How to be a Good Frand in China: an Exploratory Study of Effective Social Media Behaviours for Foreign Brands
许多外国公司将社交媒体视为进入广阔中国市场的低成本营销空间。这充满了复杂性，需要了解社交媒体行为，社交媒体营销和中国背景。在这个探索性的试点研究中，我们开发的概念franding（品牌的在线friinding）作为一个统一的隐喻，并建议有效的社交媒体品牌策略类似于有效的在线朋友的行为。在此基础上，我们提出了一些建议，并在与中国年轻消费者的访谈中对其进行了定性评估。我们的研究表明，将品牌社交媒体关系概念化为一种在线友谊，可以帮助协调不同的文献，并为在这个复杂领域运营的组织提供有用的见解。
2016-06-04 cs.CY
Reflecting on Potentials for Post-Growth Social Media Platform Design
本文探讨了社交媒体平台设计中增长的影响，提出将后增长视角应用于平台设计，以应对用户因突然增长而感到难以承受的问题。
2025-03-05 cs.CY
Appropriation of social media for knowledge sharing by patients with chronic illness
社交媒体技术越来越多地被患者使用，导致在线社交团体的发展，患者在这些平台上分享经验并为同行提供支持。有有限的研究调查患者实际使用社交媒体平台，使用这些平台面临的问题以及这些平台的占用如何影响患者的结果。基于社会支持理论和技术占用模型，提出了一个概念模型，以探讨影响这一现象的因素。作者提出，社会支持理论和技术占用模型可以解释决定因素，推动患者在社交媒体平台上的占用和知识共享行为的使能因素和障碍。
2016-06-04 cs.CY
Election campaigning on social media: Politicians, audiences and the mediation of political communication on Facebook and Twitter
虽然大量研究集中在网上竞选，但仍不清楚政治家如何使用不同的社交媒体平台进行政治沟通。本文以2013年德国联邦大选为研究对象，考察了候选人是否会针对大众最关注的话题进行演讲，以及Facebook和Twitter的特性在多大程度上影响了候选人的交流。基于在竞选期间进行的代表性调查的开放式的答复，我们训练人类可解释的贝叶斯语言模型，以确定政治话题。将该模型应用于候选人及其直接受众的社交媒体信息，我们发现两者都优先考虑与大众受众不同的主题。分析还表明，政客们使用Facebook和Twitter的目的不同。我们与各种调查结果的调解，在社会媒体上引起的特定特征的观众和社会技术环境的政治沟通。
2018-01-26 cs.CY
Psycho-linguistic differences among competing vaccination communities on social media
目前，社交媒体在传播有关健康、政治和经济等主题的重要信息方面的重要性是无可争议的。在COVID-19大流行期间，反疫苗者利用社交媒体传播有关疫苗的假新闻和引发焦虑的信息，这可能会伤害公众。在这里，我们描述了反vaxxers在社交网络Twitter上的心理语言特征。为此，我们收集了2020年2月至2021年6月期间与COVID-19相关的推文，以分析疫苗接种立场、语言特征及社交网络特征。我们的研究结果表明，与支持vaxxers相比，反vaxxers往往有更多的负面情绪，叙事思维和更差的道德倾向。这项研究可以促进我们对在线反疫苗接种运动的理解，并在大流行期间和之后成为社交媒体管理和政策行动的关键。
2022-03-18 cs.CY
Systematically Monitoring Social Media: The case of the German federal election 2017
在大规模收集数字痕迹数据的同时，坚持既定的学术标准是一项相当大的任务。在政治传播的背景下，重要的挑战是（1）定义与活动相关的社交媒体账户和帖子（内容有效性），（2）操作相关社交媒体活动发生的场所（结构有效性），（3）捕获所有相关社交媒体活动（可靠性），以及（4）共享尽可能多的数据以供重用和复制（客观性）。GESIS -莱布尼茨社会科学研究所和科布伦茨-朗道大学电子民主方案的这个项目进行了这样的努力。我们集中在两个最具政治相关性的社交媒体网络，Facebook和Twitter。
2018-04-09 cs.CY
The Quest for Development: When Social Media-Brokered Political Power Encounters Political 'Flak Jackets'
社交媒体为集体行动提供了更大的空间，因为网民利用它作为提出主张和要求治理红利的工具。然而，政治政权往往以审查制度迎接社交媒体的扩大使用，而网民往往不得不与之抗衡，特别是在寻求发展成果的过程中。虽然现有的研究已经广泛地探讨了社交媒体的多种用途，但表明其大规模吸收的具体特征以及这与寻求政治权力的交叉点尚未得到充分的记录。本文认为，社交媒体的特点是社会按钮，加快倍增的“数字子弹”-在形式的推文和感知可憎的评论-这妥协的政治制度的防线，因此，他们的吸收审查作为隐喻的“防弹衣”。这项研究是基于对尼日利亚自2015年尼日利亚执政政府成立以来反对社交媒体审查的声音进行的关键线人访谈，特别是在2019年提出的“保护免受互联网虚假和操纵法案”之后。
2021-08-22 cs.CY
Understanding Psycholinguistic Behavior of predominant drunk texters in Social Media
在过去的十年中，社交媒体已经发展成为创建，共享或交换信息的领先平台之一;它通常被用作个人保持社交联系的一种方式。在这个在线数字世界中，人们习惯于发布文本或图片来表达他们的社交观点，并通过讨论和对话创造用户与用户的互动。因此，社交媒体已经建立了自己的承载与人类行为有关的信号。人们可以通过抓取某人的社交媒体资料来轻松设计用户特征网络。在本文中，我们调查的潜力，社会媒体的特点和理解占主导地位的醉酒短信从他们的社会，心理和语言行为的角度来看，从他们产生的内容明显。我们的研究旨在分析醉酒发短信者在社交媒体上的行为，并将其与非醉酒发短信者进行对比。我们使用Twitter社交媒体来获得醉酒发短信者和非醉酒发短信者的集合，并表明我们可以使用各种心理语言学特征将用户分类到这两个相应的集合中，总体平均准确率为96.78%，具有非常高的精确度和召回率。请注意，这种自动分类可能会产生深远的影响-（i）与成瘾预防和控制相关的健康研究，以及（ii）消除醉酒短信者的推文中的辱骂和粗俗内容。
2018-05-28 cs.CY
Characterising Behavior and Emotions on Social Media for Safety: Exploring Online Communication between Police and Citizens
警方越来越多地使用社交媒体与公民联系，这鼓励研究人员研究紧急情况和危机情况下信息交流的不同方面（例如信息类型、可信度和传播）。研究缺乏对人类行为的理解，如公民和警察部门在社交媒体上的参与，情感和社会互动。几项社交媒体研究探讨并展示了人类行为在各种背景下的技术影响，如工作场所互动和年轻母亲的抑郁症。在本文中，我们研究了公民和印度警察之间的在线互动的背景下，日常警务，包括安全问题，警报等。印度警察部门使用Facebook发出警报，发送警报，并接受公民投诉和建议，安全问题和日常警务。我们探讨公民如何在Facebook上表达他们的情感和社会支持。我们的工作讨论了行为方面对公民社会福祉的技术影响。
2015-09-28 cs.CY
Classroom Activities and New Classroom Apps for Enhancing Children's Understanding of Social Media Mechanisms
本研究设计了一项4小时技术支持干预活动并开发两款新型课堂应用，在12所学校209名学生中实施，结果表明该活动显著提升了儿童的数据能动性和对社交媒体机制的理解。
2025-01-27 cs.CY
The perceptions of social and information privacy risks of Inflammatory Bowel Disease patients using social media platforms for health-related support
随着成千上万的人使用社交媒体讨论健康问题，敏感的个人数据每天都在这些平台上自我披露。以往的研究表明，慢性病患者的社会隐私问题的理解，但缺乏理解的信息隐私问题的看法。对38例炎症性肠病（IBD）患者进行了定性访谈，使用社交媒体平台与在线社区进行互动。使用主题分析，我们发现，患者通常表现出的隐私和风险的双重演算感知的社会隐私问题。患者表现出对收集哪些数据以及社交媒体平台如何使用这些数据的混合知识，并且经常将他们的平台使用描述为未知信息隐私风险与参与在线社区的治疗启示（隐私计算）之间的权衡。我们的研究结果说明了社会和信息隐私之间的不同理解水平，以及对个人如何代理其个人数据的影响。最后，我们建议未来的研究，以进一步了解知识，信息隐私的关注和缓解行动之间的关系，在网上健康社区的背景下。
2020-08-08 cs.CY
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
Towards the social media studies of science: social media metrics, present and future
在本文中，我们的目的是提供一个一般性的思考，现在和未来的社会媒体指标（或altmetrics），以及他们如何能够演变成一个新的学科，专注于研究科学和社会媒体之间的关系和相互作用，在什么可以被视为社会媒体研究的科学。
2018-01-13 cs.CY cs.DL
The utilization of social networking as promotion media (Case study: Handicraft business in Palembang)
如今，社交媒体（Twitter，Facebook等），不仅仅是作为传播媒介，也是为了宣传。社交网络媒体为公司和组织提供了许多商业利益。研究目的为探讨巨港市手工业利用社群网路媒体作为促销媒介的模式。本研究采用质性与量性研究设计，探讨巨港市的手工业如何利用社群媒介网络作为促销媒介。研究结果显示，35%的手工艺企业已经利用社交媒体作为宣传媒体。使用的社交媒体是博客开发15%，Facebook 46%，Twitter等39%。他们使用社交媒体的原因包括：1）成本最低，2）易于识别，3）全球分销区域。社交媒体强调更好地与客户直接互动。通过与客户的直接沟通，使营销方式更加个性化。
2013-12-12 cs.CY cs.SI
Countering Social Engineering through Social Media: An Enterprise Security Perspective
针对社交媒体渠道的社交工程师的威胁越来越大，以提高他们对公司数据的攻击效率，许多组织都推出了更好地了解这些漏洞的举措。本文探讨了企业内部通过社交媒体进行社会工程的问题，并探讨了为遏制随之而来的风险而采取的对策。报告还分析了公共和私营部门现有的社交媒体安全政策和准则。
2015-11-21 cs.CR cs.CY
Social Browsing & Information Filtering in Social Media
社交网络是许多社交媒体网站的一个显著特征，这些网站是允许用户创建和共享内容的新一代网站。Digg、Flickr和Del.icio.us等网站允许用户将其他人指定为“朋友”或“联系人”，并提供单击界面来跟踪朋友的活动。这些社交网络是如何使用的？不像纯粹的社交网站（例如，LinkedIn和Facebook），允许用户阐明他们的在线专业和个人关系，社交媒体网站并不是，在大多数情况下，旨在帮助用户创建或培养在线关系。相反，我们认为社交媒体用户创建社交网络来表达他们的品味和兴趣，并使用它们来过滤大量的新提交内容，以找到有趣的内容。事实上，社交网络促进了与信息互动的新方式：我们称之为社交浏览。通过对Digg和Flickr数据的广泛分析，我们发现社交浏览是这些社交媒体网站的主要使用方式之一。这一发现对社交媒体网站如何评价和个性化内容有影响。
2007-10-30 cs.CY cs.HC
Social Media as Windows on the Social Life of the Mind
这是一篇纲领性的论文，指出了社交媒体研究可以为更广泛的社会科学问题做出贡献的两个方向：理解文化进化和理解集体认知。在第一个标题下，我讨论了一些常见的困难，文化现象的适应主义解释，涉及网络扩散效应的替代解释，以及一些可以使用社交媒体数据进行测试的方法。在第二部分中，我描述了社交媒体可以用来研究认知社区的社会组织如何支持其集体认知表现的一些方法。
2007-10-25 cs.CY physics.soc-ph
Cross-Media Usage of Social Big Data for Emergency Services and Volunteer Communities: Approaches, Development and Challenges of Multi-Platform Social Media Services
社交媒体的使用无处不在，如今在我们的日常生活中已经根深蒂固，但在紧急情况发生之前、期间或之后也越来越多。生成的数据分布在几种类型的社交媒体上，可供不同的行为体使用，如紧急服务或志愿者社区。已经有一些系统支持通过社交媒体收集、分析和传播信息的过程。然而，取决于分析的目标，分析方法和可用系统基于技术或面向业务的限制而受限。本文介绍了一个跨平台的社交媒体API，这是集成和评估在多个紧急情况下的设计。基于经验教训，我们从实践开发和理论发现中概述了核心挑战，重点是（1）跨平台收集和数据管理，（2）可信性和信息质量，（3）可定制性和可调整的数据操作，以及（4）查询，性能和技术开发。
2019-07-17 cs.CY cs.SI
Exploring Students Blended Learning Through Social Media
资讯科技已广泛应用于我们日常生活的各个方面。在讨论了政治相关方面的一些文章。在这篇文章中，作者想讨论社会媒体对学生学习环境的影响。社交媒体作为互联网上的主要应用程序已经改变了生活的许多方面变得更加全球化。本文讨论了社会媒体的使用，以支持学习活动的学生在计算机科学的教师。作者使用Facebook和WordPress作为电子学习的替代方案：1）在线考勤工具，2）课程材料的媒体存储和传播，3）讲座的活动安排。社交媒体成功地改变了现代学习方式和环境。本研究的结果是一些学习活动，如：1）准备，2）每周会议活动，3）课程页面，4）社交媒体作为在线出勤工具，5）社交媒体作为学习知识库和传播，以及6）社交媒体作为在线事件调度。
2017-01-25 cs.CY cs.SI
Social Media Usage in Kuwait: A Comparison of Perspectives Between Healthcare Practitioners and Patients
社交媒体已经改变了日常生活中的许多活动，也影响了医疗保健。然而，很少有研究调查患者和医疗从业人员对社交媒体的医疗使用，特别是在阿拉伯湾地区和科威特。为了了解患者和医疗从业者在社交媒体上对医疗保健和医疗目的的行为，我们进行了用户研究。通过一项在线调查，我们发现患者和医疗从业人员出于医疗目的使用社交媒体的情况有所减少。据报告，患者比从业人员更了解：健康教育，健康相关的网络支持和沟通活动。而从业者主要使用社交媒体作为医疗信息的来源，用于临床医生营销和专业发展。研究结果强调，需要设计一个社交媒体平台，支持医疗保健在线活动，专业职业身份，医疗知识库和社交隐私设置，以增加用户对医疗目的的参与。
2020-05-16 cs.CY cs.HC
Social media emotion macroscopes reflect emotional experiences in society at large
社交媒体产生大规模和长时间的人类行为数据，是社会科学传统方法的补充。来自社交媒体的数百万条文本可以通过计算方法进行处理，以研究随着时间的推移和跨地区的情绪。然而，最近的研究表明，在个人层面上，社交媒体情绪和情感问卷之间的相关性较弱，在人群层面上，社交媒体情绪的静态区域聚集与主观幸福感之间的相关性较弱，这对社交媒体数据研究情绪的有效性提出了质疑。然而，到目前为止，还没有研究测试社交媒体情感宏观尺度的有效性，以跟踪整个社会层面的情感的时间演变。在这里，我们提出了一个预先注册的预测研究，显示如何性别重新缩放的时间序列的Twitter的情绪表达在国家一级实质上与聚合的自我报告的情绪在英国每周的代表性调查。后续的探索性分析显示，在充满情感的推文中，第三人称引用的流行率很高，这表明社交媒体数据提供了一种社交感知他人情绪的方式，而不仅仅是用户的情感体验。这些结果表明，尽管社交媒体在代表性和算法混淆方面存在问题，但将高级文本分析方法与社交媒体情感宏观领域的用户人口统计信息相结合，可以提供超越社交媒体用户的一般人群的信息。
2021-07-28 cs.CY cs.SI
Sense-Giving Strategies of Media Organisations in Social Media Disaster Communication: Findings from Hurricane Harvey
媒体组织是极端事件期间社交媒体灾难传播的重要传播利益相关者。它们扮演着看门人和放大的角色，这对集体意义的形成过程至关重要。在这种情况下，媒体组织通过社交媒体发布信息，将其作为信息来源，并在不同渠道共享这些信息。然而，很少有人知道媒体组织在社交媒体上的作用，作为所谓的意义给予者，以有效地支持创造共同的意义。本研究探讨媒体组织在极端事件中的传播策略。2017年哈维飓风期间收集了一个由9，414，463条帖子组成的Twitter数据集。社会网络和内容分析方法被用来识别媒体传播途径。可以确定三种不同的赋予意义的策略：本地内部渠道的转发;个人信息向组织相关记者的绑定放大;以及开放信息放大。
2020-04-18 cs.CY cs.SI
Effect of Social Media on Website Popularity: Differences between Public and Private Universities in Indonesia
社交媒体已经成为通过网站加强社交网络和信息共享的重要因素。社交媒体不仅改变了社交网络，还为社会组织、行动主义、政治、医疗甚至大学的学术关系提供了宝贵的工具。研究人员进行本研究的目的是a）。研究大学对社交媒体的学术使用，b）。衡量大学拥有的社交媒体的受欢迎程度和知名度。这项研究只限于印度尼西亚的大学。研究对象包括公立和私立大学。样本量包括264所大学，他们的排名都包括在2012年7月版的Webometrics和4ICU中。研究的社交媒体包括Facebook、Twitter、Flicker、LinkedIn、Youtube、Wikipeda、博客、大学拥有的社交网络社区和开放式课程软件。本研究使用了一种数据汇集和测量的方法：使用Alexa和Majestic SEO。使用Pearson卡方检验分析社交媒体所有权，使用数据序和独立t检验社交媒体对网站流行度的影响。研究显示，大多数社交媒体用户使用Facebook，其次是Twitter。无论是否使用社交媒体，Alexa排名的受欢迎程度和Majestic SEO在大学中的可见性也存在最显着的差异。
2014-03-08 cs.CY cs.SI
Yourfeed: Towards open science and interoperable systems for social media
现有的社交媒体平台（SMP）使得研究人员很难对社交媒体进行研究，这反过来又在学术界和工业界之间造成了关于平台设计对用户行为影响的知识差距。为了缩小差距，我们引入了Yourfeed，这是一种用于进行生态有效的社交媒体研究的研究工具。我们介绍了平台架构，以及关键的机会，如评估内容曝光对下游的信念和态度的影响，通过停留时间测量注意力曝光，并评估异构的新闻推送算法。我们讨论了社交媒体互操作性的基本理念和平台的未来发展。
2022-07-15 cs.CY cs.HC
Social Media Attention Increases Article Visits: An Investigation on Article-Level Referral Data of PeerJ
为了更好地了解社交媒体在学术文章传播中的作用，我们使用了345天内收集的110篇PeerJ文章的每日更新的引用数据，分析了社交媒体关注度与社交媒体引导的文章访问量之间的关系。我们的研究结果表明，PeerJ文章的社交媒体存在很高。大约68.18%的论文至少收到一条来自该期刊官方账户@PeerJ以外的Twitter账户的推文。社交媒体的关注增加了学术文章的传播。Altmetrics不仅可以作为传统引文计量方法的补充，而且在增加文章下载量和提升学术文章影响力方面发挥着重要作用。来自不同社交媒体平台的在线关注度之间也存在显著相关性。拥有更多Facebook份额的文章往往会获得更多的推文。时间趋势表明，社会关注在出版后立即出现，但不会持续很长时间，社交媒体导向的文章浏览量也是如此。
2018-01-08 cs.CY cs.DL
Predicting the Future with Social Media
近年来，社交媒体对于社交网络和内容共享已经变得无处不在和重要。然而，从这些网站产生的内容在很大程度上仍未得到利用。在本文中，我们将展示如何使用社交媒体内容来预测现实世界的结果。特别是，我们使用来自Twitter.com的聊天来预测电影的票房收入。我们发现，一个简单的模型，建立在特定主题的推文创建率可以优于基于市场的预测。我们进一步展示了如何从Twitter中提取的情绪可以进一步利用，以提高社会媒体的预测能力。
2010-03-29 cs.CY physics.soc-ph
Assessing the Use of Social Media in Massive Open Online Courses
本研究探讨了在大规模开放式在线课程中使用Twitter是否促进了学习者之间的互动。社会网络分析表明，辅导员在社会媒体传播中仍然扮演着非常核心的角色，学生之间的交流网络随着时间的推移而缩小。仅仅使用社交媒体并不能促进学习者与学习者之间的互动。需要更多的研究来了解学习者的动机，以及教学设计如何帮助提高他们的参与度和参与度。
2016-08-17 cs.CY cs.SI
The Impact Of Social Media In The Fight Against The Spread Of Coronavirus (Covid-19) Pandemic In Anambra State, Nigeria
本研究考察了社交媒体在尼日利亚阿南布拉州抗击新型冠状病毒（COVID-19）大流行传播中的影响。主要目标是：了解自新型冠状病毒大流行以来，阿南布拉州的社交媒体用户数量是否增加;了解社交媒体是否被用于对抗新型冠状病毒大流行在阿南布拉州的传播;了解社交媒体如何被用于对抗新型冠状病毒大流行在阿南布拉州的传播;并发现社交媒体在对抗阿南布拉州冠状病毒大流行蔓延方面的影响。它以议程设置理论和技术决定论（TDT）为基础。本研究采用封闭式问卷调查的方式，对400名受访者进行了问卷调查。这项研究的结果显示，由于冠状病毒大流行，阿南布拉州社交媒体的使用和可访问性增加。它还显示，个人，非政府组织和政府正在利用社交媒体来对抗冠状病毒在阿南布拉州的传播。该研究还发现，社交媒体正被用于收集和传播信息，学习，交易业务等。这一发现还表明，社交媒体在阿南布拉州对抗冠状病毒传播方面具有积极影响。该研究得出结论，社交媒体的好处远大于负面影响，应该用来遏制冠状病毒的传播。除其他外，它建议对公民进行有效利用社会媒体的培训和赋权，以在社会中产生影响。
2022-06-11 cs.CY cs.SI
The Toxicity Phenomenon Across Social Media
本文系统梳理社交媒体毒性相关文献，给出形式化定义，提出互联网极端主义循环，并综述检测方法、未来方向与研究空白。
2024-10-28 cs.CY cs.SI
A High-Scale Assessment of Social Media and Mainstream Media in Scientific Communication
Mendoza College of Business, University of Notre Dame（圣母门多萨商学院，圣母大学）；New York University Shanghai（纽约大学上海分校）；New York University（纽约大学）；Kellogg School of Management, Northwestern University（西北大学凯洛格管理学院）；National Bureau of Economic Research（美国国家经济研究局）
本研究通过分析2090万篇科学出版物，比较社交媒体与主流媒体的科学传播差异，发现社交媒体能扩大科学报道规模、覆盖更多元研究且聚焦高影响力成果，可丰富公众科学接触渠道。
2025-11-11 cs.CY physics.soc-ph
The social media use of adult New Zealanders: Evidence from an online survey
该研究通过2021年11月对1001名新西兰18岁及以上成年人的在线调查，分析了9类社交媒体（含短信）的日常使用频率，并检验了年龄、性别等人口统计学差异的统计显著性，总结了相关使用特征。
2023-04-28 cs.CY cs.HC
Situational Awareness Enhanced through Social Media Analytics: A Survey of First Responders
社交媒体数据越来越多地用于促进在自然灾害等事件和紧急情况期间的态势感知。虽然研究人员已经研究了几种方法来总结，可视化或挖掘数据进行分析，但第一响应者无法充分利用研究进展，主要是由于学术研究和部署的功能系统之间的差距。在本文中，我们从第一反应者的角度探讨了有效利用社交媒体数据的机会和障碍。我们提出了几个详细的采访第一反应者对他们使用社交媒体的态势感知的总结。我们进一步评估了SMART（一种社交媒体视觉分析系统）对第一响应者操作的影响。
2019-09-16 cs.CY cs.SI
Designing a Social Media Analytics Dashboard for Government Agency Crisis Communications
社交媒体已成为提取社会危机数据的宝贵来源，也是传播官方信息的重要渠道。政府机构越来越多地转向社交媒体，将其作为危机时期的喉舌。然而，通过社交媒体分析获取情报对政府机构来说仍然是一个挑战，例如由于缺乏培训和工具。为了弥补这一缺陷，政府机构需要工具来支持他们分析社交媒体数据以实现公共利益。本文提出了一种设计科学研究方法，指导区域政府机构的社交媒体分析仪表板的开发。报告了研讨会的初步结果和第一个原型的设计结果。一个用户友好和响应式的设计，是安全的，灵活的，快速使用，以及信息显示的区域讨论统计数据，情绪和新兴的主题可以确定为要求。
2022-02-11 cs.CY cs.SI
The Investigation of Social Media Data Thresholds for Opinion Formation
到目前为止，社交媒体的普遍使用已经增长到超过20亿用户，并且通常被用作共享信息和影响世界事件的手段。有证据表明，被动的社交媒体使用（即，观看而不采取行动）对用户的观点有影响。这种对视角的经验影响可能对社会事件产生重大影响。因此，重要的是要了解社交媒体如何有助于个人观点的形成。设计了一组实验任务来调查由于与不同社交媒体数据类型的被动交互而导致的经验得出的意见形成阈值（即，视频、图像和消息）。随着对人类如何被动地与社交媒体信息互动的更好理解，可以开发一种范式，允许利用这种互动，并在未来的军事计划和行动中发挥重要作用。
2017-12-12 cs.CY cs.SI
MEWS: Real-time Social Media Manipulation Detection and Analysis
University of Notre Dame（圣母大学）；University of Louisville（路易斯维尔大学）
本文介绍了MEWS（错误信息预警系统）的测试版。它描述了摄取，操纵检测和图形算法的各个方面，用于确定-近实时的【形】-社交媒体图像之间的关系，因为它们在社交媒体平台上出现和传播。通过将这些各种技术组合到单个处理管道中，MEWS可以在被操纵的媒体项出现时识别它们，并且识别这些特定项何时开始在各个社交媒体平台上甚至跨多个平台流行。一种新的操纵的出现，随后被操纵的内容迅速扩散，表明这是一场虚假信息运动。
2022-05-13 cs.CV cs.CY
Folk Models of Misinformation on Social Media
在本文中，我们通过对235名社交媒体用户的半结构化访谈来调查存在哪些错误信息的民间模型。关于社交媒体错误信息的研究并没有调查普通用户--错误信息的目标--如何处理它;相反，重点主要是错误信息造成的焦虑、紧张或分裂。研究创造、传播和放大的各个方面也忽略了错误信息是如何被社交媒体上的用户内化的，因此很快就为假定的对错误信息缺乏免疫力开出了"接种"策略。用户如何应对社交媒体内容，以发展“天然免疫力”作为虚假信息恢复力的前兆，这仍然是一个悬而未决的问题。我们已经确定了至少五种将错误信息概念化的民间模型：政治（反）论证，断章取义的叙述，固有的错误信息，外部宣传，或者只是娱乐。我们使用这些民间模型中包含的丰富概念来揭示社交媒体用户如何最大限度地减少日常生活中遇到错误信息时的不良反应。
2022-07-26 cs.CY cs.SI
Social Media Harms as a Trilemma: Asymmetry, Algorithms, and Audacious Design Choices
本文将社交媒体危害归为对应信息系统三层架构的3A三难困境，提出需结合多学科建议破解该问题以修复社交媒体。
2023-04-28 cs.CY cs.SI
Survey of robust and resilient social media tools on Android
我们提出了一个强大的和有弹性的社交媒体工具，以克服自然灾害，审查和互联网总开关的概述。这些社交媒体工具使用Android设备在灾难期间进行通信，旨在克服对表达自由的攻击。有大量的项目旨在提供弹性通信，增强隐私，并提供匿名性。我们特别关注有限的成熟工具集，以及健康的开发社区和Internet部署。
2015-11-30 cs.CR cs.CY
Sensing Subjective Well-being from Social Media
Institute of Psychology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学心理研究所）；School of Humanities and Social Sciences, Nanyang Technological University（南洋理工大学人文与社会科学学院）
主观幸福感是指人们对生活质量的体验，对公共政策制定者以及经济学、社会学等研究都有重要意义。如今，人们有动力在社交媒体上分享他们的经验和感受，所以我们建议从社交媒体上的大量用户生成的数据中感知主观幸福感。通过利用带有SWB标签的1785个用户的社交媒体数据，我们训练机器学习模型，这些模型能够从用户的社交媒体“感知”个人SWB。我们的模型达到了最先进的预测精度，然后可以用于以非常低的成本及时识别大量社交媒体用户的主观幸福感。
2014-08-28 cs.AI cs.CY
What Do We Mean When We Talk about Trust in Social Media? A Systematic Review
人们信任社交媒体吗？如果是这样，为什么，在什么情况下，这种信任如何影响他们的生活？研究人员、公司和记者都越来越多地研究这些问题，这些问题对于理解社交媒体互动及其对社会的影响至关重要。然而，对社交媒体的信任是一个复杂的概念，关于信任社交媒体内容、用户和平台的前提和影响，存在相互矛盾的证据。更大的问题是，我们对社交媒体背景下的信任意味着什么缺乏基本的共识。为了应对这些挑战，我们进行了系统的审查，以确定这一领域的主题和挑战。通过我们对70篇论文的分析，我们对社交媒体中的信任如何定义、概念化和测量做出了综合贡献，总结了社交媒体中的信任前提，了解了社交媒体中的信任如何影响行为和态度，以及未来工作的方向。
2023-02-07 cs.CY cs.HC cs.SI
Socio-spatial Self-organizing Maps: Using Social Media to Assess Relevant Geographies for Exposure to Social Processes
社交媒体为了解种族主义和同性恋恐惧症等态度提供了一个独特的窗口，接触这些态度很重要，难以衡量，也没有充分研究健康的社会决定因素。然而，来自社交媒体的个人地理定位观测是嘈杂的，并且在地理上不一致。现有的暴露测量区域，如邮政编码，平均超过不相关的管理定义的边界。因此，为了能够研究在线社会环境措施，如社交媒体上的态度及其与健康结果的可能关系，首先需要一种方法来定义集体的，潜在的社会媒体态度的程度。为了解决这个问题，我们创建了社会空间自组织地图，“SS-SOM”管道，以最好地识别区域的潜在社会态度从Twitter帖子。SS-SOM使用神经嵌入进行文本分类，并增强传统SOM以生成受控数量的非重叠，拓扑约束和主题相似的聚类。我们发现，SS-SOM不仅对缺失数据具有鲁棒性，而且与使用基于邮政编码的措施相比，使用SS-SOM措施时，易受多种种族主义和同性恋恐惧症相关健康结果影响的男性群体的暴露率变化高达42%。
2018-09-04 cs.CY cs.SI
Mining social media data for biomedical signals and health-related behavior
社交媒体数据越来越多地用于研究生物医学和健康相关现象。从群体层面的讨论到全球层面的情绪分析，社交媒体为科学家提供了前所未有的大量数据，以研究与各种健康状况和医疗相关的人类行为和反应。在这里，我们回顾了最近的工作在挖掘社会媒体的生物医学，流行病学和社会现象的信息相关的人类健康的多层次的复杂性。我们特别关注社交媒体数据分析取得最大进展的主题，包括药物警戒、情感分析（特别是针对心理健康）和其他领域。我们还讨论了社交媒体数据在健康相关应用中的各种创新用途，以及社交媒体数据访问和使用的重要限制。
2020-01-28 cs.CY cs.SI q-bio.QM
Is social media hindering or helping Academic Performance? A case study of Walter Sisulu University Buffalo City Campus
该研究通过对 WSU Buffalo City 校区 71 名学生的随机问卷调查，发现社交媒体虽有助学作用，但过度使用主要造成分心并损害学业表现。
2025-01-07 cs.CY cs.SI
Transportation in Social Media: an automatic classifier for travel-related tweets
在过去的几年里，智能交通系统领域的研究人员已经做出了一些努力，从社交媒体流中提取有价值的信息。然而，从任何社交媒体收集特定领域的数据是一项具有挑战性的任务，需要适当和强大的分类方法。在这项工作中，我们专注于探索地理定位的推文，以创建一个旅游相关的推文分类器使用的词袋和词嵌入的组合。由此产生的分类使得有可能在圣保罗和里约热内卢有趣的时空关系的识别。
2017-06-15 cs.CY cs.SI
Reranking Social Media Feeds: A Practical Guide for Field Experiments
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；University of Washington（华盛顿大学）；Northeastern University（东北大学）；Stanford University（斯坦福大学）
本文提供了一种通过网页浏览器扩展实现实时社交媒体流重排序的实用方法，并开源了相关实现以促进独立社交媒体研究。
2026-02-17 cs.CY cs.SI
PRISM: Evaluating a Rule-Based, Scenario-Driven Social Media Privacy Education Program for Young Autistic Adults
Brigham Young University（杨百翰大学）；International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所）
本研究开发了PRISM计划，通过情境化教学提升自闭症年轻人的隐私保护能力，结果显示教育干预显著提高了其安全使用社交媒体的决策能力。
2026-04-08 cs.CY cs.HC
Processing Social Media Messages in Mass Emergency: A Survey
社交媒体平台在群众聚集和自然灾害造成的灾害等紧急事件期间提供了积极的沟通渠道。因此，第一反应者，决策者和公众可以使用这些信息来深入了解情况。特别是，在紧急情况期间传播的许多社交媒体信息传达了及时、可采取行动的信息。然而，处理社交媒体消息以获取此类信息涉及解决多个挑战，包括：处理信息过载，过滤可信信息，以及优先处理不同类别的消息。这些挑战可以映射到经典的信息处理操作，例如过滤、分类、排序、聚合、提取和汇总。我们调查了最先进的计算方法来处理社交媒体消息，专注于他们在应急响应场景中的应用。我们研究了这种设置的特殊性，然后有条不紊地研究了一系列关键的子问题，从事件的检测到创建可操作的和有用的摘要。
2015-04-16 cs.CY cs.SI
Identifying Social Satisfaction from Social Media
我们证明了迫切需要确定社会状况和不稳定因素，通过获取公众的社会满意度在这项研究中。然而，受受试者招募和数据处理的大量人工成本的限制，常规的自报方法无法实时的实施或应用于大规模调查。针对这一问题，提出了一种基于用户社交媒体记录的用户社会满意度预测方法，特别是对经济类满意度的预测。根据人口分布，我们从广东省各城市招募了2，018名广东籍活跃参与者。参与者的行为和语言特征都是从社交媒体的在线记录中提取的，即，新浪微博利用回归模型对新浪微博用户的社会满意度进行预测。并参考广东省2012年的经济指标，计算这些指标与社会满意度预测值之间的相关性。研究结果表明：社会媒体特征能够显著表达社会满意度;地方经济满意度与多项地方经济指标显著正相关，支持社会媒体特征预测社会满意度的可靠性。
2014-07-14 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Do Social Bots Dream of Electric Sheep? A Categorisation of Social Media Bot Accounts
所谓的“社交机器人”最近引起了很多关注。此前的研究表明，他们试图影响英国脱欧公投和美国总统选举等政治事件。然而，“社交机器人”一词究竟可以理解为什么，仍然有些不清楚。本文旨在更好地了解社交媒体上机器人的意图，并就“社交”机器人与其他类型的机器人的不同之处达成共识。因此，我们描述了对研究社交媒体上的机器人账户的出版物的系统回顾。基于这一文献综述的结果，我们提出了一个分类社交媒体网站上的机器人帐户的计划。我们的计划通过两个维度对机器人账户进行分组-模仿人类行为和意图。
2017-10-11 cs.CY cs.HC cs.SI
The Digital Architectures of Social Media: Comparing Political Campaigning on Facebook, Twitter, Instagram, and Snapchat in the 2016 U.S. Election
本研究认为，社交媒体上的政治沟通是由一个平台的数字架构，定义为技术协议，使，约束和塑造用户在虚拟空间中的行为介导。介绍了一个理解数字架构的框架，并沿着类型学比较了四个平台（Facebook，Twitter，Instagram和Snapchat）。以2016年美国大选为例，对三位共和党数字战略家的采访与社交媒体数据相结合，以验证研究的理论主张，即平台的网络结构，功能，算法过滤和传播模型会影响社交媒体上的政治竞选策略。
2019-04-15 cs.CY cs.HC cs.SI
A nonlinear impact: evidences of causal effects of social media on market prices
在线社交网络为研究金融市场的动态提供了一种新的方式，可以对投资者的集体行为进行大规模分析。我们提供的经验证据表明，社交媒体和股票市场有一个非线性的因果关系。我们利用了一个广泛的数据集，由与DJIA指数组件相关的社交媒体消息组成。通过使用信息理论的措施，以应付可能的非线性因果耦合之间的社交媒体和股票市场系统，我们指出了惊人的差异，在线性耦合的结果。主要结论有两点：第一，社交媒体对股票收益的显著因果关系在大多数情况下是纯非线性的;第二，社交媒体主导了与股票市场的定向耦合，这是线性模型中无法观察到的效果。结果也作为实证指导模型充分的社会技术和金融系统的调查。
2016-03-01 cs.CY physics.data-an q-fin.CP
Analysis of Users' Behaviour and Adoption Trends of Social Media Payment Platforms
最近电子商务（E-commerce）的激增进一步升级了多方面的新兴支付解决方案，如加密货币，移动，点对点（P2P）和社交媒体支付平台。虽然这些技术进步越来越受欢迎，主要是因为它们的易用性，但各种障碍，如安全和隐私问题，社会和文化规范等，在一定程度上抑制了用户的采用趋势。本文探讨了社交媒体支付平台的现状以及未来采用趋势的预测。我们的研究强调了采用社交媒体平台的动机和障碍。
2020-01-05 cs.CR cs.CY cs.DC
Pachinko Prediction: A Bayesian method for event prediction from social media data
大型开放数据源与机器学习方法的结合，为预测抗议或社会动荡等事件提供了一种潜在的强大方法。然而，考虑到这些模型中的不确定性，特别是在使用社交媒体等多样化的非结构化数据集时，对于确保适当使用这些方法至关重要。在这里，我们开发了一种贝叶斯方法，用于预测社会动荡事件在澳大利亚使用社交媒体数据。该方法使用机器学习方法将社交媒体的个人帖子分类为相关的，并使用经验贝叶斯方法来计算后验事件概率。我们使用该方法来预测2017/18年度澳大利亚城市的事件。
2018-09-22 cs.CY cs.SI stat.AP
Decoding Digital Influence: The Role of Social Media Behavior in Scientific Stratification Through Logistic Attribution Method
本研究采用可解释逻辑归因分析探索数字时代社交媒体行为与科学社会分层的关系，发现社交媒体对科学界分层和流动性具有非线性影响，适度使用提升学术地位，过度则产生负面作用。
2024-07-23 cs.CY cs.DL stat.ME
