Automated Comment Moderation Enhances Social Media Advertising Performance
本研究通过六项实证研究证明，自动化审核有害评论能因果性提升社交媒体广告的转化率、广告支出回报率和购买意愿，且效果受平台透明度和评论类型调节。
2026-09-16 cs.CY cs.SI
System for Filtering Messages on Social Media Content
社交网络时代给我们留下了很少的隐私。社交网络用户的详细信息发布在社交网站上。由于社交网络的压倒性影响，脆弱性达到了新的高度。像Facebook、Twitter这样的网站拥有大量的用户，他们在其他用户的墙上发布他们的文件、评论和消息。这些消息和评论可以是任何性质的。即使是朋友也可以发表会伤害一个人诚信的评论。因此，必须有一个系统，将监测张贴在墙上的消息和评论。如果发现消息是中性的（没有任何有害内容），则可以发布。如果发现消息中包含非中立内容，则社交网络管理器将阻止这些消息。非中性的信息将是性的，冒犯性的，仇恨的，双关语的。因此，社交网络管理器可以将内容分类为中性和非中性，并且如果似乎存在非中性行为的消息，则通知用户。
2016-04-06 cs.SI
FauxWard: A Graph Neural Network Approach to Fauxtography Detection Using Social Media Comments
在线社交媒体已经成为人们消费和分享新闻内容的流行来源。最近，网上错误信息的传播引起了广泛关注。在这项工作中，我们专注于检测社交媒体上的人造图像的关键任务，其中图像和相关文本一起传达误导性信息。人们已经做出了许多努力来减轻网上的错误信息，但我们发现，现有的工作还没有完全解决伪造的问题。专注于检测社交媒体上的虚假图像或误导文本的解决方案通常无法识别由图像和伪造帖子的关联文本一起传递的错误信息。在本文中，我们开发了FauxWard，这是一种新型的图卷积神经网络框架，它明确地探索了从社交媒体帖子的用户评论网络中提取的复杂信息，以有效地识别伪造。FauxWard是无内容的，因为它不分析帖子本身的视觉或文本内容，这使得它能够抵御复杂的伪造上传者，他们故意通过编辑文本或图像内容来制作以图像为中心的帖子。我们在从主流社交媒体平台收集的两个真实世界数据集上评估了FauxWard（即，Reddit和Twitter）。结果表明，FauxWard在识别社交媒体上的伪造帖子方面既有效又高效。
2021-06-21 cs.SI
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
Examining the Role of Relationship Alignment in Large Language Models
Meta；Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；Stanford University（斯坦福大学）
本文基于Facebook公开帖评数据评估Llama 3.0（70B）的关系对齐能力，发现其可仅凭原帖感知社会语境，但显式提供关系信息反而降低生成评论与人类评论的相似性。
2024-10-02 cs.CL cs.SI
Exploiting User Comments for Early Detection of Fake News Prior to Users' Commenting
Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Zhongguancun Laboratory（中关村实验室）
针对假新闻检测中准确性与及时性难以兼顾的困境，提出CAS-FEND方法，将历史评论知识从教师模型转移至仅基于内容的学生模型，实现无评论新新闻的高准确早期检测。
2024-11-12 cs.CL cs.CY cs.SI
Forecasting the presence and intensity of hostility on Instagram using linguistic and social features
Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院）；University of Michigan（密歇根大学）
网络欺凌、骚扰和拖钓等在线反社会行为是一个普遍存在的问题，威胁到自由讨论，并对受害者和社区的身心健康产生负面影响。虽然先前的工作已经提出了自动化的方法来识别在线讨论中的敌意评论，但这些方法对已经发布的评论进行追溯，因此很难在互动升级之前进行干预。在本文中，我们考虑的问题，预测未来的敌对行动在网上讨论，我们分解成两个任务：（1）给定一个初始序列的非敌意的评论在讨论中，预测一些未来的评论是否会包含敌意;（2）给定第一个敌意的评论在讨论中，预测这是否会导致敌意的升级在随后的评论。因此，我们的目标是预测的存在和强度的敌意评论的语言和社会功能的基础上，从早期的评论。为了评估我们的方法，我们引入了来自1,100多个帖子的超过30K注释的Instagram评论的语料库。我们的方法能够预测未来10个小时或更长时间内Instagram帖子上的敌意评论的出现，AUC为0.82（任务1），并且还可以区分未来敌意的高水平和低水平，AUC为0.91（任务2）。
2018-04-18 cs.CL cs.SI
The Influence of the Vocal Few: Evidence from Social Media Comments
Columbia Business School（哥伦比亚商学院）；University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本研究通过Facebook大规模实地实验和补充调查实验，发现少数发声者的反对性评论能显著提升用户互动（15%-43%）并改变态度、减少捐款，而支持性评论影响甚微，表明发声少数派可施加超常影响。
2026-09-29 cs.SI econ.GN q-fin.EC
Image memorability predicts social media virality and externally-associated commenting
研究基于1,247条Reddit帖子，利用ResMem证明图像可记忆性能稳定预测评论量与病毒式传播，并揭示语义独特性及中性、外部关联评论的作用。
2025-09-15 cs.CE cs.HC cs.SI
Discussion quality diffuses in the digital public square
Cornell University（康奈尔大学）；Facebook
对网络社会影响力的研究表明，在各种各样的环境中，朋友对许多类型的行为都有重要影响。然而，我们对数字公共广场上相对陌生的人之间的影响力如何发挥作用知之甚少，尽管在这样的空间中发生了重要的对话。我们展示了对大型公共Facebook页面的一项研究结果，其中我们随机使用了两种不同的方法--最新反馈和社交反馈--来对帖子的评论进行排序。我们发现，社会反馈的条件下，更高质量的观看评论和回应评论。在测量了研究前用户所写评论的平均质量后，我们发现社会反馈对低质量和高质量评论者的响应质量都有积极的影响。我们利用社会规范的理论框架来解释这一实证结果。为了进一步研究这种影响机制，我们测量了在研究过程中查看和撰写的评论之间的相似性，发现在社会反馈条件下，最高质量的贡献者的相似性增加。这表明，除了规范之外，一些人可能会对高质量的评论做出更大的反应。
2017-02-22 cs.CL cs.CY cs.SI
HENIN: Learning Heterogeneous Neural Interaction Networks for Explainable Cyberbullying Detection on Social Media
Institute of Data Science（数据科学研究所）；National Cheng Kung University（国立成功大学）
在网络欺凌的计算检测中，现有的工作主要集中在构建通用分类器，这些分类器完全依赖于社交媒体会话的文本分析。尽管他们的实证成功，我们认为，一个关键的缺失部分是模型的可解释性，即，为什么特定的媒体会话被检测为网络欺凌。因此，在本文中，我们提出了一种新的深度模型，异构神经交互网络（HENIN），用于可解释的网络欺凌检测。HENIN包含以下组件：评论编码器，评论后共同关注子网络，会话会话和后后交互提取器。在真实数据集上进行的大量实验不仅展示了HENIN的良好性能，而且还突出了证据性评论，以便人们可以理解为什么媒体会话被识别为网络欺凌。
2020-10-09 cs.AI cs.CL cs.SI
The Evolution of Language in Social Media Comments
基于八个平台约3亿条英文评论、跨度34年的分析发现，用户评论普遍变短且词汇丰富度下降，但重复性降低并持续稳定引入新词，说明语言复杂性变化更多反映普遍人类行为而非仅平台影响。
2024-06-18 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
"That's AI Slop, You Bot!" Studying Accusations, Evidence, and Credibility in Online Discourse Towards LLM-Generated Comments
University of Oslo（奥斯陆大学）；American University of Sharjah（沙迦美国大学）
分析2023-2026年Hacker News和Reddit上2500万条评论，发现对AI生成文本的指责增长超十倍，但被指责的文本并非真正由AI生成，而是基于感知真实性的社会把关行为。
2026-06-11 cs.AI 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
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
Cyberbullying Detection Using Deep Neural Network from Social Media Comments in Bangla Language
Brac University（布拉克大学）
网络欺凌或各种主要语言的社交媒体上的在线骚扰检测目前正受到全球研究人员的关注。作为世界上第七大语言，孟加拉语使用者越来越多地使用在线平台，迫切需要找到有效的检测技术来处理在线骚扰。在本文中，我们提出了二进制和多类分类模型，使用混合神经网络欺负表达检测孟加拉语。我们使用了来自流行的公共Facebook页面的44，001条用户评论，这些评论分为五类-非欺凌，性，威胁，巨魔和宗教。我们已经从不同的角度研究了我们提出的模型的性能。我们的二元分类模型给出了87.91%的准确率，而在神经网络之后引入集成技术进行多类分类，我们得到了85%的准确率。
2021-06-08 cs.CL cs.LG cs.SI
Social Media and Health Misinformation during the US COVID Crisis
健康错误信息在社交媒体上普遍存在，特别是在科学信息有限的新公共卫生危机中。然而，社交媒体也可以在限制和驳斥健康错误信息方面发挥作用。作为一个案例研究，美国总统唐纳德·特朗普关于紫外线和消毒剂治疗的承诺和力量的争议性评论，这份数据备忘录研究了这些评论是如何在Twitter上讨论和回应的。我们发现，这些评论落入了既定的政治党派叙事，并在随后的几天里主导了关于政治和新冠肺炎的讨论。对评论的争论比支持要普遍得多。支持者攻击媒体报道符合现有的特朗普叙述。参赛者以幽默回应，并分享了主流媒体的报道，谴责这些评论。这些做法会通过重复来强化最初的错误信息，而对那些可能相信它们的人来说，这几乎无助于构建一个成功的反驳。这项研究为我们了解围绕COVID的信息环境增加了急需的知识，并表明，尽管呼吁在这场公共卫生危机中将卫生信息非政治化，但这在很大程度上是沿着分裂，两极分化，党派路线的政治问题。
2020-08-12 cs.CY cs.SI
SOC: hunting the underground inside story of the ethereum Social-network Opinion and Comment
National Cheng Kung University（国立成功大学）；National Tsing Hua University（国立清华大学）；Leopard Mobile Inc.（豹移动公司）
由于区块链技术，加密货币正吸引越来越多的关注。以太坊在区块链社区中越来越受欢迎，主要是因为它的设计方式使开发人员能够编写智能合约和去中心化应用程序（Dapps）。社交网络上有很多种加密货币信息。其背后的风险和欺诈问题，促使包括美国、韩国、中国在内的多个国家纷纷做出警示，并设立相应的监管规定。然而，以太坊智能合约的安全性并没有得到太多的关注。通过深度学习方法，我们提出了一种针对以太坊社区评论的情感分析方法。在这项研究中，我们首先从社交网络中收集用户的加密货币评论，然后将其输入到我们的LSTM + CNN模型中进行训练。然后通过情感分析进行预测。实验结果表明，情感分析的查准率和查全率都可以达到0.80以上。更重要的是，我们将情绪分析1部署在RatingToken和Coin Master（猎豹移动区块链安全中心的移动应用程序23）上。我们可以有效地提供详细的信息，以解决假冒和欺诈问题的风险。
2018-11-27 cs.CL cs.SI
Application of neural networks to identify trolls in social networks
在本文中，我们开发和测试了一种新的算法，检测在社交网络用户（所谓的巨魔）谁的行为在侮辱和挑衅的方式对其他用户。为了检测巨魔，建议将用户联合在所有成员都具有类似通信方式的组中。由于特殊类型的神经网络- Kohonens自组织映射的应用，定义组的数量和将用户分配到这些组中是自动执行的。至于用户特征，根据这些特征可以进行分组，我们建议使用评论数量，平均评论长度和确定用户情绪状态的指标（在评论中遇到某些字符的频率）等数据。
2015-04-28 cs.SI
From User Comments to On-line Conversations
我们提出了一个在线社交媒体中的用户对话及其随时间的演变分析。我们提出了一个动态模型，准确地预测会话线程的增长动力学和结构特性。该模型成功地调和了现有研究中报告的不同观察结果。通过将人为因素与用户行为分离，我们发现不同社交媒体网站的在线对话实际上存在共同的基本规则。我们的模型的结果是支持在一些不同的社交媒体网站的实证测量。
2012-03-31 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Morality in the mundane: Categorizing moral reasoning in real-life social situations
本研究利用 Reddit 子社区数据，探讨了日常社会情境中道德推理的常识层面，分析了用户评论中隐含的道德推理与社会因素（如作者性别、帖子主题）之间的关联，并发现推理过程还受评论者兴趣的影响。
2023-07-26 cs.SI
Health, Psychosocial, and Social issues emanating from COVID-19 pandemic based on Social Media Comments using Natural Language Processing
Dalhousie University（达尔豪斯大学）；University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学）
COVID-19大流行已造成全球健康危机，影响人类生活的多个方面。在缺乏疫苗和抗病毒药物的情况下，已经实施了一些行为改变和政策措施，例如物理距离，以控制冠状病毒的传播。社交媒体数据可以揭示公众对全球各国政府和卫生机构如何处理大流行病的看法，以及这种疾病对人们的影响，无论他们的地理位置与阻碍或促进全球控制大流行病传播的各种因素一致。本文旨在利用社交媒体数据调查COVID-19大流行对全球人们的影响。我们应用自然语言处理和主题分析，利用社交媒体数据了解公众对COVID-19疫情的意见、体验和问题。首先，我们从Twitter、Facebook、YouTube和三个在线论坛收集了超过4700万条与COVID-19相关的评论。其次，我们执行数据预处理，包括应用NLP技术来清理和准备自动主题提取的数据。第三，我们应用上下文感知的NLP方法从超过100万条随机选择的评论中提取有意义的关键词或主题，并计算每个主题的情感得分，并使用基于词典的技术根据得分分配情感极性。第四，我们将相关主题归类为更广泛的主题。共出现34个负面主题，其中15个为公众视角的健康相关问题、心理社会问题及与COVID-19疫情相关的社会问题。此外，从我们的研究结果中还发现了20个积极的主题。最后，我们建议的干预措施，可以帮助解决基于积极的主题和其他补救的想法植根于研究的负面问题。
2020-07-23 cs.CL cs.IR cs.SI
Leveraging Social Media Sentiment for Predictive Algorithmic Trading Strategies
本研究提出结合Reddit评论情绪与评论量变化的SVC指标，据此设计的交易策略在四年回测中显著优于买入并持有策略，证实社交媒体情绪可有效预测短期股价、提升风险调整后收益。
2025-08-04 cs.SI
Agents in the Wild: Safety, Society, and the Illusion of Sociality on Moltbook
Tulane University（路易斯安那州立大学）；Rutgers University（罗格斯大学）；Iowa State University（爱荷华州立大学）；Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
研究发现Moltbook中代理自发形成社会结构，但互动空洞，安全威胁主要通过社会工程实现，揭示了AI社交平台的潜在风险。
2026-02-07 cs.AI cs.SI
Modelling Online Comment Threads from their Start
社交网络是一个广泛使用的在线讨论平台。在社交媒体上，用户可以通过发布主题图片、网址或消息来发起讨论。在看到这个初始帖子后，其他用户可以将他们自己的评论添加到帖子或另一个用户的评论。由此产生的在线话语产生了评论线索，这构成了现代在线交流的巨大部分。评论线程通常被视为树：节点表示帖子及其评论，而有向边表示回复关系。目前工作的目标是预测这些评论线程的大小和形状。现有的模型通过观察前几个评论，然后拟合预测模型来做到这一点。然而，大多数注释线程都相对较小，等待数据具体化与预测任务的目标背道而驰。因此，我们引入了评论线程预测模型（CTPM），该模型仅使用初始帖子的文本来准确预测评论线程的大小和形状，从而可以预测没有可观察评论的新帖子。我们发现，CTPM在来自9个不同子Reddit的数千个Reddit讨论中的表现明显优于现有模型和竞争基线，特别是对于新帖子。
2019-10-18 cs.SI
Improving Cyberbully Detection with User Interaction
Tsinghua University（清华大学）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）
网络欺凌，被确定为故意和重复的在线欺凌行为，在过去几十年中变得越来越普遍。尽管迄今为止取得了重大进展，但大多数现有网络欺凌检测工作的重点在于对社交媒体会话中不同评论的独立内容分析。我们认为，这种领先的概念分析遭受三个关键的限制：他们忽略了不同的评论之间的时间相关性;他们只考虑在一个单一的评论，而不是跨评论的主题一致性的内容;他们仍然是通用的，并利用有限的社交媒体用户之间的互动。在这项工作中，我们观察到同一会话中的用户评论可能是内在相关的，例如，讨论类似的话题，他们的互动可能会随着时间的推移而演变。我们还表明，建模这样的主题连贯性和时间的相互作用是至关重要的，以捕捉欺凌行为的重复特征，从而导致更好的预测性能。为了实现这个目标，我们首先为每个社交媒体会话构建一个统一的时间图。利用图神经网络的最新进展，我们提出了一种基于图的原则性方法，用于对整个用户交互过程中的时间动态性和主题一致性进行建模。我们实证评估我们的方法的有效性与会话级欺凌检测和评论级的案例研究的任务。我们的代码已向公众发布。
2021-02-11 cs.AI cs.CL cs.SI
The dynamics of publishing of posts and comments on facebook (the russian segment, the first five months of 2013)
本文介绍了Facebook俄罗斯部分的帖子和评论发布的一些特点的研究。已经获得了一些非平凡的结果。例如，在用户账户数量方面发现了一个重大异常现象，发布帖子的速度大约为每三天两次。分析是在大多数社交媒体平台共有的基本特征层面进行的。它可以将获得的结果与来自其他平台的数据进行直接比较。本文提出了一种在社交媒体平台上对结构和信息元素进行形式化和排序的方法。该方法是基于容器对象及其关系的连贯层次结构的形式表示这些结构元素。这种方法允许在统一的算法设计中构建和分析来自不同社交媒体平台的原始数据。所描述的方法比其他已知的方法更正式，更普遍和更有建设性。
2016-04-26 cs.SI
The Moltbook Observatory Archive: an incremental dataset of agent-only social network activity
Simula Metropolitan Center for Digital Engineering (SimulaMet)（Simula数字工程中心（SimulaMet））；Oslo Metropolitan University（奥斯陆大学）；Simula Research Laboratory（Simula研究实验室）
本文介绍了Moltbook观测站档案，一个记录仅由智能体生成的社会网络活动的增量数据集，包含78天的平台活动数据，包含261万条帖子和121万条评论，用于研究多智能体通信和自主智能体在线环境中的安全现象。
2026-04-16 cs.AI cs.LG cs.SI
Like, Comment, Repin: User Interaction on Pinterest
我们提出了Pinterest活动图的研究结果。Pinterest是一个相对较新且非常受欢迎的基于内容的社交网络。建立在一个身体的工作表明，隐藏的网络，其边缘是用户之间的实际互动是更多的信息，社会关系的追随者追随网络，我们研究的活动图组成的链接形成的喜欢，评论，和repinning，并表明它是非常不同的跟随网络。我们收集了大约1400万个pin，700万个repin，160万个赞和几十万用户的数据，并报告了关于Pinterest上社交活动的有趣结果。特别是，我们发现，只有12.3%的用户的追随者与他们的引脚进行交互，每个用户的董事会上超过70%的活动是由非追随者完成的，但平均而言，活跃的追随者执行的操作是非追随者的两倍。
2014-05-07 cs.SI physics.soc-ph
Toxic Language Detection in Social Media for Brazilian Portuguese: New Dataset and Multilingual Analysis
Federal University of São Carlos（圣卡洛斯联邦大学）；University of Sheffield（谢菲尔德大学）
仇恨言论和有毒评论是社交媒体平台用户普遍关注的问题。尽管这些评论在这些平台上是少数，但它们仍然能够造成伤害。因此，识别这些评论是研究和防止社交媒体中毒性扩散的重要任务。以前的自动检测有害评论的工作主要集中在英语上，很少有像巴西葡萄牙语这样的语言。在本文中，我们提出了一个新的大规模数据集，巴西葡萄牙语的鸣叫注释为有毒或无毒或不同类型的毒性。我们介绍了我们的数据集收集和注释过程，我们的目标是选择覆盖多个人口统计群体的候选人。最先进的BERT模型能够在二元情况下使用单语数据实现76%的宏观F1评分。我们还表明，尽管多语言方法最近取得了进展，但仍然需要大规模的单语数据来创建更准确的模型。多标签分类的错误分析和实验表明，对某些类型的有毒评论进行分类是困难的，这些评论在我们的数据中出现的频率较低，并强调了开发能够识别不同类别毒性的模型的必要性。
2020-10-09 cs.CL cs.LG cs.SI
IndRegBias: A Dataset for Studying Indian Regional Biases in English and Code-Mixed Social Media Comments
Department of Data Science and Engineering, Indian Institute of Science Education and Research（数据科学与工程系，印度科学教育与研究学院）；Oracle Industries AI, Oracle Corporation（Oracle人工智能部，Oracle公司）
本文提出IndRegBias数据集，用于研究印度地区偏见，通过多级标注策略评估LLM和ILM在检测地区偏见及严重性方面的性能。
2026-01-13 cs.CL cs.CY cs.SI
Modeling Emotional Dynamics in Social Networks: Uncovering the Positive Role of Information Cocoons in Group Emotional Stabilization
本研究提出基于观点的网络演化模型与高阶结构H-CAC，量化个性化评论推荐引发的信息茧房对群体情感动态的影响，发现茧房虽降低内容多样性但能显著增强群体情感韧性，为设计情感稳定的算法治理社交平台提供新见解。
2025-04-03 cs.SI
Co-opted marginality, a new type of anti-immigrant discourse on social media? Classifying social media messages about immigrants with BERT
本文分析了新加坡11个社交媒体社区平台评论区六个月来关于移民的公共话语。
2022-02-22 cs.CY cs.SI
Hate Speech Detection Using Cross-Platform Social Media Data In English and German Language
University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学）；University of Agder（阿格德大学）
针对仇恨言论检测缺乏通用模型、高质量训练数据成本高的问题，本研究结合跨平台数据构建双语检测模型，验证了相似数据集的增益作用，实现了英德YouTube评论检测的最优F1值。
2024-10-02 cs.AI cs.CL cs.SI
Multi-Modal Discussion Transformer: Integrating Text, Images and Graph Transformers to Detect Hate Speech on Social Media
University of Waterloo（滑铁卢大学）
本文提出多模态讨论Transformer（mDT），利用图Transformer融合讨论上下文中的文本与图像信息来检测Reddit仇恨言论，并构建新数据集HatefulDiscussions验证其优于仅处理单条评论的基线方法。
2024-02-22 cs.CL cs.LG cs.MM
In the Red(dit): Social Media and Stock Prices
Rutgers University（罗格斯大学）
本文利用Reddit评论和流行词的每日频率作为额外因子，扩展Fama-French三因子模型，以无监督聚类方法分类评论，研究社交媒体信息与股票市场走势的相关性。
2023-11-14 cs.CE cs.CL cs.SI
QSAN: A Quantum-probability based Signed Attention Network for Explainable False Information Detection
社交媒体上的虚假信息检测具有挑战性，因为它通常需要繁琐的证据收集，但缺乏可用的比较信息。从用户评论中挖掘的线索，作为群众的智慧，可能对这项任务有相当大的好处。然而，考虑到内容和评论的隐式相关性，从内容和评论中捕获复杂的语义是不平凡的。尽管深度神经网络具有良好的表达能力，但一个主要缺点是缺乏可解释性。本文主要研究如何从社交媒体上的帖子内容和相关评论中学习，更有效地理解和发现虚假信息，并具有可解释性。因此，我们提出了一个基于量子概率的签名注意力网络（QSAN），它集成了量子驱动的文本编码和一个新的签名注意力机制在一个统一的框架。QSAN不仅能够区分重要的评论，而且还可以利用评论中相互冲突的社会观点来促进检测。此外，由于量子物理意义和注意力权重，QSAN在透明性方面具有可解释性。在真实世界数据集上的大量实验表明，我们的方法优于最先进的基线，并且可以提供不同类型的用户评论来解释为什么一条信息被检测为错误。
2020-09-08 cs.SI
SPILLOVER: Measuring Cyberbullying NormPropagation on Social Media
Loyola University Chicago（芝加哥洛约拉大学）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）
研究社交媒体上网络欺凌规范传播，利用Instagram等数据发现前一条CB评论增加下条评论为CB几率，CB→CB对文本更相似，非攻击性回复随前条CB严重程度变负面，这些发现可复制，单一特征能更好预测，为实时审核提供信号。
2026-07-23 cs.SI
Testing Hypotheses from the Social Approval Theory of Online Hate: An Analysis of 110 Million Messages from Parler
Michigan State University（密歇根州立大学）；University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
该研究基于社会批准理论检验在线仇恨的传播机制，发现社会批准与仇恨言论的产生存在正相关，且对极端仇恨言论的影响更为显著。
2026-08-11 cs.CL cs.SI
A Game Theoretical Approach to Broadcast Information Diffusion in Social Networks
社交网络的一个主要功能（例如，大规模在线社交网络）是信息的传播，例如科学知识、新闻和谣言。信息可以由网络用户通过自然联系以书面、口头或电子表格的形式传播。信息从发送者传递到接收者并返回（以评论的形式），涉及所有考虑他们的知识，信任和受欢迎程度的参与者，这些影响了他们的发布和评论策略。为了理解这样的人的方面的信息传播，我们提出了一个博弈论模型的单向信息转发和反馈机制，在一个星形的社会网络，考虑到沟通演员的个性。
2011-06-25 cs.GT cs.SI physics.soc-ph
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
SocialSpy: Browsing (Supposedly) Hidden Information in Online Social Networks
在线社交网络正在成为人们分享生活信息的最重要的“场所”。随着用户对隐私的日益关注，大多数社交网络提供了控制用户隐私的方法。不幸的是，我们认为目前的隐私设置并不像用户想象的那样有效。在本文中，我们强调这个问题集中在一个最流行的社交网络，Facebook。特别是，我们展示了检索用户可能设置为（因此认为）“私人”的信息是多么容易。作为一个案例研究，我们专注于检索用户的朋友列表，这些用户将此信息设置为“隐藏”（对非朋友）。我们提出了四种不同的策略来实现这一目标，我们评估他们。我们的实验结果表明了我们的策略的可行性和有效性：我们的方法能够检索到相当大比例的“隐藏”朋友的名字：即，平均约25%，部分用户超过70%。
2014-09-17 cs.IR cs.SI physics.soc-ph
Exploring agent interaction patterns in the comment sections of fake and real news
本研究通过分析Reddit数据集，从网络结构和节点情感角度探索了虚假与真实新闻评论区中的智能体交互模式，发现虚假新闻更易形成群组且负面情感多，情感分布早期即稳定，为社交网络假新闻早期检测提供了理论与实践意义。
2024-10-11 cs.SI
Controversial information spreads faster and further in Reddit
在线用户在社交网络上讨论和交谈各种话题。Facebook、Twitter、Reddit等许多网络都可以让用户自由分享信息。这些网络上共享的丰富信息使它们成为研究人类信息传播行为各个方面的一个有吸引力的领域。在许多有趣的行为中，社会级联中的争议性是我们非常感兴趣的。众所周知，在网上讨论中必然会发生争议。在线社交网络平台Reddit有一个功能，如果用户对该评论有不同的看法，它会将评论标记为有争议的。这项研究与以前试图理解社交网络上的争议性的不同之处在于，我们不调查已知有争议的话题。相反，我们研究了典型的级联与评论，读者认为是有争议的问题讨论。这项工作的问题是，有争议的信息级联是否比Reddit中没有争议的信息级联具有独特的特征。我们使用从Reddit收集的数据，包括大约1700万个帖子及其与网络安全问题相关的相应评论，来回答这些新出现的问题。从所进行的比较分析来看，有争议的内容传播得更快，距离其来源更远。了解这一现象将有助于用户或组织如何利用它来帮助控制和传播特定的受益信息。
2020-06-24 cs.SI
Comment Diffusons-nous sur les Réseaux Sociaux ?
博客、网络报纸和社交网络等新传播媒介的出现，让我们在对人类行为的理解上走得更远。事实上，这些公共交流空间现在已经深深扎根于我们的现代社会，似乎是社会行为和舆论运动的强大传感器。在本文中，我们专注于信息传播，并试图了解一个人决定发言的条件是什么。为此，我们提出了一套措施，旨在表征扩散行为。我们的措施已被用于与2015年1月发生的两个事件相关的消息：微软推出新的虚拟现实耳机和希腊激进左翼政党的选举。
2016-01-31 cs.SI
Identifying Dogmatism in Social Media: Signals and Models
Microsoft（微软）
我们探讨了社会媒体中教条主义的语言和行为特征，并构建了可以识别教条主义评论的统计模型。我们的模型基于Reddit帖子的语料库，收集了各种各样的对话主题，并通过付费众包进行注释。我们将现有心理学理论（如过度自信）描述的教条主义的关键方面付诸实施，发现它们具有预测能力。我们还发现了教条主义新信号的证据，例如教条主义帖子倾向于不发出认知过程的信号。当我们使用我们的预测模型来分析数百万其他Reddit帖子时，我们发现证据表明教条主义是一种更深层次的人格特质，存在于许多不同领域的教条主义用户中，并且参与教条主义评论的用户往往会增加教条主义帖子。
2016-09-01 cs.CL cs.SI
Entity-Specific Sentiment Classification of Yahoo News Comments
Yahoo Labs（雅虎实验室）；University of North Texas（北德克萨斯大学）
情感分类广泛用于产品评论和在线社交媒体，如论坛，Twitter和博客。然而，对新闻网站上用户评论的情感进行分类的问题尚未得到解决。新闻网站涵盖了广泛的领域，包括政治，体育，技术和娱乐，而其他在线社交网站，如论坛和评论网站，这是特定于一个特定的领域。与新闻站点相关联的用户可能对不同的主题（例如，政治、智能手机和体育）或不同的实体（例如，奥巴马、iPhone或谷歌）。对与各种实体相关联的用户的情感进行分类可以帮助获得他们个性的整体视图，这在诸如在线广告、内容个性化和政治竞选规划等应用中可能是有用的。在本文中，我们制定的问题，在雅虎新闻的新闻文章发表评论的实体特定的情感分类，并提出新的功能，是特定的新闻评论。实验结果表明，我们的模型优于最先进的基线。
2015-06-11 cs.CL cs.IR cs.SI
Mental Health Self-Disclosure on Social Media throughout the Pandemic Period
University of Illinois at Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
研究通过分析疫情期间社交媒体评论中的情绪和心理健康标签，探讨疫情及政策对人们自我披露情绪的影响，并展示心理健康特征提升情绪预测准确性的证明概念。
2025-12-24 cs.SI
Attentive Geo-Social Group Recommendation
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
社会活动在人们的日常生活中起着重要的作用，因为它们相互作用。对于基于社会活动的推荐，不仅要有活动信息，而且要有个人的社会关系。由于地理社交网络和位置感知移动设备的广泛使用，大量的地理社交数据现在很容易被推荐系统利用。在本文中，提出了一种新的群体推荐方法，称为关注的地理社会群体推荐，推荐目标用户的活动位置和一组用户可能加入的活动。我们提出了一个注意力机制来模拟目标用户$u_T$在满足社会约束的候选用户组中的影响。它有助于检索最佳用户组和活动主题候选者，并解释了组决策过程。一旦检索到用户组和主题，一种新的高效的空间查询算法SPA-DF被用来确定活动位置下给定的用户组和活动主题候选的约束。在真实数据集上对所提出的方法进行了评估，实验结果表明，所提出的模型显着优于基线方法。
2019-11-15 cs.LG cs.SI stat.ML
Unpacking Discourses on Childbirth and Parenthood in Popular Social Media Platforms Across China, Japan, and South Korea
本研究分析中日韩三国抖音和TikTok上21.9万条评论，发现生育话语聚焦育儿成本、儿童效用和个人主义，抖音反生育情绪最强，短视频特征及社会经济指标影响回应。
2025-10-08 cs.CY cs.SI
Peer Ratings in Massive Online Social Networks
在线同行评分形式的即时质量反馈是现代大规模在线社交网络（MOSNs）的显著特征。它允许网络成员表示他们对帖子、评论、照片等的赞赏。一些MOSN支持正面和负面（签名）评级。在这项研究中，我们对1.1万名MOSN成员的个人资料进行了评级，并收集了用户对评级的回应。MOSN用户对同行评级非常敏感：33%的受试者访问了研究人员的个人资料以回应评级，21%的人还对研究人员的个人资料图片进行了评级，5%的人留下了文字评论。受试者留下的分数是高度两极化的：在六个可用的分数中，最消极和最积极的也是最受欢迎的。等级分为三个几乎同样大小的类别：互惠，慷慨和吝啬。我们提出了慷慨，互惠和仁慈的定量措施，并分析了他们对受试者的人口统计。
2014-01-22 cs.SI physics.soc-ph
Prediction of Cyberbullying Incidents on the Instagram Social Network
网络欺凌是一个日益严重的问题，影响到一半以上的美国青少年。本文的主要目标是调查从根本上新的方法来理解和自动检测和预测网络欺凌事件的Instagram，一个基于媒体的移动社交网络。在这项工作中，我们收集了一个由Instagram图像及其相关评论组成的样本数据集。然后，我们设计了一个标签研究，并在众包的CrowdFlower网站上雇用了人类贡献者来标记这些媒体会话的网络欺凌。然后对标记数据进行了详细分析，包括研究网络欺凌与网络攻击、亵渎、社交图特征、时间评论行为、语言内容和图像内容等一系列特征之间的关系。使用标记的数据，我们进一步设计和评估分类器的性能，以自动检测和预测网络欺凌和网络攻击事件。
2015-08-25 cs.CY cs.IR cs.SI
Measuring and Characterizing Hate Speech on News Websites
网络已成为新闻获取的主要来源。与此同时，新闻讨论变得更加社交化：用户可以在Reddit等其他平台上对新闻文章发表评论或讨论新闻文章。这些功能增强了用户之间的讨论能力，但也成为传播有害言论和仇恨言论的媒介。研究界缺乏对什么类型的内容会吸引仇恨话语以及社交网络对新闻文章评论活动可能产生的影响的总体了解。在这项工作中，我们对19个月内发布在412 K新闻文章上的1.25亿条评论进行了大规模的定量分析。我们使用时间分析、基于用户的分析和语言分析来分析所收集的文章的内容及其评论，以揭示哪些元素吸引了对新闻文章的仇恨评论。我们还调查了当一篇文章被张贴在4chan的Politically Incorrect board（/pol/）或六个选定的subreddits上时的评论活动。我们发现，围绕夏洛茨维尔“团结右翼”集会等现实世界分裂事件以及2016年第二次和第三次美国总统辩论等政治事件的仇恨评论活动在统计上显着增加。此外，我们发现，吸引了大量的仇恨评论的文章有不同的语言特征相比，不吸引仇恨评论的文章。此外，我们观察到，在/pol/或六个subreddits上发布新闻文章与新闻文章（仇恨）评论活动的增加相关。
2020-05-16 cs.CY cs.SI
Uncovering Flaming Events on News Media in Social Media
Uva Wellassa University（乌瓦韦拉萨大学）；Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院）；Telecom SudParis（南巴黎电信学院）
社交网站（SNS）通过不同类型的反馈，包括发布帖子，留下评论和其他类型的反应，促进了想法和信息的共享。然而，SNS上的一些评论或反馈是不体贴和冒犯性的，有时这种类型的反馈对目标用户有非常负面的影响。这种被称为火焰的现象与这种类型的帖子密切相关，几乎可以在SNS上立即触发。最受欢迎的用户，如名人，政治家和新闻媒体是燃烧行为的主要受害者，因此检测这些类型的事件将是有用的和赞赏。可以通过分析帖子上收到的负面评论来监控和识别火焰事件。因此，我们这项研究的主要目的是确定一种方法来检测燃烧事件在SNS使用的情感预测方法。我们使用一个深度神经网络（NN）模型，可以识别可变长度句子的情感，并对SNS内容（评论和帖子）的情感进行分类，以发现燃烧事件。我们的深度NN模型使用Word2Vec和FastText词嵌入方法作为训练，以探索哪种方法是最合适的。使用增强的基于词典的方法生成用于训练深度NN的标记数据集。我们的深度NN模型将句子的情感分为五类：非常积极，积极，中性，消极和非常消极。为了检测燃烧事件，我们只关注分类为负面和非常负面类的评论。作为一个用例，我们试图探索在新闻媒体领域的火焰现象，因此，我们专注于三个流行的新闻媒体在Facebook上发布的新闻项目（BBCNews，CNN和FoxNews）的训练和测试模型。
2019-09-16 cs.IR cs.LG cs.SI
