Categorising Fine-to-Coarse Grained Misinformation: An Empirical Study of COVID-19 Infodemic
University of Sheffield（谢菲尔德大学）；University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学）
社交媒体上传播的COVID-19错误信息已经引起了许多研究人员的注意。根据Google Scholar的数据，到目前为止，已经发表了大约26000篇与COVID-19相关的错误信息研究。这些研究大多集中于1）检测和/或2）分析COVID-19相关错误信息的特征。然而，与错误信息相关的社会行为的研究往往被忽视。在本文中，我们介绍了一个细粒度的注释错误信息推文数据集，包括社会行为注释（例如，评论或问题的错误信息）。该数据集不仅允许社会行为分析，而且适合于基于证据或非基于证据的错误信息分类任务。此外，我们在实验中引入了遗漏验证，并证明了错误信息分类性能在应用于现实世界中不可见的错误信息时可能会显着不同。
2021-07-08 cs.CY cs.LG cs.SI
A Comparative Analysis of the COVID-19 Infodemic in English and Chinese: Insights from Social Media Textual Data
College of Economics and Management, Beijing University of Technology（北京工业大学经济与管理学院）；Guilin University of Electronic Technology（桂林电子科技大学）；LAAS-CNRS, Université de Toulouse, CNRS（法国国家科学研究中心图卢兹大学LAAS实验室）
本研究通过比较分析英语和中文社交媒体文本数据，识别高频信息疫情词汇、主题结构和情感倾向，为跨语言公共卫生危机中打击错误信息提供策略指导。
2023-11-14 cs.CL cs.SI physics.soc-ph
Conspiracy Machines -- The Role of Social Bots during the COVID-19 Infodemic
无处不在的COVID-19大流行导致错误信息的平行传播，也被称为信息流行病。因此，社交媒体已成为社交机器人应用的目标，即模仿人类行为的算法。他们在社交媒体上施加影响的能力可能会被利用，放大可能对社会和对流行病的控制有害的错误信息、谣言或阴谋论。通过应用社交机器人检测和内容分析技术，本研究旨在确定社交机器人对Twitter上COVID- 19讨论的干扰程度。在542，345名用户的样本中，共检测到78个推定机器人。分析显示，类似机器人的用户传播错误信息，同时散布来自知名来源的新闻。这项研究的结果为改进机器人检测和在当前和未来的危机中通过社交机器人管理潜在威胁提供了启示。
2020-12-17 cs.SI
QCRI's COVID-19 Disinformation Detector: A System to Fight the COVID-19 Infodemic in Social Media
Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所）；HBKU（哈马德·本·哈利法大学）；Vellore Institute of Technology（韦洛尔理工学院）
自COVID-19疫情爆发以来，对抗持续的COVID-19信息流行已被世界卫生组织宣布为最重要的重点领域之一。虽然被消费和传播的信息包括宣传假治疗、谣言和阴谋论，以传播仇外心理和恐慌，但同时也有信息（例如，包含建议，促进治愈），可以帮助不同的利益相关者，如决策者。社交媒体平台使信息流行病成为可能，人们一直在努力策划这些平台上的内容，分析和揭穿它们。虽然大多数研究工作考虑一个或两个方面（例如，检测这些信息的真实性），在这项研究中，我们专注于一个多方面的方法，包括一个API，\url{https://app.swaggerhub.com/apis/yifan2019/Tanbih/0.8.0/}和一个演示系统，\url{https://covid19.tanbih.org}，我们免费和公开提供。我们相信这将有助于研究人员和不同的利益相关者。提供API服务和演示的屏幕播放。\url{https://youtu.be/zhbcSvxEKMk}
2022-03-08 cs.AI cs.CL cs.CY
Fighting an Infodemic: COVID-19 Fake News Dataset
IIIT Sri City（印度国际信息技术学院斯里城校区）；IIIT Delhi（德里国际信息技术学院）；IIT Patna（巴特那印度理工学院）
除了COVID-19大流行，我们还在与“信息时代”作斗争。假新闻和谣言在社交媒体上泛滥。相信谣言会造成严重的伤害。这种情况在大流行时会进一步加剧。为了解决这个问题，我们策划并发布了一个手动注释的数据集，其中包含10，700篇关于COVID-19的真实和虚假新闻的社交媒体帖子和文章。我们使用四种机器学习基线-决策树，逻辑回归，梯度提升和支持向量机（SVM）对注释数据集进行基准测试。我们获得了最好的性能93.46%F1-评分与SVM。数据和代码可在https://github.com/parthpatwa/covid19-fake-news-dectection上获得
2021-05-26 cs.CL cs.IR cs.SI
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
Transformers to Fight the COVID-19 Infodemic
University of Münster（明斯特大学）；University of Wolverhampton（伍尔弗汉普顿大学）；Birmingham City University（伯明翰城市大学）
社交媒体上虚假信息的大规模传播已成为全球风险，尤其是在COVID-19等全球大流行情况下。因此，虚假信息检测成为近几个月来一个热门的研究课题。NLP 4 IF-2021对抗COVID-19信息流行病的共享任务已被组织，以加强虚假信息检测的研究，参与者被要求预测关于推文中虚假信息的七个不同的二进制标签。这项共同任务以三种语言组织：阿拉伯语、保加利亚语和英语。在本文中，我们提出了我们的方法来解决使用Transformers的任务目标。总体而言，我们的方法在阿拉伯语中获得了0.707的平均F1分数，保加利亚语中获得了0.578的平均F1分数，英语中获得了0.864的平均F1分数，在所有语言中排名第四。
2021-04-25 cs.CL cs.LG cs.SI
The COVID-19 Social Media Infodemic
我们通过对Twitter、Instagram、YouTube、Reddit和Gab上的大量数据分析，解决有关COVID-19的信息传播问题。我们分析了对COVID-19话题的参与度和兴趣，并对每个平台及其用户在全球范围内的话语演变进行了差异化评估。我们将信息传播与表征每个社交媒体平台的基本复制数$R_0$的流行病模型相匹配。此外，我们描述了从可疑来源传播的信息，在每个平台上发现了不同数量的错误信息。然而，来自可靠和可疑来源的信息并没有呈现不同的传播模式。最后，我们提供了依赖于平台的谣言放大的数值估计。
2020-03-10 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Information disorders on Italian Facebook during COVID-19 infodemic
在这项工作中，我们对最近COVID-19大流行期间意大利Facebook上的在线对话进行了探索性分析。我们分析了与病毒起源相关的有争议话题的传播情况，这些话题涉及移民和5G技术等错误信息的流行目标。自二零二零年一月起四个月内，我们收集了超过150万篇与COVID-19相关的意大利语帖子，并在近8万个公共页面和群组中分享。总的来说，我们发现，与传统新闻网站相比，不可靠来源分享的潜在有害内容基本上可以忽略不计，而且对有争议的话题的讨论与流行病的关系也很有限。此外，我们强调了URL共享扩散网络中的“小世界”效应，这表明用户通过有限的一组页面导航可以访问与大流行病相关的几乎所有共享内容，因此很容易受到有害宣传以及经验证的病毒信息的影响。
2020-07-22 cs.SI
Lack of evidence for correlation between COVID-19 infodemic and vaccine acceptance
信息消费如何影响行为是一个开放和广泛辩论的研究问题。一个流行的假说认为，所谓的信息流行对个人决策的方向有着重大影响。一个与之竞争的假设强调，接触大量甚至相互矛盾的信息对个人选择几乎没有影响。COVID-19疫情提供了一个研究这种关系的机会，分析了COVID-19相关信息流通与用户接种疫苗倾向之间的相互作用。我们通过查看2020年1月1日至2021年4月30日期间2000万个帐户产生的1.46亿条内容来分析Twitter和Facebook上的疫苗信息统计学。我们发现，疫苗相关新闻通过社交媒体引发了巨大的兴趣，影响了注意力模式和信息传播的方式。然而，我们观察到，这种混乱的信息格局只在整体疫苗接受度方面产生了微小的变化，这是通过Facebook对160万用户样本进行的每日COVID-19趋势和影响调查（以前称为COVID-19世界症状调查）来衡量的。值得注意的是，观察期包括欧洲药品管理局（EMA）对可能与疫苗接种有关的血栓病例的调查，这一系列事件可能会削弱对疫苗接种活动的信任。最后，我们通过调查各种信息学指数和疫苗接受度之间的数值相关性，观察与零模型的强兼容性来总结本文。这一发现支持的假设，改变信息消费模式是不是一个可靠的预测集体行为的变化。相反，社交媒体上更广泛的关注似乎在两极分化中解决，疫苗倾向者和疫苗犹豫者保持各自的立场。
2021-09-14 cs.SI physics.soc-ph
Covid-19 infodemic reveals new tipping point epidemiology and a revised $R$ formula
许多国家的政府都通过一个简单的信息成功控制了COVID-19的爆发：保持有效的“$R$号码”$R<1$，以防止广泛传染并使曲线变平。这就提出了一个问题，即类似的政策是否可以控制危险的在线信息、错误信息和虚假信息。在这里，我们使用来自COVID-19信息流行病的多平台数据显示，其在线传播相反包含一个不同的动态机制，其中独立平台内和跨平台的社区和用户偶尔在类似的时间尺度上形成临时的活跃链接。这使得可能已经灭绝的物质得以进化甚至变异。这使得已经成功传播仇恨和反疫苗接种材料的利基网络迅速成为全球超级传播者，讲述虚假的COVID-19治疗，反亚洲情绪和阴谋论。我们获得了新的工具，将这些耦合的社会病毒动力学，包括在线$R$，以帮助防止在所有规模的信息流行病传播：从跨平台传播（例如Facebook，4Chan）到在给定的亚群，社区或主题内传播。通过考虑类似的社会和病毒时间尺度，同样的数学理论也提供了其他非常规感染特征的定量描述，如金融市场中的谣言传播和学校中的感冒传播。
2020-08-19 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Assessing the risks of "infodemics" in response to COVID-19 epidemics
我们的社会建立在一个复杂的相互依存网络上，其影响在COVID-19大流行等非常事件中变得明显，一个系统的冲击在非常程度上传播到其他系统。我们分析了SARS疫情期间全球64种语言发布的超过1亿条Twitter消息，并对新闻传播的可靠性进行了分类。我们发现，一波又一波不可靠和低质量的信息预示着流行病，使整个国家暴露于非理性的社会行为和对公共卫生的严重威胁。当流行病袭击同一地区时，可靠的信息就像抗体一样迅速接种，系统将重点转向经过认证的信息来源。与主流观点相反，我们表明，人类对谎言的反应表现出早期预警信号，这些信号可能会通过适当的沟通策略得到缓解。
2020-04-11 cs.SI physics.soc-ph
The State of Infodemic on Twitter
Indraprastha Institute of Information Technology（英迪拉·甘地信息技术学院）
随着互联网上误解、操纵和恶意信息的浪潮不断增长，围绕COVID-19的错误信息已成为首要问题。在当前COVID-19大流行的背景下，面对病毒本身的严重不确定性，社交媒体帖子和平台面临谣言和错误信息的风险。与此同时，COVID-19的不确定性和新性质意味着，其他可能出现“传言”的未经证实的信息可能是这种新病毒行为和影响的重要指标。特别是Twitter，在这场新冠肺炎（COVID-19，即2019冠状病毒病）成为热门话题的风暴中占据了中心舞台。我们对推文和参与传播错误信息的用户进行了探索性分析，然后深入研究了机器学习模型和自然语言处理技术，以确定推文是否包含错误信息。
2021-05-17 cs.LG cs.SI
Fighting the COVID-19 Infodemic in Social Media: A Holistic Perspective and a Call to Arms
随着COVID-19大流行的爆发，人们转向社交媒体阅读和分享及时的信息，包括统计数据、警告、建议和鼓舞人心的故事。不幸的是，除了所有这些有用的信息，还有一种新的医疗和政治错误信息和虚假信息的混合，这导致了第一次全球信息流行病。虽然打击这种信息流行病通常被认为是真实的，但问题要广泛得多，因为恶意内容不仅包括假新闻，谣言和阴谋论，还包括宣传假治疗，恐慌，种族主义，仇外心理和对当局的不信任等。这是一个复杂的问题，需要采取综合方法，将记者、事实核查人员、政策制定者、政府实体、社交媒体平台和整个社会的观点结合起来。考虑到这些，我们定义了一个注释模式和详细的注释说明，反映了这些观点。我们使用这个模式执行了初始注释，我们的初始实验证明了与基线相比有相当大的改进。现在，我们向研究界和其他人发出号召，通过支持我们的众包注释工作来加入战斗。
2021-04-09 cs.CL cs.IR cs.LG
Critical Impact of Social Networks Infodemic on Defeating Coronavirus COVID-19 Pandemic: Twitter-Based Study and Research Directions
Lebanese American University（黎巴嫩美国大学）
自社交媒体出现以来，新闻创作和消费一直在发生变化。据估计，2019年全球有29.5亿人使用社交媒体。新型冠状病毒COVID-19的广泛传播导致社交媒体海啸。大多数平台都被用来向人们传递相关的新闻、指南和注意事项。据世卫组织称，不受控制的阴谋论和宣传传播速度比COVID-19大流行本身更快，造成信息流行病，从而造成心理恐慌，误导医疗建议和经济破坏。因此，已经启动了讨论，目的是缓和所有COVID-19传播，但世卫组织和授权政府实体等可信来源发起的传播除外。本文提出了一个大规模的研究的基础上挖掘的数据从Twitter。我们已对两个月内收集的约一百万条COVID-19相关推文进行了广泛分析。此外，还分析了288，000名用户的个人资料，包括独特的用户个人资料，元数据和推文上下文。该研究指出了各种有趣的结论，包括（1）利用COVID-19危机将读者重新引导到无关的主题以及（2）广泛的不真实医疗预防措施和信息的关键影响。进一步的数据分析揭示了在全球流行病危机中使用社交网络的重要性，即依靠不同职业的可信用户、内容开发者和特定领域的影响者。在这方面，一些见解和调查结果，同时阐述了计算和非计算的影响和研究方向的潜在解决方案和社交网络管理战略在危机时期。
2020-05-18 cs.CL cs.SI
Characterizing information leaders in Twitter during COVID-19 Pandemic
在当前COVID-19疫情等危机期间，信息是关键，因为它极大地影响了人们的意见、行为和心理。错误信息的传播是与这一流行病有关的一个重要的次级危机。信息流行病可以在社会、经济、甚至卫生等不同方面放大这一流行病的实际负面影响。例如，信息流行病可能导致人口群体之间的仇恨，分裂社会，影响社会的反应，或导致有助于大流行病传播的消极习惯。相反，可靠和值得信赖的信息以及希望和团结的信息可以用来控制这一流行病、建立安全网并帮助提高复原力。我们提出了一个框架的基础上，在Twitter上的分析来自这个社交网络中的活动的社交图来表征领导者。中心性度量用于表征网络的拓扑结构和作为潜在领导者的节点。这些指标与Twitter管理的用户流行度指标进行比较。然后，我们评估由此产生的拓扑结构集群的领导人视觉。我们建议这个工具是一个系统的基础，以检测和授权用户在网络的集体行为和信息传播的积极影响。
2022-08-04 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Understanding COVID-19 Vaccine Campaign on Facebook using Minimal Supervision
Purdue University（普渡大学）
本文提出一个最小监督多任务学习框架，通过识别广告主题和道德基础来理解Facebook上与COVID疫苗相关的信息，并对疫苗宣传策略进行细致主题分析以辅助政策制定。
2022-11-16 cs.CL cs.CY cs.LG
The Role of the Crowd in Countering Misinformation: A Case Study of the COVID-19 Infodemic
New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）；New York University（纽约大学）
专业人士的事实核查被视为打击错误信息的重要防御手段。虽然事实核查很重要，而且影响巨大，但事实核查的知名度可能有限，可能无法触及目标受众，例如那些深深扎根于两极分化社区的人。关心的公民（即，作为出现错误信息的平台的用户，大众可以在传播事实核查信息和打击错误信息的传播方面发挥关键作用。为了探索情况是否如此，我们对Twitter平台上的错误信息进行了数据驱动的研究，重点关注与COVID-19疫情相关的推文，分析错误信息的传播、专业事实核查以及人群对有关COVID-19的流行误导性说法的反应。在这项工作中，我们策划了一个虚假声明和声明的数据集，试图挑战或反驳它们。我们训练了一个分类器，创建了一个新的数据集，包含155,468条与COVID-19相关的推文，其中包含33,237条虚假声明和33,413条反驳论点。我们的研究结果表明，专业的事实核查推文的数量和覆盖范围有限。相比之下，我们观察到，错误信息推文的激增导致了快速响应和反驳这种错误信息的推文的相应增加。更重要的是，我们发现人群反驳推文的方式存在对比差异，一些推文似乎是观点，而另一些则包含具体的证据，例如与知名来源的链接。我们的工作提供了一些见解，了解社交平台上的一些用户如何有机地反击错误信息，以及它们在扩大专业事实核查方面所发挥的作用。这些见解可能会导致开发工具和机制，使相关公民能够打击错误信息。代码和数据可以在http://claw…
2020-11-12 cs.CL cs.CY cs.SI
Modelling infodemics on a global scale: A 30 countries study using epidemiological and social listening data
Sapienza University of Rome（罗马第一大学）；Ca’ Foscari University of Venice（威尼斯卡福斯卡里大学）；Centro Ricerche Enrico Fermi（恩里科·费米研究中心）；University of Pisa（比萨大学）
本研究以30国数据为基础，用回归模型分析疫情变量对新冠信息疫情的影响，发现邻国疫情负担对内容产出影响更大，还提出数据驱动的国家响应分类方法，证实可密切监测信息疫情演变。
2026-09-04 cs.SI physics.soc-ph
Misleading the Covid-19 vaccination discourse on Twitter: An exploratory study of infodemic around the pandemic
University of Tartu（塔尔图大学）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）
在这项工作中，我们收集了一个中等规模的有代表性的推文语料库（约200，000条）在七个月期间（2020年9月至2021年3月）接种新冠肺炎疫苗。遵循迁移学习方法，我们利用预先训练的基于Transformer的XLNet模型将推文分类为误导性或非误导性，并手动验证结果的随机子集。我们以此为基础，研究和对比的特点，在语料库中的推文是误导性的非误导性的。这种探索性分析使我们能够设计特征（如情感，标签，名词，代词等），这些特征反过来可以用于以可解释的方式使用各种ML模型将推文分类为（非）误导。具体来说，使用几个ML模型进行预测，准确率高达90%，并使用SHAP可解释AI（XAI）工具解释每个特征的重要性。虽然这项工作的主旨主要是探索性分析，以获得关于新冠疫苗接种的在线讨论的见解，但我们总结了这些见解如何为减少错误信息的更可行方法提供基础。策划的数据集和代码是可用的（Github存储库），以便整个研究社区可以复制，比较或建立在这项工作上。
2022-11-25 cs.CL cs.SI
Findings of the NLP4IF-2021 Shared Tasks on Fighting the COVID-19 Infodemic and Censorship Detection
Qatar Computing Research Institute, HBKU（卡塔尔计算研究所（哈马德·本·哈利法大学））；University of Padova（帕多瓦大学）；Hamad bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）；Montclair State University（蒙特克莱尔州立大学）；Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索非亚大学“圣克莱门特·奥里季斯基”）
我们介绍了NLP 4 IF-2021共享任务的结果和主要发现。任务1的重点是在社交媒体上对抗COVID-19信息流行病，并以阿拉伯语，保加利亚语和英语提供。给定一条推文，它要求预测该推文是否包含可验证的声明，如果是，它是否可能是错误的，是否具有普遍利益，是否可能有害，是否值得人工事实核查;以及它是否对社会有害，是否需要政策制定者的关注。任务2主要研究审查检测，以中文进行。共有10个小组提交了任务1的系统，1个小组参加了任务2; 9个小组还提交了系统说明文件。在这里，我们介绍任务，分析结果，并讨论系统提交和他们使用的方法。大多数提交在几个基线上实现了相当大的改进，最好的系统使用了预先训练的Transformers和合奏。这些任务的数据、得分者和排行榜可在http://gitlab.com/NLP4IF/nlp4if-2021上获得。
2021-09-23 cs.CL cs.IR cs.LG
Examining Online Social Support for Countering QAnon Conspiracies
本研究分析了r/QAnonCasualties论坛的帖子和评论，揭示了QAnon极端化亲友社区通过匿名在线空间寻求和提供社会支持的方式及互动特征。
2025-01-28 cs.HC cs.SI physics.soc-ph
Experts and authorities receive disproportionate attention on Twitter during the COVID-19 crisis
在COVID-19疫情期间，及时获取准确信息至关重要。在关键利益相关者对“信息流行病”的警告下，我们研究了2020年1月至5月在Twitter上的信息共享。我们观察到，在2020年3月/4月的封锁高峰期前后，一般以及与COVID-19相关的推文数量整体激增。在参与度（转发和点赞）方面，与医疗保健、科学、政府和政治相关的账户获得了最大的提升，而与宗教和体育相关的账户的参与度相对下降。虽然“信息流行病”的威胁仍然存在，但我们的研究结果表明，社交媒体也为专家和公共当局提供了一个平台，使他们在全球危机期间得到广泛的倾听。
2020-08-19 cs.SI
On the dynamics emerging from pandemics and infodemics
这份立场文件讨论了与COVID-19大流行相关的新兴行为、社会和经济动态，并特别强调了两个新兴问题：第一，延迟效应（或二次打击）的流行病引起的恐惧风险效应进行了讨论，其中两个因素可能会影响这种影响的存在被确定，即信息的可获得性和政策决定对适应行为的影响。其次，讨论了个人对危险事件的准备问题。由于COVID-19大流行等事件展现出难以预测的复杂行为模式，因此需要考虑行为、社会和经济动态的复杂模型来评估决策的有效性和效率。
2020-04-19 cs.SI econ.GN math.DS
TrollHunter [Evader]: Automated Detection [Evasion] of Twitter Trolls During the COVID-19 Pandemic
DePaul University（德保罗大学）
本文介绍了TrollHunter，这是一种自动推理机制，我们在2020年COVID-19大流行期间用于在Twitter上寻找巨魔。巨魔们随时准备扰乱在线话语并传播虚假信息，他们迅速抓住了缺乏对COVID-19的可信回应的机会，并通过在Twitter上发布可疑内容来制造COVID-19信息流行病。为了应对COVID-19信息流行病，TrollHunter利用对多维Twitter内容特征集的独特语言分析来检测推文是否旨在恶搞。TrollHunter在130万条推文的数据集上实现了98.5%的准确率，75.4%的精确率和69.8%的召回率。如果没有最终解决流行病的办法，巨魔就不太可能消失，尽管它们可能被迫逃避自动狩猎。为了探索这种策略的可行性，我们开发并测试了一种名为TrollHunter-Evader的对抗性机器学习机制。TrollHunter-Evader采用测试时间规避（TTE）方法与基于马尔可夫链的机制相结合，以回收最初的拖钓推文。回收的推文能够使TrollHunter正确识别拖钓推文的能力显著降低40%。由于COVID-19信息流行病可能对COVID-19大流行产生有害影响，我们详细讨论了使用对抗性机器学习来逃避Twitter巨魔狩猎的影响。
2020-12-07 cs.CR cs.LG cs.SI
"Thought I'd Share First" and Other Conspiracy Theory Tweets from the COVID-19 Infodemic: Exploratory Study
Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室）；University of New Mexico（新墨西哥大学）
背景资料：COVID-19爆发使许多人在家中孤立;这些人转向社交媒体获取新闻和社交联系，这使他们容易相信和分享错误信息。与健康有关的错误信息威胁到对公共卫生信息的遵守，监测其在社交媒体上的传播对于了解可能对公共卫生产生负面影响的想法的演变至关重要。结果：使用模型标记的数据进行分析，有利于提高数据匹配错误信息指标的比例。随机森林分类器指标在所考虑的四种阴谋论中各不相同（F1得分在0.347和0.857之间）;随着给定阴谋论的定义更窄，这种性能会增加。我们表明，与非错误信息推文相比，错误信息推文表现出更多的负面情绪，并且理论会随着时间的推移而发展，融入不相关的阴谋论和现实世界事件的细节。结论：虽然我们在这里关注的是与健康有关的错误信息，但这种方法的结合并不是公共卫生特有的，对于一般性的错误信息的定性很有价值，这是创建有针对性的信息以抵制其传播的重要的第一步。最初的消息传递应该旨在在普遍的错误信息变得广泛之前先发制人，而后来的消息传递将需要针对不断发展的阴谋论以及每个阴谋论的新方面。
2021-04-15 cs.LG cs.SI stat.ML
The Burden of Being a Bridge: Analysing Subjective Well-Being of Twitter Users during the COVID-19 Pandemic
COVID-19疫情的爆发引发了在线社交媒体上的信息流行病，对世界各地的公众健康造成了严重的生理和心理影响。在本文中，我们研究了疫情对有影响力的社交媒体用户心理健康的影响，这些用户的分享行为显著促进了COVID-19相关信息的传播。具体而言，我们专注于主观幸福感（SWB），并分析是否SWB的变化有关系，他们的桥接性能的信息扩散，衡量的速度和广度增益的信息传输，由于他们的共享。我们准确地捕捉用户的桥接性能，提出了一种新的测量。受益于深度学习自然语言处理模型，我们从社交媒体用户的文本帖子中量化了他们的主观幸福感。通过近两年从Twitter收集的数据，我们揭示了在COVID-19大流行期间有影响力的用户的更大精神痛苦。通过综合分层多元回归分析，我们首次发现社交网络用户的主观幸福感与其桥接绩效之间存在较强的相关性。
2022-06-26 cs.CY cs.SI
Analysis of misinformation during the COVID-19 outbreak in China: cultural, social and political entanglements
2019冠状病毒病导致信息流行病，这可能会削弱公众的信任，阻碍病毒遏制，并比大流行病本身更持久。不断演变和支离破碎的媒体格局是错误信息传播的主要驱动力。使用腾讯事实核查平台识别的错误信息和微博上的帖子，我们的结果表明，错误信息的演变遵循一个问题关注周期，涉及城市封锁，治疗和预防以及学校重新开放等主题。权威的来源在这些问题上发挥作用，但它们的影响因人们先前存在的信仰和文化习俗而变得复杂。最后，社交媒体与已建立或遗留的媒体系统有着复杂的关系。有时它们会相互加强，但总的来说，社交媒体可能会有自己的话题周期。我们的研究结果揭示了COVID-19期间错误信息的独特特征，并为中国乃至世界各地打击错误信息提供了见解。
2020-05-21 cs.CY cs.SI
Twitter and Facebook posts about COVID-19 are less likely to spread false and low-credibility content compared to other health topics
2020年2月2日，世界卫生组织宣布COVID-19社交媒体为“信息流行病”，特别注意错误信息-通常被理解为虚假声明。为了了解信息流行病的范围和规模，我们分析了2020年3月8日至5月1日期间来自Twitter和Facebook的5亿多条关于COVID-19和其他健康主题的帖子。根据之前的工作，我们假设URL源可信度是虚假内容的代理，但我们也测试了这个假设。与预期相反，我们发现有关COVID-19的消息更有可能包含与更可信来源的链接。此外，平均而言，与不可信来源的链接相比，链接到政府来源和中等可信度新闻的信息被分享的频率更高。这些结果表明，与其他健康话题相比，关于COVID-19的更模糊形式的错误信息可能更有可能通过可靠来源传播。此外，认为可信度是虚假内容的充分代表的假设可能高估了网上虚假内容的普遍性：链接到最不可信来源的帖子中，只有不到25%包含虚假内容。我们的研究结果强调了区分明确的谎言和更模糊形式的错误信息的重要性，因为在科学不确定性的环境中寻找意义。
2021-03-26 cs.SI physics.soc-ph
People Lie, Actions Don't! Modeling Infodemic Proliferation Predictors among Social Media Users
社交媒体是互动的，互动带来了错误信息。随着用户生成的数据量越来越大，自社交网络出现以来，在线平台上的假新闻变得越来越频繁。时不时地，一个事件发生并成为讨论的话题，产生和传播虚假信息。现有研究假新闻的文献主要阐述了假新闻的分类模型。探索假新闻特征的方法以及将其与真实新闻区分开来的方法很少。没有多少研究集中在统计测试和产生新的因素发现。本研究假设了14个假设，以确定与假新闻相关的因素。我们使用定性和定量测试方法对两个真实世界的COVID-19数据集进行了实验。本研究的结论是，情感极性和性别可以显着识别假新闻。然而，对视觉媒体存在的依赖性是不确定的。此外，Twitter特有的因素，如追随者计数，朋友计数和转发计数在假新闻和真新闻中有显着差异。然而，地位计数和最爱计数的贡献是有争议的。这项研究确定了在假新闻检测算法的开发中共同利用的实际因素。
2021-11-23 cs.SI
An Exploratory Analysis of COVID Bot vs Human Disinformation Dissemination stemming from the Disinformation Dozen on Telegram
本研究基于Telegram数据比较“虚假信息十二人”、机器人和人类在COVID虚假信息传播中的角色，发现该群体主导初始传播但非扩散主力，机器人活跃于对话，人类则通过转发推动跨频道传播。
2024-02-22 cs.CY cs.SI
Understanding the dynamics emerging from infodemics: A call to action for interdisciplinary research
关于信息学的研究，与危险事件（如COVID-19大流行）相关的（错误）信息的快速传播需要整合多种科学学科。信息组学中出现的动态有可能产生复杂的行为模式。为了做出适当的反应，商业和经济学领域理解从中出现的动态是至关重要的。从短期来看，动态可能导致家庭支出的调整或购买行为向在线供应商的转变。从长远来看，投资、消费者行为和市场的变化是可以预期的。我们认为，动态出现在复杂的相互作用之间的多个因素，如信息和错误信息的个人和信念的形成和修订。除其他外，个人可访问的信息受到专门设计用于提供个性化信息的算法的影响，而自动事实检查算法可以帮助减少传播的错误信息的数量。个人（可能是错误的）信念的形成和修正，以及个人对信息的事实核查和解释，在很大程度上受到流行病和信息流行病期间信息所固有的语言模式以及其他因素（如情感、直觉和动机）的影响。我们认为，为了更深入地理解信息经济学中出现的动态，商业和经济学领域应该将计算机科学和信息系统，（计算）语言学和认知科学的观点整合到更广泛的经济系统背景中（例如，组织、市场或行业），并提出这样做的方法。
2020-10-01 cs.SI econ.GN math.DS
Domain-based user embedding for competing events on social media
本文提出基于 URL 域名共现网络的用户嵌入方法，并在 COVID-19 信息疫情相关 Twitter 数据的二分类任务中证明其优于转发网络和语言嵌入且计算更快。
2025-10-20 cs.CY cs.SI
What Causes COVID-19 Fear? General Drivers of Fear During a Health Crisis
University of Turin（都灵大学）；IMDEA Software Institute（IMDEA软件研究所）；IMDEA Networks Institute（IMDEA网络研究所）
本文研究了疫情期间个体对感染的恐惧来源，通过分析人口学变量、流行病学条件及信息源暴露，提出概率因果模型，发现信息源暴露对恐惧影响更大，且机构和专家信息源会增加恐惧，而政治人物和宗教领袖信息源会减少恐惧。
2026-06-05 cs.CY cs.SI
Fake news agenda in the era of COVID-19: Identifying trends through fact-checking content
社交媒体的兴起引发了我们社会中前所未有的虚假信息流通。在危机时期，如2019冠状病毒病大流行，这一点更为明显。事实核查工作已经大大扩展，并被吹捧为最有希望的假新闻解决方案之一，特别是在这样的时代。一些研究报告了西方社会事实核查组织的发展，尽管很少关注全球南方。在这里，为了填补这一空白，我们引入了一种新颖的马尔可夫启发的计算方法来识别推文中的主题。与其他主题建模方法相比，我们的方法在预定义的时间窗口中聚类主题及其当前的演变。通过这些活动，我们从两个巴西事实核查机构的Twitter账户中收集了数据，并在整个疫情期间的两周内展示了这些举措所揭露的主题。通过比较这些组织，我们可以找出它们所共有的相似之处和不同之处。我们的方法产生了一种重要的技术，可以在广泛的场景中对主题进行聚类，包括信息流行病-一个相同信息过剩的时期。特别是，数据清楚地显示了这一时期政治与健康危机之间的复杂交织。最后，我们提出了一个通用的模型，在我们看来，是适合主题建模和未来的研究议程。
2020-12-20 cs.CY cs.SI
Complexity of Government response to Covid-19 pandemic: A perspective of coupled dynamics on information heterogeneity and epidemic outbreak
本研究基于复杂网络视角构建信息异质性与疫情耦合动力学模型，揭示了政府干预面临的“社会最优”与“私人最优”决策困境，并通过武汉疫情反事实分析证明了延长决策视野下信息封锁的灾难性后果，为未来预警系统设计提供启示。
2023-10-25 cs.SI physics.soc-ph
Battling the Coronavirus Infodemic Among Social Media Users in Kenya and Nigeria
该研究通过在肯尼亚和尼日利亚的 Facebook Messenger 实验发现，促使考虑信息准确性的助推措施可将 COVID-19 错误信息分享降低 4.9%，而平台常用的警告标签和相关文章建议无显著效果，为低成本改善线上信息质量提供了证据。
2023-09-15 cs.SI econ.GN q-fin.EC
Visual Selective Attention System to Intervene User Attention in Sharing COVID-19 Misinformation
本文提出视觉选择性注意系统（VSAS），通过干预前后实验和内隐联想测验验证其能改善用户注意力与决策行为，减少分享COVID-19错误信息的倾向，为社交媒体防信息疫情应用提供基础。
2021-11-09 cs.CY cs.HC cs.SI
The voice of few, the opinions of many: evidence of social biases in Twitter COVID-19 fake news sharing
本研究分析Twitter上COVID-19假新闻传播网络，发现少数创造者（约14%）主导多数错误信息，多数消费者（约86%）受其观点影响，感知多数压力或驱动信息疫情。
2021-12-15 cs.SI physics.soc-ph
Team Alex at CLEF CheckThat! 2020: Identifying Check-Worthy Tweets With Transformer Models
Sofia University “St Kliment Ohridski”（索非亚大学“圣克里门特·奥赫里德斯基”）；Qatar Computing Research Institute, HBKU（哈马德·本·哈利法大学卡塔尔计算研究所）
虽然多年来社交媒体上的错误信息和虚假信息一直很猖獗，但随着COVID-19大流行的出现，政治和健康错误信息合并，从而将问题提升到一个全新的水平，并引发了第一次全球信息流行病。打击这一信息流行病有许多方面，其中最重要的是核查事实和揭穿虚假和误导性的说法。不幸的是，手动事实检查是耗时的，自动事实检查是资源密集型的，这意味着我们需要预先过滤输入的社交媒体帖子，并丢弃那些看起来不值得检查的帖子。考虑到这一点，我们在这里提出了一个模型，用于检测关于COVID-19的值得检查的推文，该模型将深度上下文化的文本表示与推文的社会背景建模相结合。我们进一步描述了一些额外的实验和比较，我们认为这应该是有用的，为未来的研究，因为他们提供了一些指示什么技术是有效的任务。我们正式提交英文版的CLEF-2020 CheckThat！任务1，系统Team_Alex，以0.8034的MAP得分排名第二，几乎与获胜系统持平，仅落后0.003 MAP得分。
2020-09-07 cs.CL cs.IR cs.LG
Mapping the interaction between science and misinformation in COVID-19 tweets
该研究基于约4.07亿条COVID-19推文，结合URL可靠性与科学论文识别，分析科学传播与错误信息共享的重叠，并反思预印本和开放科学实践的影响。
2025-10-20 cs.SI physics.soc-ph
A Weakly-Supervised Iterative Graph-Based Approach to Retrieve COVID-19 Misinformation Topics
University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
2019冠状病毒病大流行伴随着“信息流行病”-社交媒体上准确和不准确的健康信息。在动态变化的信息环境中检测错误信息是具有挑战性的;由于需要大量的人力来检查帖子的内容和来源，因此识别相关的关键字和帖子是艰巨的。我们的目标是通过引入弱监督迭代基于图的方法来检测与错误信息相关的关键字、主题和主题，以COVID-19为重点，从而降低此过程的资源成本。我们的方法可以成功地检测特定的主题，从一般的错误信息相关的种子词在一些种子文本。我们的方法利用基于BERT的词图搜索（BWGS）算法，该算法建立在基于上下文的神经网络嵌入检索错误信息相关的职位。我们利用潜在狄利克雷分配（LDA）主题建模获得错误信息相关的主题从文本返回的BWGS。此外，我们提出了基于BERT的多方向词图搜索（BMDWGS）算法，利用更大的启动上下文信息的错误信息提取。除了对我们的方法进行定性分析外，我们的定量分析还表明，与低数据资源环境中的常见基线相比，BWGS和BMDWGS在提取错误信息相关内容方面是有效的。提取这些内容有助于发现普遍存在的误解和担忧，并促进精确的公共卫生信息宣传活动，以改善健康行为。
2022-05-19 cs.CL cs.HC cs.SI
Checkovid: A COVID-19 misinformation detection system on Twitter using network and content mining perspectives
Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔理工大学）
在COVID-19疫情期间，由于社交隔离和隔离，社交媒体平台是沟通的理想平台。此外，它是大规模传播错误信息的主要来源，被称为信息流行病。因此，自动揭穿错误信息是一个至关重要的问题。为了解决这个问题，我们在Twitter上展示了两个与COVID-19相关的错误信息数据集，并提出了一个错误信息检测系统，该系统包括基于机器学习算法和NLP技术的基于网络和基于内容的过程。在基于网络的过程中，我们专注于社会属性，网络特征和用户。另一方面，我们在基于内容的过程中直接使用推文的内容对错误信息进行分类，该过程包括文本分类模型（段落级和段落级）和相似度模型。基于网络的过程的评价结果显示，人工神经网络模型的F1得分为88.68%的最佳结果。在基于内容的过程中，我们的新的相似性模型，其中获得了90.26%的F1得分，显示了改进的错误信息分类结果相比，基于网络的模型。此外，在文本分类模型中，使用堆叠集成学习模型取得了最好的结果，获得了95.18%的F1分数。此外，我们在Constraint@AAAI2021数据集上测试了我们基于内容的模型，并获得了94.38%的F1分数，我们改进了基线结果。最后，我们开发了一个名为Replikovid的事实核查网站，该网站使用每个流程从不同角度检测COVID-19领域中的错误信息和信息性声明。
2021-07-20 cs.CL cs.LG cs.SI
Social Contagion in COVID-19 Discussions within the Belgian Reddit Community: A Statistical and Modeling Study
BionamiX, Department of Data Analysis and Mathematical Modelling, Ghent University（根特大学）；Department of Economics, Ghent University（根特大学）；Department of Physics and Astronomy, Ghent University（根特大学）；Department of Public and Ecosystem Health, College of Veterinary Medicine, Cornell University（康奈尔大学）；Department of International Health, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health（约翰斯·霍普金斯大学）
通过分析比利时Reddit社区帖子，发现话题发起无平台内传染，但情感存在同质性；提出SLEBC模型，揭示表达情感比潜在状态更易受即时互动影响。
2026-06-18 cs.SI physics.soc-ph
