项研究开发了一种新的方法，以高空间和时间分辨率量化邻里活动水平，并测试是否以及在多大程度上，社会经济和人口特征的社会距离政策的行为反应不同。我们将暴露密度定义为一个特定区域的局部活动量和非住宅和户外土地使用中发生的活动比例的度量。我们利用此方法捕捉疫情导致的人员流入/流出情况，以及留下来的人员流动行为的变化。首先，我们开发了一种可推广的方法，用于使用智能手机地理定位数据在三个月的时间内，覆盖大纽约地区超过1200万独立用户，按土地利用类型评估社区活动水平。其次，我们测量和分析社区社会距离的差异，通过识别模式的邻里活动水平和特点之前和之后的留在家里的命令。最后，我们评估了社区社交距离对COVID-19感染率的影响，以及与当地人口统计学、社会经济学和基础设施特征相关的结果，以确定与暴露风险相关的健康结果差异。我们的研究结果为及时评估个别社区的社交距离的有效性提供了深入见解，并支持更公平地分配资源，以支持弱势和高危社区。我们的研究结果显示了不同社区在COVID前后的不同活动模式。暴露密度的变化对感染风险有直接和可衡量的影响。
2020-08-04 cs.CY cs.SI stat.AP
A Longitudinal Study of Italian and French Reddit Conversations Around the Russian Invasion of Ukraine
本研究通过分析意大利和法国Reddit社区超300万条帖子，发现乌克兰战争加剧了社区负面情绪，改变了版主审核行为，但未引发用户同质化互动倾向。
2024-02-19 cs.CY cs.SI
Quantifying the Effects of COVID-19 on Mental Health Support Forums
University of Michigan（密歇根大学）
COVID-19大流行与之前的许多疾病爆发一样，可能会对心理健康产生深远影响。了解其影响可以为减轻负面后果的战略提供信息。在这项工作中，我们通过研究Reddit上心理健康支持社区的讨论，寻求更好地了解COVID-19对心理健康的影响。首先，我们量化每个社区或子Reddit中COVID-19的讨论率，以了解对疫情的关注程度。接下来，我们检查活动量，以确定寻求在线心理健康支持的人数是否增加。最后，我们分析了COVID-19如何影响每个子Reddit中的语言使用和讨论主题。
2020-09-08 cs.CL cs.SI
Assessing the influence of French vaccine critics during the two first years of the COVID-19 pandemic
当COVID-19的威胁被广泛认可时，许多人希望这一流行病将粉碎“反疫苗运动”。然而，当疫苗于2020年底开始抵达富裕国家时，即使在这种重大流行病的背景下，疫苗犹豫也可能是一个问题。这是否意味着社交媒体上对疫苗持批评态度的活动家的动员是这种对接种COVID-19疫苗的沉默的主要原因之一？在本文中，我们希望通过研究可能导致对疫苗保持沉默的许多机制之一，为当前在COVID-19疫情期间对疫苗犹豫不决的工作做出贡献：疫苗关键活动家在社交媒体上影响更广泛公众的能力。我们分析了法国推特圈在疫情爆发的头两年关于COVID-19疫苗的争论的演变，特别关注疫苗关键网站的传播能力。我们要解决两个主要问题：1）疫苗关键内容在这一时期是否得到了普及？2)谁是传播这些内容的主要角色？虽然在此期间关于疫苗的辩论激增，但这些辩论中疫苗关键内容的份额保持稳定，除了与特定事件有关的有限的短期内。其次，通过分析转发超图的社区结构，重构了信息流的中尺度结构，识别并刻画了用户的主要社区。我们分析了他们在信息生态系统中的作用：最大的右翼社区有一个典型的回声室行为，收集所有来自外部的疫苗关键推文，并在社区内循环。规模较小的左翼社区对疫苗关键内容的渗透性较低，但一旦采用，就有很大的传播能力。
2022-02-22 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Characterizing Partisan Political Narrative Frameworks about COVID-19 on Twitter
Center for Complex Networks and Systems Research, Luddy School of Informatics, Computing and Engineering, Indiana University Bloomington（印第安纳大学伯明顿分校卢迪信息学、计算与工程学院复杂网络与系统研究中心）；Network Science Institute, Indiana University, Bloomington (IUNI)（印第安纳大学布卢明顿分校网络科学研究所）；Connection Science, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院连接科学中心）；Sirius XM（天狼星XM公司）
COVID-19大流行是一场全球性危机，考验着每个社会，并暴露出地方政治在应对危机中的关键作用。在美国，民主党和共和党对疫情的说法存在很大的党派分歧，导致个人行为两极分化，各地区采取不同的政策。正如本案例以及大多数重大社会问题所显示的那样，强烈极化的叙事框架促进了这种叙事。为了理解两极分化和其他社会鸿沟，剖析这些不同的叙述至关重要。在这里，以民主党和共和党关于流行病的政治社交媒体帖子为案例研究，我们证明了计算方法的组合可以提供对不同背景，框架，人物和关系的有用见解，这些背景，框架，人物和关系构建了他们的叙事框架，这些框架是个人帖子的来源。利用美国精英政客的推文数据集，我们发现，民主党人的叙述往往更关注大流行病以及财政和社会支持，而共和党人更多地讨论中国等其他政治实体。然后，我们进行了一个自动框架分析，以描述他们构建叙事的方式，我们发现民主党人强调政府在应对疫情中的作用，而共和党人强调个人的作用和对小企业的支持。最后，我们提出了一个语义角色分析，揭示了他们的叙述中的重要人物和关系，以及他们如何促进成员分类过程。我们的调查结果具体地揭示了两党之间“难以捉摸的共识”的差距。我们的方法可以应用于计算研究叙事在各个领域。
2021-10-13 cs.CL cs.SI
Social Bots and Social Media Manipulation in 2020: The Year in Review
2020年将因两件具有全球意义的事件而被铭记：COVID-19大流行和2020年美国总统大选。在本章中，我们总结了最近的研究，使用大型公共Twitter数据集对这些问题。我们有三个主要目标。首先，我们描绘的认识论和实践的考虑，结合传统的计算研究和社会科学研究。当推进社会理论和具体、及时地报道正在发生的事件之间的利害关系很高时，应该取得合理的平衡。我们还评论了从大量社交媒体数据中收集洞察力的计算挑战。其次，我们围绕COVID-19大流行和2020年美国总统选举的讨论，描述了社交机器人在社交媒体操纵中的作用。第三，我们将2020年的结果与前几年的结果进行了比较，注意到尽管机器人账户仍然有助于回声室的出现，但从国家赞助的运动到国内出现的失真源有一个过渡。此外，公共卫生问题可能会受到政治取向的干扰，特别是来自散布错误信息的当地行为者群体的政治取向。我们的结论是，自动化和社交媒体操纵给健康和民主的话语带来了问题，正是因为它们扭曲了公共领域内多元化的表现。
2021-02-16 cs.CY cs.SI
Resilience of the reported global human-nature interaction network to pandemic conditions
该研究利用Reddit与Twitter大规模帖子构建全球文化生态系统服务二分网络，发现其在COVID-19期间总体保持韧性，并出现自我关怀与城市绿地连接增强及本地化生产转变。
2023-07-18 cs.SI physics.soc-ph
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
Identifying Crisis Response Communities in Online Social Networks for Compound Disasters: The Case of Hurricane Laura and Covid-19
本研究以飓风劳拉叠加新冠疫情为背景，利用Twitter数据和网络科学方法识别危机响应社区，发现地方媒体与公众互动密切而应急管理部门参与不足，为优化灾害社交媒体沟通指南提供依据。
2022-10-23 cs.SI
Exploring the evolution of research topics during the COVID-19 pandemic
Politecnico di Milano（米兰理工大学）
本文提出 CORToViz 方法与可视化工具，结合大语言模型、正交聚类和时序主题挖掘，分析 CORD-19 百万篇文献摘要的主题演变，并可泛化至其他文本语料。
2023-10-05 cs.CL cs.SI
MoltNet: Understanding Social Behavior of AI Agents in the Agent-Native MoltBook
iNLP Lab, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学 iNLP 实验室）
研究大规模AI代理社区的社会互动，通过MoltNet数据集分析148K代理在MoltBook中的行为，揭示其在激励、规范、情感等方面的社会机制与人类差异。
2026-04-06 cs.AI cs.SI
Public sentiment analysis and topic modeling regarding COVID-19 vaccines on the Reddit social media platform: A call to action for strengthening vaccine confidence
COVID-19大流行推动了历史上最快速的疫苗开发之一。然而，通过在线社交媒体传播的错误信息往往会导致疫苗的负面情绪和犹豫。为了调查社交媒体中与COVID-19疫苗相关的讨论，我们对2020年12月1日至2021年5月15日期间从13个关注COVID-19疫苗的Reddit社区收集的文本数据进行了情感分析和潜在狄利克雷分配主题建模。数据按月汇总和分析，以检测任何情绪和潜在主题的变化。ty分析表明，这些社区对疫苗相关讨论的积极情绪多于消极情绪，并且随着时间的推移保持不变。主题建模显示，社区成员主要关注副作用，而不是古怪的阴谋论。来自13个subreddit的Covid-19疫苗相关内容显示，这些社区表达的情绪总体上是积极多于消极的，自2020年12月以来没有发生有意义的变化。在整个LDA主题建模中检测到指示疫苗犹豫的关键词。关于疫苗的公众情绪和主题建模分析可以促进实施适当的信息传递、数字干预和新政策，以提高疫苗信心。
2021-08-22 cs.IR cs.SI
The Structure and Dynamics of the Online MAHA-sphere
本研究探讨了MAHA运动在线社区中意识形态的结构和动态，通过分析Reddit数据揭示了MAHA相关思想的交集、网络结构、参与模式、意见动态和语言差异，并发现疫苗怀疑可能成为更广泛反科学参与的入口。
2026-05-19 cs.SI
Disparities in greenspace access during COVID-19 mobility restrictions
超过一半的人口生活在城市，这意味着大多数人主要在城市绿地中体验自然。接触自然是社会、心理和身体健康的重要因素。由于世界面临着一场威胁数十亿人身心健康的大流行病，至关重要的是要了解所有人都有可能接触自然，以减轻其中一些挑战。在这里，我们首次整合了来自Facebook、Twitter和谷歌搜索用户的数据，以显示人们在COVID-19流动限制期间寻找绿地，但可能并不总是能够到达。人们在有绿地的地区花费了更多时间，这取决于绿地所在社区的多重剥夺程度。重要的是，尽管人们在疫情爆发的前20个月都在寻求绿色空间，但这种偏好在封锁浪潮中加剧。在伦敦和巴黎，生活在富裕地区赋予了绿地优势，但我们发现，在柏林，更贫困的社区更多地寻求绿地，包括他们的社区之外。这突出表明，需要了解绿色空间的获取和剥夺如何相互作用，以创建更可持续的社区。
2022-03-30 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
"A Virus Has No Religion": Analyzing Islamophobia on Twitter During the COVID-19 Outbreak
COVID-19大流行扰乱了人们的生活，使他们在恐惧、焦虑和愤怒中行事，导致世界范围内的种族主义事件在物理世界和在线社交网络中发生。尽管有一些作品关注COVID-19大流行期间的恐华症，但对最近伊斯兰恐惧症的关注较少。宗教Tablighi Jamaat聚会产生的大量积极案例促使人们围绕#coronajihad，#tablighijamaatvirus等标签形成反穆斯林社区。除了网络空间外，仇视伊斯兰教情绪的上升也导致现实世界中仇恨犯罪的增加。因此，需要进行调查以采取干预措施。据我们所知，我们提出了第一个将伊斯兰恐惧症与COVID-19联系起来的大规模定量研究。在本文中，我们介绍了CoronaBias数据集，该数据集专注于跨越四个月的反穆斯林仇恨，来自244，229个独立用户的超过410，990条推文。我们使用该数据集进行纵向分析。我们发现Twitter上的趋势与随着时间的推移发生的离线事件之间的关系，测量与穆斯林社区相关的背景下的质的变化，并进行宏观和微观的主题分析，以找到流行的主题。我们还探索了内容的性质，重点关注CoronaBias数据集中推文中共享的URL的毒性。除了基于内容的分析外，我们还关注用户分析，揭示了将宗教描绘为爱国主义象征在决定穆斯林社区在大流行期间的看法方面发挥了至关重要的作用。通过这些实验，我们揭示了印度次大陆围绕COVID-19的反穆斯林言论的存在。
2021-07-25 cs.HC cs.SI
Complexity of the Online Distrust Ecosystem and its Evolution
本文通过分析 2019 至 2023 年约 1 亿用户的 Facebook 疫苗不信任网络，揭示在线不信任生态系统在平台缓解措施后能快速自我修复，表明 Facebook 疫情期间干预无效，并指出未来干预需跨主题、跨地理尺度设计。
2023-10-30 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Reducing COVID-19 Misinformation Spread by Introducing Information Diffusion Delay Using Agent-based Modeling
本文提出多学科基于智能体的建模方法，利用 1-中位数社区划分、响应时间监测与智能体优化分配引入传播延迟，在密歇根抗议相关 Twitter 网络中将延迟阈值提升至 3 分钟以遏制 COVID-19 错误信息扩散。
2024-08-02 cs.SI physics.soc-ph
Cultural-aware Machine Learning based Analysis of COVID-19 Vaccine Hesitancy
University of Florida（佛罗里达大学）
本文提出一种文化感知机器学习模型预测COVID-19疫苗接种意愿，并结合PGM和SHAP分析关键影响因素，揭示不同族裔受文化、信任、谣言和政治归属影响的差异。
2023-04-14 cs.LG cs.SI
Unleashing Data Journalism's Potential: COVID-19 as Catalyst for Newsroom Transformation
本研究针对COVID-19对新闻业的挑战，采用负二项回归、RHEM等定量方法分析数据记者合著文章的署名数据，发现疫情后数据新闻产出增长、数据与科学记者协作加强，揭示了疫情对数据新闻及新闻编辑室转型的推动作用。
2024-01-26 cs.SI stat.AP
Racism is a Virus: Anti-Asian Hate and Counterspeech in Social Media during the COVID-19 Crisis
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）
COVID-19的传播在社交媒体上引发了针对亚洲社区的种族主义和仇恨。然而，人们对种族仇恨在大流行期间如何传播以及反言论在缓解这种传播中的作用知之甚少。在这项工作中，我们通过Twitter的镜头研究了反亚洲仇恨言论的演变和传播。我们创建了COVID-HATE，这是最大的反亚洲仇恨和反言论数据集，跨越14个月，包含超过2.06亿条推文，以及一个拥有超过1.27亿个节点的社交网络。通过创建一个包含3,355条推文的新的手工标记数据集，我们训练了一个文本分类器来识别仇恨和反言论推文，其平均宏观F1得分为0.832。使用这个数据集，我们对推文和用户进行了纵向分析。对社交网络的分析表明，仇恨和反言论用户相互交流和广泛参与，而不是生活在孤立的两极分化社区。我们发现，节点在接触到可恨的内容后，很有可能变得可恨。值得注意的是，反言论信息可能会阻止用户变得仇恨，这可能会提出一种解决方案，以遏制网络和社交媒体平台上的仇恨。数据和代码在http://claws.cc.gatech.edu/covid。
2021-11-10 cs.CL cs.CY cs.IR
#lockdown: network-enhanced emotional profiling at the times of COVID-19
COVID-19疫情迫使世界各国采取前所未有的措施，如全国封城。为了充分理解情感和社会影响，有必要对人们如何看待这些意外事件进行大规模重建，但目前还没有。我们通过引入MERCURIAL（用于情绪分析的多层共现网络）来解决这一差距，MERCURIAL是一个利用单词和标签的语言网络来重建描述现实世界事件的社会话语的框架。我们使用MERCURIAL分析了来自意大利的101，767条推文，意大利是第一个以全国封锁应对COVID-19威胁的国家。这些数据是在3月11日至17日期间收集的，即意大利宣布封锁和世卫组织宣布COVID-19为大流行之后。我们的分析为这场危机的心理负担提供了独特的见解，重点是：（i）意大利官方的自我隔离运动（#iorestoacasa}），（ii）国家封锁（#italylockdown），（iii）社会谴责（#sciacalli）。我们的探索揭示了复杂情绪特征出现的证据，其中愤怒和恐惧（对政治辩论和社会经济影响）与信任，团结和希望（与机构和当地社区有关）共存。我们讨论了我们的研究结果与心理健康问题和应对机制，如煽动暴力，悲伤和团结。我们认为，我们的框架代表了一种创新的情绪状态温度计，一个强大的工具，为政策制定者快速衡量大量观众的感受，并根据认知数据制定适当的反应。
2020-05-09 cs.SI physics.soc-ph
COVID-19 and social media: Beyond polarization
该研究通过构建Twitter热门用户关注关系的潜在社会空间网络模型，发现疫苗强制令讨论中存在支持与反对两极，但也有完整中间信念谱系，温和中间用户是讨论关键参与者，打破了极化单一驱动的认知。
2023-07-24 cs.SI stat.AP
HP-BERT: A framework for longitudinal study of Hinduphobia on social media via language models
Transitional Artificial Intelligence Research Group, School of Mathematics and Statistics, UNSW Sydney（过渡人工智能研究组，数学与统计学学院，UNSW悉尼）；Centre for Artificial Intelligence and Innovation, Pingla Institute, Sydney, Australia（人工智能与创新中心，Pingla研究所，悉尼，澳大利亚）；Department of Data Science and Artificial Intelligence, IIIT Naya Raipur（数据科学与人工智能系，IIIT奈亚拉普尔）
本研究针对新冠疫情期间社交媒体上的印度教恐惧症问题，提出HP-BERT计算框架，构建专用数据集实现94.72%准确率，分析六国2740万条推文发现疫情病例增长与歧视内容存在中等相关性。
2025-10-05 cs.CL cs.SI
Modeling opinion polarization on social media: application to Covid-19 vaccination hesitancy in Italy
SARS-CoV-2大流行提醒我们，疫苗接种可能是一个引起分歧的话题，公众对话中充斥着误导性的说法，思想往往会两极分化，尤其是在在线社交网络上。在这项工作中，最近的自然语言处理技术的动机，系统地提取和量化的意见，从文本消息，我们提出了一个差分框架的双变量意见形成动态，再加上一个房室模型假新闻传播。由于平均场分析，我们表明，由此产生的福克-普朗克系统允许重现双峰分布的意见，观察到的极化动力学。然后将该模型应用于来自意大利社交媒体平台的情感分析数据，以分析关于新冠疫苗接种的意见演变。我们通过数值模拟表明，该模型能够正确地描述在疫苗犹豫数据集中观察到的双峰意见结构的形成，这是封闭的在线社区内发生的已知极化效应的见证。
2023-02-02 cs.SI physics.soc-ph
