Political Discussion is Abundant in Non-political Subreddits (and Less Toxic)
网络政治传播的研究主要集中在明确的政治空间的内容。在这项工作中，我们开始确定使用这种方法错过的政治谈话的数量。以Reddit为例，我们估计，近一半的政治话题发生在不到25%的时间里有政治内容的子Reddit上。换句话说，累积起来，非政治空间中的政治谈话是丰富的。我们进一步研究了政治谈话的性质，并表明，政治谈话是在非政治subreddits毒性较小。事实上，在非政治性的subreddits中，政治评论回复一个非党派人士的平均毒性甚至比在明确的政治性subreddits中回复一个党派人士的毒性还要小。
2021-04-19 cs.SI
Catching up with trends: The changing landscape of political discussions on twitter in 2014 and 2019
4G的出现增加了印度互联网的使用，这引发了大量的在线讨论。在线社交网络（OSN）是这些讨论的中心。在选举期间，政治讨论构成了这些网络上热门话题的重要组成部分。政治家和政党赶上了这些趋势，社交媒体成为他们宣传议程的一部分。我们不能在任何选举中忽视这一趋势，无论是美国、德国、法国还是印度。Twitter是我们观察这些趋势的主要平台。在这项工作中，我们通过对比2014年和2019年印度大选中性别、政党和地理等层面的平台使用情况，研究了Twitter上政治讨论的规模。为了进一步了解政党所遵循的策略，我们比较了印度人民党（BJP）和印度国民大会（INC）在2019年大选中使用Twitter的情况，以了解他们如何有效地利用该平台。我们特别分析了获胜的政治家的把柄。然后，我们继续比较BJP和INC的领导人所持有的政治手柄：Narendra Modi（@narendramodi）和Rahul Gandhi（@RahulGandhi）使用参数，如“关注”，“推特习惯”，“用于推特的来源”，以及推文的文本分析。通过这项工作，我们还引入了一个丰富的数据集，涵盖了2014年和2019年选举期间的大多数推文。
2019-09-18 cs.SI
Analyzing large scale political discussions on Twitter: the use case of the Greek wiretapping scandal (#ypoklopes)
针对2022年希腊窃听丑闻引发的Twitter公众讨论，该研究提出数据收集与讨论模式分析方法，揭示讨论演化、极化及媒体作用，方法可推广，还公开了数据集与结果资源。
2024-09-17 cs.SI
The Emergence of Threads: The Birth of a New Social Network
本文对比了Meta新平台Threads与母平台Instagram，分析用户发布频率、内容偏好和互动模式，揭示跨平台行为差异与一致性，为社交网络演化研究奠定基础。
2024-06-27 cs.SI
Change my Mind: Data Driven Estimate of Open-Mindedness from Political Discussions
Scuola Normale Superiore（意大利高等师范学院）；University of Pisa（比萨大学）；IMT School for Advanced Studies, Lucca（卢卡高等研究院）；National Research Council（国家研究委员会）
针对意见动力学建模对开放心态初始分布强假设的局限，提出从在线讨论数据估计用户开放心态的数据驱动方法，经Reddit政治讨论数据验证，不同政治群体的开放心态分布存在统计差异且随时间稳定。
2022-09-21 cs.SI
Politics and polarization on Bluesky
本研究基于Bluesky平台2024年12月至2025年5月的全量数据，采用数据驱动方法识别政治主题、用户立场并测量极化的结构与内容维度，发现约13%的帖子涉及政治内容，且高极化主题往往伴随用户阵营的严重不平衡。
2025-06-03 cs.SI
Opinion Manipulation on Farsi Twitter
对于伊朗人和伊朗侨民来说，波斯语推特圈提供了国家媒体的重要替代品和政治话语的出口。但这个未被充分研究的在线空间已经成为一个舆论操纵的战场，不同的行为者使用不真实的账户来推进他们的目标并塑造在线叙事。通过研究伊朗社会分裂的趋势讨论，我们探讨了舆论操纵的动态如何在不同的问题领域有所不同。我们的分析表明，不真实的账户操纵舆论在分裂的政治讨论中比非分裂或非政治讨论更普遍。我们展示了Twitter的网络结构如何帮助加强不真实的帐户集群在分裂的政治讨论中传播的内容。分析伊朗Twitter圈在线讨论的内容和结构，这项工作有助于越来越多的文献探索在线舆论操纵的动态，同时提高我们对数字时代信息如何控制的理解。
2023-03-09 cs.SI
Political Discussion and Leanings on Twitter: the 2016 Italian Constitutional Referendum
最近获得了大量高分辨率的在线人类活动数据集，从而能够以前所未有的准确度研究和描述人类互动的机制。为此，已经做出了许多努力来理解人们在形成他们对某个主题的观点时如何共享和检索信息。具体而言，基于其在线活动检测一个人的政治倾向可以支持对给定人群的意见趋势的预测。在这里，我们通过结合复杂网络理论和机器学习技术来解决这个具有挑战性的任务。特别是，从收集的600多万条推文开始，我们描述了2016年12月举行的意大利宪法公投在线政治辩论的结构和动态。我们分析了不同政治社区之间的讨论模式，并描述了其中的联系网络。此外，我们建立了一个程序来推断意大利Twitter用户的政治倾向，这使我们能够准确地重建由官方民意调查（皮尔逊的r=0.88）给出的整体民意趋势，以及预测具有良好的准确性的公投的最终结果。我们的研究提供了一个大规模的检查，意大利在线政治讨论，通过情绪分析，从而为未来的研究在线政治辩论建模的基线。
2018-05-18 cs.SI physics.soc-ph
Upvotes? Downvotes? No Votes? Understanding the relationship between reaction mechanisms and political discourse on Reddit
Sony AI（索尼人工智能研究院）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
很大一部分政治话语发生在社交媒体平台上。政策制定者和研究人员试图了解社交媒体设计在塑造全球政治话语质量方面的作用。在过去的几十年里，政治话语理论的研究已经产生了不同类型的突出的政治修辞，如审议，公民，或蛊惑人心的话语的鲜明特征。这项研究调查了社交媒体反应机制（即，通过对政治话语理论进行深入的概念分析，研究用户讨论中的政治修辞（upvotes，downvotes）和政治修辞。首先，我们分析了2010年至2018年间Reddit上55个政治子论坛的1.55亿条用户评论，以探讨用户的政治讨论风格是否与审议，公民和煽动性话语的基本组成部分一致。其次，我们进行了一个定量研究，结合验证性因素分析和差异模型的差异，以探讨不同的反应机制方案（例如，只有赞成票，赞成票和反对票，没有反应机制）对应于或多或少具有审议、公民或煽动性话语特征的政治用户讨论。我们生产三种主要的外卖。首先，尽管是“政治修辞的理想结构”，我们发现政治话语理论在很大程度上描述了Reddit上的政治讨论。第二，我们发现，在子论坛中的讨论，只有赞成票，或赞成票和反对票都与用户话语，是更深思熟虑和公民。第三，社交媒体上的讨论在没有任何反应机制的subreddits中最具煽动性。这些发现为正在进行的关于社交媒体界面设计与用户之间相互尊重的政治讨论之间关系的政策讨论提供了宝贵的贡献。
2023-02-19 cs.CL cs.CY cs.SI
PyPoll: A python library automating mining of networks, discussions and polarization on Twitter
今天，在线社交网络在我们的社会中具有很高的影响力，因为越来越多的人使用它们来相互沟通，表达他们的意见，参与公共讨论等，特别是Twitter是人们主要用于政治讨论的最受欢迎的社交网络平台之一。这吸引了许多研究的兴趣，通过收集数据，分析通信模式和探索用户网络的结构来分析Twitter上的社会现象。虽然以前的工作有许多共同的数据汇集和分析方法，但这些方法主要是由研究人员以自定义的方式每次重新实现的。在本文中，我们将介绍PyPoll，一个开源Python库，它可以操作Twitter讨论的常见分析任务。使用PyPoll，用户可以执行Twitter图形挖掘，计算极化指数并生成交互式可视化，而无需第三方工具。我们相信PyPoll可以通过提供易于使用的方法来帮助研究人员自动化他们的任务。此外，我们展示了使用的图书馆提出两个用例; PyPoll可视化应用程序，一个在线应用程序的图形可视化和共享，和政治灯塔，一个门户网站，用于显示在Twitter上的各种政治主题的极化。
2023-03-11 cs.SI
Social Politics: Agenda Setting and Political Communication on Social Media
社交媒体在政治沟通中发挥着越来越重要的作用。各种研究调查了个人如何利用社交媒体进行政治讨论，分享他们对政治和政策的看法，或动员和抗议社会问题。然而，很少有人关注政治讨论的主要参与者：政治家。本文以美国总统奥巴马和美国50位州长为研究对象，以Twitter数据和话题设置理论为工具，探讨了他们的日常政治讨论模式，揭示了他们关注和感兴趣的主要话题。我们研究了这些政治家制作的超过10万条推文，并确定了7个宏观话题的谈话，发现Twitter代表了一个特别有吸引力的车辆，美国反对派政治家的谈话。我们强调了两党政治对话的主要主题，发现共和党和民主党州长在Twitter上或多或少都很活跃，但表现出不同的沟通风格。最后，通过重建州长标签和与政治问题相关的关键词的出现网络，我们观察到共和党形成了一个紧密的核心，在许多讨论问题上有更强有力的共同议程。
2016-07-22 cs.SI physics.soc-ph
Hate networks revisited: time and user interface dependence study of user emotions in political forum
本文分析了网络政治论坛的时间演化特征，指出网络政治论坛具有政治分歧大、情绪化程度高的特点。这项研究比较了由重要事件分开的三个时期收集的讨论样本。我们专注于与沟通的情感内容相关的统计方面，以及增加或减少直接一对一讨论的技术带来的变化。我们讨论了用户界面方面的影响，促进跨政治鸿沟的沟通。
2011-07-17 cs.SI physics.soc-ph
Group Threat, Political Extremity, and Collective Dynamics in Online Discussions
集体调整其网络结构以应对所面临的挑战。有人假设，集体经历了来自外群体的真实或想象的威胁，倾向于团结在少数有影响力的群体成员后面，而少数成员具有非常强大影响力的网络结构更可能出现在政治极端群体中。这些假设还没有在大规模的现实世界中进行测试。我们重建了数万名评论者的网络，这些评论者参与了美国知名政治新闻网站的评论部分，从左到右跨越了政治光谱，包括琼斯母亲，大西洋，希尔和布莱巴特。我们调查了评论者网络中影响力不平等的不同指数与重大社会事件（从选举和政治集会到大规模枪击事件）相关的感知群体威胁之间的关系。我们的研究结果支持这样的假设，即面临真实或想象的外群体威胁的群体和政治上更极端的群体更有可能包括不成比例的有影响力的评论者。这些结果提供了一个广泛的现实世界的测试理论帐户的集体适应外群体的威胁。
2023-02-23 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
Social Honeypot for Humans: Luring People through Self-managed Instagram Pages
University of Padua（帕多瓦大学）；Chisito S.r.l.（基西托有限公司）
本研究提出一种基于全自动化内容生成和互动计划的社交蜜罐框架，在 Instagram 上创建 21 个自管理页面，九周内吸引 753 名关注者，验证了吸引普通用户的有效性。
2023-03-31 cs.AI cs.CR cs.SI
Anti-Latinx Computational Propaganda in the United States
鉴于拉丁裔社区是美国第二大族裔群体，了解拉丁裔在美国选举期间如何在社交媒体上被讨论和针对是至关重要的。本文通过对Reddit的数据分析来探讨这些问题，Reddit是最着名和最受欢迎的政治讨论社交媒体平台之一。我们收集了2017年9月24日至2018年9月24日期间提到拉丁美洲人和美国中期选举的Reddit帖子。我们分析了人们随着时间的推移发布的模式，以及发布大多数内容和最受欢迎内容的个人的数字痕迹。我们的研究强调了美国中期选举之前围绕拉丁美洲人的在线讨论中存在的数据空白。我们观察到缺乏中立的行为者参与政治话题的拉丁美洲人。似乎是那些更极端的声音（即那些在subreddits中活动的个人，他们认为自己是政治巨魔）创造了关于拉丁美洲人的最具政治性的内容。我们在报告的最后讨论了数据空白的可能危险（特别是与错误信息和虚假信息的关系），并建议增加拉丁裔社区在未来美国选举中的参与。
2019-06-27 cs.SI
PoliWAM: An Exploration of a Large Scale Corpus of Political Discussions on WhatsApp Messenger
WhatsApp Messenger是最受欢迎的信息传播渠道之一，目前覆盖180多个国家和20亿人。它的广泛使用使其成为在任何社会参与活动期间在大众中传播信息的最受欢迎的媒体之一。最近，几个国家目睹了它在政治和社会运动中的效力和影响。我们注意到，在竞选期间，信息和宣传流量激增。在本文中，我们探索了一个由WhatsApp策划的高质量大规模用户生成的数据集，包括281个群组，31，078个独立用户和223，404条在2019年印度大选之前，期间和之后共享的消息，包括所有主要的印度政党和领导人。除了原始的嘈杂的用户生成的数据，我们提出了一个细粒度的注释数据集的3,848条消息，这将有助于了解WhatsApp的政治竞选活动的各个方面。我们对同一时期的调查性和耸人听闻的新闻报道提出了几个补充性的见解。探索性数据分析和实验展示了几个令人兴奋的结果和未来的研究机会。为了促进可重复的研究，我们在公共领域提供匿名数据集。
2021-09-20 cs.CY cs.SI
Analyzing and characterizing political discussions in WhatsApp public groups
我们对我们认为是科学文献中对WhatsApp中群体行为的第一次重要分析进行了彻底的描述。我们在三个不同的层面上对28天内超过270，000条消息和大约7，000名用户进行了表征。消息层关注单个消息，每个消息都是用户执行特定帖子的结果。用户层描述用户在与组交互时的操作。组层表征参与组的所有用户的聚合消息模式。我们分析了WhatsApp中的81个公共群组，并根据与每个群组相关的关键字将它们分为两类，政治和非政治群组。我们的贡献是双重的。首先，我们引入了一个框架和一些指标来描述移动消息系统（如WhatsApp）中通信组的行为。其次，我们的分析强调了政治团体中用户消息的Zipf式配置文件。此外，我们的分析表明，WhatsApp消息是多媒体的，结合了不同形式的内容。多媒体内容（即，音频、图像和视频）和表情符号分别占所有消息的20%和11.2%。政治团体比非政治团体使用更多的短信。第二，我们表征新的功能，代表了一个公共群体的行为，与多个关键成员之间的对话，与其他成员的参与。
2018-04-02 cs.CY cs.SI
A Multi-Platform Analysis of Political News Discussion and Sharing on Web Communities
新闻生态系统变得越来越复杂，包含了各种各样的来源，可信度不同，公众评论对同一个故事有不同的解释。在本文中，我们提出了一个多平台的测量这个生态系统。我们编制了一个包含1,073个新闻网站的列表，并从四个网络社区（Twitter、Reddit、4chan和Gab）中提取了包含这些来源的URL的帖子。这产生了一个包含1500万个新闻URL的3800万个帖子的数据集，时间跨度近三年。我们沿着几个轴研究数据，评估共享新闻的可信度，设计一种方法将新闻文章分组为故事，分析这些故事并测量各种网络社区的影响力。我们的分析表明，不同的社区讨论不同类型的新闻，像Gab和/r/The_Donald这样的两极分化的社区不成比例地引用不可信的来源。我们还发现，边缘社区对其他平台的影响力往往不成比例。推动围绕某些新闻的叙述，例如关于政治选举，移民或外交政策。
2021-03-05 cs.CY cs.SI
Perceptions of YouTube's political influence
YouTube作为政治媒介发挥着越来越重要的作用。然而，由于获取YouTube统计数据的途径有限，人们至今还不太了解这些影响，也难以分析。为了弥补这一差距，我们调查了124人对YouTube政治影响力的看法和经历。我们的研究结果显示，对于YouTube日益增长的政治角色，人们的看法多种多样，有时甚至是相互矛盾的，这也凸显了需要更多的研究、讨论和监管。
2020-12-09 cs.CY cs.SI
Dancing to the Partisan Beat: A First Analysis of Political Communication on TikTok
TikTok是一种视频分享社交网络服务，其受欢迎程度正在迅速增加。它是2019年全球下载量第二大的应用程序。尽管该平台以用户发布自己跳舞、假唱或展示其他才艺的视频而闻名，但表达政治观点的用户视频最近出现了井喷式增长。本研究旨在对TikTok上的政治传播进行初步评估。我们收集了一组美国共和党和民主党的党派视频，以调查用户如何就政治问题相互沟通。在计算机视觉、自然语言处理和统计工具的帮助下，我们说明了与其他社交媒体平台相比，TikTok上的政治传播更具互动性，用户可以结合多种信息渠道来传播他们的信息。我们表明，政治沟通发生在沟通树的形式，因为用户生成分支的响应现有的内容。在用户人口统计方面，我们发现属于美国两党的用户都很年轻，在平台上的行为相似。然而，共和党用户产生了更多的政治内容，他们的视频得到了更多的回应;另一方面，民主党用户参与了更多的跨党派讨论。
2020-05-11 cs.SI
Measuring Offensive Speech in Online Political Discourse
University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
互联网和Reddit等在线论坛已成为公民参与政治对话的越来越受欢迎的媒介。然而，使用匿名身份的能力所产生的在线去抑制效应可能会以攻击性言论的形式表现出来，从而使政治讨论比现在更具有攻击性和两极分化。这种环境可能会导致目标受到骚扰和自我审查。在本文中，我们提出了一个大规模的时间测量，旨在量化在线政治讨论的进攻性的初步结果。为了使我们的测量，我们开发和评估一个进攻性的语音分类。然后，我们使用这个分类器来量化和比较在政治和一般情况下的攻击性。我们使用一个数据库进行研究，该数据库包含2015年1月至2017年1月期间超过700万名用户在Reddit上发表的超过1.68亿条评论，这一时期涵盖了包括2016年美国总统大选在内的几个分裂性政治事件。
2017-07-19 cs.CL cs.CY cs.SI
The Emergence of Political Discourse on Digital Networks: The Case of the Occupy Movement
政治话语如何在数字网络中传播？我们能否实证检验某些社会运动的概念框架是否与其在线讨论网络相关？本文通过对“占领运动”Twitter数据的分析，描述了政治话语的形成过程。基于先前的一组概念-来自对运动及其根源的理论讨论-我们分析数据，观察这些概念何时开始出现在网络中，谁是那些负责他们的Twitter用户，以及这些概念传播的模式是什么。初步证据表明，尽管活动分子中存在一些机会主义行为的迹象，但他们中的大多数人从网络一开始就是中心节点，并在一段时间内影响着讨论。这些核心活动家不仅围绕给定的框架开始对话，而且随着时间的推移而持续，并成为网络的关键成员。从这里，我们的目标是提供一个彻底的帐户的“旅行”的政治话语，和相关的在线会话网络与理论帐户的运动。
2013-08-06 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Identifying Constructive Conflict in Online Discussions through Controversial yet Toxicity Resilient Posts
本文提出以争议性和毒性韧性为准则识别社交媒体上的建设性冲突，通过高精度模型发现对毒性具有韧性的帖子常使用礼貌性表达，为促进建设性政治讨论提供了算法策展依据。
2025-09-22 cs.CY cs.SI
Pandemic Culture Wars: Partisan Differences in the Moral Language of COVID-19 Discussions
本研究通过分析COVID-19相关推文，采用弱监督方法和计算技术，揭示党派在议题显著性与道德语言上的意识形态差异，为理解疫情讨论中的政治分裂提供见解。
2023-10-17 cs.CY cs.SI
Has the Online Discussion Been Manipulated? Quantifying Online Discussion Authenticity within Online Social Media
在线社交媒体（OSM）在当今世界具有巨大的影响力。一些人将OSM视为滥用的沃土，并利用它来传播错误信息和政治宣传，诽谤竞争对手，并传播垃圾邮件。众筹行业雇佣了大量的机器人和人类工人来操纵OSM并歪曲公众舆论。OSM \emph{abusers}操纵的在线讨论主题的检测是一个引起广泛关注的新兴问题。在本文中，我们提出了一种方法，用于量化的真实性的在线讨论的基础上参与讨论的OSM帐户的相似性，以已知的滥用者和合法帐户。我们的方法使用了几个相似性函数的OSM帐户的分析和分类。所提出的方法证明使用Twitter的数据收集这项研究和以前发表的\emph{Arabic honeypot dataset}。前者包括手动标记的帐户和参与众筹平台的滥用者。评估的主题的真实性，来自帐户的相似性功能，表明建议的方法是有效的区分滥用者强烈推动的主题和吸引真正的公众利益的主题。
2018-01-04 cs.SI
Synchronization between media followers and political supporters during an election process: towards a real time study
本文分析了2022年法国总统选举期间Twitter上的政治与媒体讨论动态，提出了两种构建动态语义网络的互补方法以自动检测群体兴趣同步，为评估信息处理公平性提供了新方法论。
2025-03-07 cs.CY cs.SI
Explaining the emergence of echo chambers on social media: the role of ideology and extremism
在线讨论网络中政治驱动的分歧的出现吸引了大量文献，但迄今为止也主要限于单一国家的研究。因此，虽然有充分的证据表明，这些网络确实分裂和分裂成通常被称为"回声室"的东西，但我们对可能解释这种分裂或使网络或多或少分裂的因素知之甚少，因为研究仅限于少数政治团体，进行系统比较的可能性有限。本文旨在弥补这一不足，通过提供一个系统的大规模研究碎片化的Twitter上，认为讨论网络围绕90个不同的政党在23个不同的国家。这表明，在意识形态方面相距较远的政党团体互动较少，处于意识形态极端的个人和政党特别有可能形成回音室。事实上，处于左右分歧不同方面的中间派政党之间的交流，比理论上来自同一意识形态派别的中间派和极端主义政党之间的交流更有可能。根据研究结果，讨论和加强了关于在网上接触不同意识形态观点的理论。
2017-03-11 cs.SI physics.soc-ph
Analysing Twitter Semantic Networks: the case of 2018 Italian Elections
社交媒体在塑造公民的政治观点方面发挥着关键作用。根据Eurobarometer的数据，欧盟公民每天使用在线社交网络的比例从2010年的18%增加到2019年的48%。社交媒体和政治动态之间的交织激发了研究人员对分析用户在线行为的兴趣-特别强调辩论和回声室形成期间的群体极化。在这种情况下，注意力主要集中在用户之间的在线关系的研究，而语义方面仍然没有得到充分的探索。在本文中，我们的目标是通过采取两步走的方法来填补这一空白。首先，我们确定了在2018年意大利大选中活跃政治辩论的话语社区，这些社区是具有显著相似转发行为的用户群体。其次，我们研究的语义机制，形成他们的内部讨论，每天监测，他们诱导的语义网络的结构演变。除了指定意大利选举竞争的语义特点之外，我们的方法主要以两种方式创新了在线政治讨论的研究。一方面，它通过实施一种植根于统计理论的方法，保证我们对社会语义结构的推断不会受到任何不受支持的关于缺失信息的假设的偏见，从而在用户行为中进行语义分析;另一方面，它是完全自动化的，因为它不依赖于任何手动标记（无论是基于用户的特征还是基于他们的共享模式）。这些元素使我们的方法适用于任何Twitter讨论，无论语言或主题如何。
2021-06-24 cs.SI physics.app-ph
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
An analysis of community structure in Brazilian political topic-based Twitter networks
Twitter等在线社交网络是就各种主题传播舆论的重要平台。通过分析用户在推特上的帖子，根据他们的意见分享对他们进行分类，可以帮助营销广告和政治活动专注于特定的用户组。基于社区发现的技术对于分类Twitter用户特别有用，因为它们不需要基于规则的方法或标记的数据来执行聚类任务。在本文中，我们构建了网络使用的数据，在巴西的政治讨论提取Twitter。我们发现：（i）这些网络遵循幂律分布，表明少数受欢迎的用户负责大部分的“提及”和“转发”;（ii）最受欢迎的推文是病毒式的，并在社区中传播，而大多数剩余的推文都被困在它们起源的社区中;以及（iii）与积极情绪相关的词语在与巴西总统选举相关的网络社区中占主导地位，并出现在病毒式推文中。
2019-06-14 cs.CY cs.SI
Analyzing User Ideologies and Shared News During the 2019 Argentinian Elections
本研究分析了2019年阿根廷选举期间用户政治意识形态与分享新闻的关系，发现用户倾向于分享与其政治信仰一致的内容，并提出可应用于其他政治极化国家的系统分析框架。
2024-04-25 cs.SI physics.soc-ph
Jointly they edit: examining the impact of community identification on political interaction in Wikipedia
在他们2005年的研究中，Adamic和Glance创造了令人难忘的短语“divided they blog”，指的是政治博客圈中的网络巴尔干化趋势，自由派和保守派博客倾向于链接到其他具有相似政治倾向的博客，而不是彼此。随着政治讨论和活动越来越多地转移到网上，构建政治话语的力量正在从大众媒体转移到社交媒体。继续审查在线政治互动是至关重要的，我们通过审查维基百科社区内政治用户的活动来扩展这一研究路线。首先，我们研究了维基百科的用户如何选择显示（或不显示）他们的政治派别。接下来，我们更仔细地研究了跨党派互动和社区参与的模式，这些用户宣布一个政治派别。与之前对其他社交媒体的分析相反，我们没有发现强烈的趋势表明维基百科社区内倾向于与同一政党的成员互动。我们的研究结果表明，在社区内宣布自己的政治派别的用户往往会更大声地宣布自己的身份为“维基人”。看来，“成为维基人”的共同身份可能足够强大，足以战胜个人身份的其他潜在分裂方面，如政治派别。
2012-11-05 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Attacking Strategies and Temporal Analysis Involving Facebook Discussion Groups
在线社交网络（OSN）讨论组正在对政治对话产生重要影响。在没有访问控制机制的情况下，任何用户都可以对任何OSN线程进行贡献。个人可以利用这一特性来执行有针对性的攻击，这增加了后续恶意行为的可能性，例如网络钓鱼和恶意软件分发。这类行动还将破坏媒体、政治家及其选民之间的桥梁。对于安全管理的关注，将恶意网络攻击与在线社交互动相结合带来了全新的挑战。在本文中，我们描述了一种新的方法来研究和理解攻击者用来在Facebook讨论组中传播恶意URL的策略。我们定义和分析与预测针对新闻媒体组织创建的线程的攻击潜力相关的问题。我们使用宏观静态特征和帖子和线程的微观动态演变的混合来识别可能的目标，准确率超过90%。我们的次要目标之一是在短时间内（10分钟）做出这样的预测。我们希望本文中提供的数据和分析将有助于更好地了解攻击者的策略和足迹，从而开发新的系统管理方法来处理社交网络上的网络攻击。
2018-02-13 cs.SI
Conspiracy vs science: A large-scale analysis of online discussion cascades
随着社交媒体平台和社交网站的出现和迅速扩散，近年来我们的日常生活中出现了大量错误信息。我们利用涵盖超过140万条帖子和1800万条评论的大规模数据集，调查了两种不同叙述的传播--（i）阴谋信息，其说法通常未经证实，因此在某种程度上被称为错误信息，以及（ii）科学信息，其来源通常很容易识别和验证--在在线社交媒体平台上。我们发现，阴谋级联往往在多代分支过程中传播，而科学级联更有可能以广度优先的方式增长。具体来说，阴谋信息会引发更大的级联，涉及更多的用户和世代，持续时间更长，比科学信息更具病毒性和突发性。内容分析表明，阴谋级联包含更多的负面词汇和情感词汇，表达愤怒，恐惧，厌恶，惊讶和信任。我们还发现，阴谋级联更关注政治和有争议的话题。在应用机器学习模型后，我们在区分阴谋和科学叙述方面的AUC得分接近90%。我们发现，阴谋级联比科学级联更有可能被更广泛的用户控制，这给错误信息的管理带来了新的挑战。虽然政治亲和力被认为会影响错误信息的消费，但很少有证据表明信息源的政治取向在阴谋信息的传播过程中发挥作用。我们的研究为当前的错误信息研究提供了补充证据，并对阻止传播和减轻网上错误信息的影响具有实际的政策意义。
2021-04-06 cs.SI physics.soc-ph
Deliberate Exposure to Opposing Views and its Association with Behavior and Rewards on Political Communities
本研究针对Reddit政治社区中愿意接触对立观点的用户，发现其语言更温和亲和但获同伴社会回报更少，且短期社会制裁难以将其驱逐。
2024-01-26 cs.HC cs.SI
Analyzing Crime Discourse in U.S. Metropolitan Communities on Reddit: Trends, Influences, and Insights
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文研究Reddit上384个美国大都会社区的犯罪讨论，发现大型社区和政治倾向更自由的社区犯罪讨论更频繁，但犯罪率与讨论频率无强相关性。
2025-12-20 cs.SI
Deep Exogenous and Endogenous Influence Combination for Social Chatter Intensity Prediction
社交媒体上的用户参与动态建模在用户角色检测和政治话语挖掘中具有引人注目的应用。大多数现有的方法严重依赖于底层用户网络的知识。然而，大量的讨论发生在缺乏任何可靠的社交网络或仅部分揭示用户间关系的平台上（Reddit，Stackoverflow）。许多方法需要观察讨论相当长的一段时间，然后才能做出有用的预测。在实时流场景中，观察会产生成本。最后，大多数模型都没有捕捉到外部事件（如外部发布的新闻文章）和网络内效应（如Reddit上的后续讨论）之间的复杂互动，以确定参与度。为了解决上述三个限制，我们提出了一个新的框架ChatterNet，据我们所知，它是第一个可以在不考虑底层用户网络的情况下建模和预测用户参与度的框架。给定带有时间戳的新闻文章和讨论流，任务是在一个时间范围之前的短时间内观察这些流，然后预测聊天：在时间范围之后的指定时间内的讨论量。ChatterNet使用一种新颖的随时间演变的循环网络架构来处理新闻和讨论中的文本，该架构可以捕获新闻和讨论中的时间属性，以及新闻对讨论的影响。我们使用Reddit长达两个月的讨论语料库和Common Crawl的在线新闻文章的同期语料库进行了广泛的实验。ChatterNet显示出比最近最先进的参与预测模型有相当大的改进。详细的研究控制观察和预测窗口，超过43个不同的subreddits，产生进一步有用的见解。
2020-06-14 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
Identity-Based Attribute Prototypes Distinguish Communities on Twitter
本文考察了Twitter上的会话社区与其成员的社会身份表达之间的联系。它专门测试社区原型的存在，或者通过元对比定义一个群体的属性集合：高内聚性和高外聚性。分析四个数据集的政治讨论，从大约400万到3000万推文，我们发现了强有力的证据，存在独特的社区原型。我们观察到，社区原型是通过标签、提及、表情符号和身份短语构建的。这一发现定位在一个更大的群体过程中发挥出通信社区内的个人用户的身份信号先前的工作。然后，通过测量每个社区的身份信号的显着性，为特定的社区构建社区原型。观察到的社区原型往往基于政治意识形态、地理位置和语言或普遍利益。虽然社区原型的存在可能是一种自然的群体行为，但在展示意识形态对立原型的社区之间观察到的高水平对比表明存在与身份有关的两极分化。
2023-02-20 cs.SI
Echo Chambers Exist! (But They're Full of Opposing Views)
回音室理论认为，在线政治讨论是在意识形态同质的条件下进行的，该理论最近流行起来，被用来解释在许多民主国家观察到的政治极化和激进化模式。然而，虽然微观层面的实验工作表明，个人可能会倾向于支持他们的信念的信息，但最近的宏观层面的研究对这种趋势是否会在实践中产生回音室表示怀疑，而是表明交叉接触是数字生活的共同特征。在这篇文章中，我们提供了一个解释这些分歧的结果。认知失调理论的基础上，并利用从一个在线的白人民族主义网站的观察跟踪数据，我们探讨个人如何在一个意识形态的“回声室”从事与对立的观点。我们表明，这种类型的曝光，远离有害于激进的在线讨论，实际上是这样的空间，鼓励人们保持参与的核心特征。在这个回音室中最常见的“回声”实际上是反对观点被削弱和边缘化的声音。因此，回音室的存在不仅是由于对立观点的统一存在，而且也是由于对立观点的统一存在。最后，我们反思我们的研究对那些寻求促进更温和的政治互联网的政策影响。
2020-01-30 cs.SI stat.AP
The impact of political party/candidate on the election results from a sentiment analysis perspective using #AnambraDecides2017 tweets
这项工作的影响，政党控制其候选人或反之亦然，赢得选举，使用自然语言处理技术称为情感分析（SA）的经验调查。为了做到这一点，在2017年11月18日阿南布拉州州长选举期间，一组7430条带有或与#AnambraDecides2017相关的推文被流媒体播放。这些是Twitter上关于五大政党及其候选人的讨论，本文称之为政治行为体。我们进行极性和主观情感分析的所有推文考虑时间作为SA的一个有用的维度。此外，我们使用词频来找到在给定时间内与政治行为者最相关的词。我们发现最谈论的话题使用主题建模算法，以及如何计算的情绪和最频繁的话是每个政治演员的主题。除此之外，我们从实验结果中推断，即使政党作为一个平台，销售候选人的个性，候选人/政党的接受增加了选举的胜利。例如，我们发现选举的获胜者威利·奥比亚诺受益于他的政党在该州人民中所分享的价值观。将他的名字与他的政党联系起来，全进步大联盟（APGA）显示出更多的积极情绪，主观情感分析表明，提到APGA的Twitter用户在他们的推文中的情感主观性低于其他政党。
2020-07-07 cs.IR cs.SI
Finding Intermediary Topics Between People of Opposing Views: A Case Study
在微博平台上，人们可以与他人联系，并就各种各样的话题进行对话。然而，由于同质性和选择性曝光，用户倾向于与志同道合的人联系，只阅读令人愉快的信息。出于这种情况下，在本文中，我们研究的中间主题，这是潜在的主题估计从用户生成的内容的多样性。这些主题可以用作推荐系统的功能，旨在介绍不同政治观点的人。我们在Twitter上进行了一项案例研究，考虑到智利关于一个敏感问题的辩论，我们在政治讨论方面量化了同性恋行为，然后我们根据用户的政治立场评估了中间话题的多样性。
2015-07-30 cs.SI physics.soc-ph
Sympathy over Polarization: A Computational Discourse Analysis of Social Media Posts about the July 2024 Trump Assassination Attempt
Northwestern University（西北大学）；University of Chicago（芝加哥大学）；Georgetown University（乔治城大学）；University of South Florida（南佛罗里达大学）
本研究针对2024年7月特朗普遇刺事件，通过分析X平台前后一周的帖子，结合大语言模型情感分析、双重差分与主题建模，发现事件后公众普遍同情特朗普而非极化，揭示了此类政治冲击对舆论的短期影响。
2025-01-17 cs.CL cs.SI
The topology of a discussion: the #occupy case
我们分析了一个大样本的Twitter活动开发的社会运动“占领华尔街”，研究人类的交流活动和语义内容的讨论之间的复杂的相互作用。我们使用的网络方法的基础上分析的二分图@用户-#标签和它的投影：“语义网络”，其节点是标签，和“用户兴趣网络”，其节点是用户在第一个实例中，我们发现，讨论主题（#标签）呈现出高度的异质性，与通信枢纽的独特作用，其中大多数的“意见流量”通过。在第二种情况下，用户活动的自组织过程导致了两类传播者的出现：“专业人士”和“业余爱好者”。此外，网络呈现出强大的社区结构，基于语义主题的区分，以及当特定主题集被审查和/或帐户被删除时的高水平的结构鲁棒性。通过分析@Users-#Hashtags网络的特征，我们可以区分关于该运动的讨论的三个阶段。每一个阶段都对应着运动的特定时刻：从宣布意图、组织和发展到政治反应的最后阶段。每个阶段的特点是讨论中存在特定的#hashtag。关键词：Twitter，网络分析
2014-12-15 cs.SI physics.soc-ph
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
Navigating Multidimensional Ideologies with Reddit's Political Compass: Economic Conflict and Social Affinity
本研究利用 Reddit 政治罗盘子版块超 800 万条评论，将用户意识形态分解为经济轴与社会轴，发现社会轴及人口属性上存在同质性互动，而经济轴上存在异质性互动且语言毒性更高，从而调和了在线政治讨论中同质与异质互动并存的矛盾。
2024-01-24 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Quantifying social organization and political polarization in online platforms
University of Toronto（多伦多大学）
人们对互联网将世界团结在一起的潜力持乐观态度，但对互联网在煽动“文化战争”中所起作用的担忧却有所缓和。通过大规模选择志同道合的群体，网络社会可能会变得更加碎片化和两极分化，特别是在党派差异方面。然而，我们衡量在线社区社会构成的能力，进而理解在线平台的社会组织，受到数字讨论的匿名性、非结构化和大规模性质的限制。我们开发了一种神经嵌入方法，通过利用大规模的聚合行为模式来量化在线社区在社交维度上的定位。将我们的方法应用于14年来在1万个社区中发表的51亿条Reddit评论，我们衡量了宏观社区结构在年龄，性别和美国政治党派方面的组织方式。研究政治内容，我们发现Reddit在2016年美国总统大选前后经历了一次重大的两极分化事件，并在之后的几年里保持高度两极分化。然而，与传统观点相反，个人层面的两极分化是罕见的; 2016年系统层面的转变不成比例地受到新用户和新政治用户的到来的推动。Reddit上的政治两极分化与平台上以前的活动无关，而是与外部事件在时间上一致。我们还观察到意识形态上的严重不对称，2016年的大幅增长完全归因于右翼活动的变化。我们的方法广泛适用于在线互动的研究，我们的研究结果对在线平台的设计，理解在线行为的社会背景，以及量化在线极化的动态和机制具有影响。
2021-07-27 cs.AI cs.CY cs.LG
Towards Measuring Adversarial Twitter Interactions against Candidates in the US Midterm Elections
在推特等社交媒体上与政客的敌对互动对社会产生了重大影响。特别是，它们扰乱了网上的实质性政治讨论，并可能阻止人们寻求公职。在这项研究中，我们测量了在2018年美国大选前美国众议院候选人的对抗性互动。我们收集了一个新的数据集，包括170万条涉及候选人的推文，这是专注于政治话语的最大语料库之一。然后，我们开发了一种新的技术，用于检测针对任何特定候选人的有毒内容的推文。这种技术使我们能够更准确地量化对政治候选人的敌对互动。此外，我们还引入了一种算法来诱导特定于候选人的对抗性术语，以捕获以前的技术可能不会认为有毒的更细微的对抗性交互。最后，我们使用这些技术来概述在选举中看到的对抗性互动的广度，包括攻击性的辱骂，暴力威胁，发布不名誉的信息，对身份的攻击，以及对抗性的信息重复。
2020-05-09 cs.CY cs.HC cs.SI
Causal Effects of Trigger Words in Social Media Discussions: A Large-Scale Case Study about UK Politics on Reddit
Cardiff University（卡迪夫大学）；University of Birmingham（伯明翰大学）
本研究通过分析Reddit上的英国政治讨论，发现触发词与高参与度和负面情绪相关，揭示了社交媒体中极化现象的机制。
2026-03-03 cs.CL cs.CY cs.SI
CommunityLM: Probing Partisan Worldviews from Language Models
MIT Center for Constructive Communication（麻省理工学院建设性沟通中心）；MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室）
随着美国政治态度在意识形态上的分歧，政治言论在语言上也出现了分歧。美国各政党之间日益扩大的两极分化，由于相互了解的侵蚀而加速。我们的目标是使这些社区更容易相互理解的框架，探讨社区特定的反应，相同的调查问题，使用社区语言模型CommunityLM。在我们的框架中，我们为Twitter上的每个社区确定了忠诚的党派成员，并对他们撰写的推文进行了微调。然后，我们评估了这两个群体的世界观，使用基于网络的探测其相应的LM，提示，引发公众人物和团体的意见，由美国国家选举研究（ANES）2020年探索性测试调查。我们比较了由LMs生成的响应ANES调查结果，并找到一个对齐的水平，大大超过了几个基线方法。我们的工作旨在表明，我们可以使用社区LM来查询任何群体的世界观，只要他们的社交媒体讨论或媒体饮食样本足够大。
2022-09-15 cs.AI cs.CL cs.SI
Collective attention in the age of (mis)information
在这项工作中，我们研究了230万人的样本，Facebook用户如何在最近一次意大利选举竞争中在政治讨论和新闻的边缘消费不同的信息。网页根据其主题和所涉及的利益群体进行分类，a）替代信息源（传播被科学和主流媒体忽视的主题）; b）在线政治活动; c）主流媒体。我们发现，尽管信息的性质不同，但注意力模式是相似的，这意味着未经证实的主张（主要是阴谋论）与其他信息一样长时间地回响。最后，我们根据不同主题之间的交互模式对用户进行分类，并测量这个社交生态系统的样本（1279名用户）对注入2788个虚假信息帖子的反应。我们的分析表明，用户谁是突出与替代信息源（即更多地暴露于未经证实的索赔）更容易与虚假索赔互动。
2014-03-13 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
