The generation and regulation of public opinion on multiplex social networks
信息传播和舆论发展是大多数社交媒体平台的基本要素，往往被描述为独特的人为事件。然而，人们往往忽视这两种现象之间的相互依存关系。信息传播是舆论形成的基础，舆论又推动信息传播。在我们的研究中，我们建模的信息和舆论之间的协同进化关系的异构多元化网络。这种模式考虑到了少数人的坚定意见和大多数人的波动意见。研究结果揭示了该模型中民意的平衡态以及主流民意与极端个体之间的线性关系。此外，我们提出了一个战略，调节舆论的立场，调整极端群体，这可以作为一个基础，实施卫生政策的舆论影响。
2023-03-24 cs.SI physics.soc-ph
Tracking Public Opinion in China through Various Stages of the COVID-19 Pandemic
近几个月来，COVID-19已成为全球大流行病，并对世界产生了巨大影响。不同条件下的人对疫情的态度截然不同。由于社交媒体的实时性和大规模性，我们可以从社交媒体上持续获取海量的疫情相关舆情信息。特别是，研究人员可能会问这样的问题：“在大流行的不同阶段，中国公众对COVID-19有何反应？“、“影响我国舆论导向的因素有哪些？为了回答这些问题，我们分析了中国最大的社交媒体平台微博上与疫情相关的舆论信息。具体而言，我们首先收集了大量与COVID-19相关的民意微博。然后，我们使用情感分类器来识别和分析不同群体的用户的意见。在收集到的情绪导向微博中，我们试图追踪COVID-19疫情不同阶段的公众意见。此外，我们分析了可能影响COVID-19公众舆论的更多关键因素（例如，不同省份的用户或具有不同教育水平的用户）。实证结果表明，公众意见随着COVID-19的关键因素而变化。此外，我们还分析了公众对不同公众关心的话题的态度，如留在家里和隔离。
2020-06-02 cs.SI
Perception and Attitude of Reddit Users Towards Use of Face-Masks in Controlling COVID-19
COVID-19疫情爆发后，世界卫生组织（世卫组织）建议使用口罩对抗疫情。一小部分人对他们的不赞成表示不满，特别是在社交媒体上。出于了解他们意见的需要，在Reddit上向社区/r/SampleSize分享了一份英文国际在线调查。总结所得结果;构建关注变量的二项和多项置信区间;使用Pearson卡方检验检验两个关注变量之间是否存在相关性。进行了第二次较小的调查，以交叉验证结果。该研究表明，尽管公众舆论的数字两极分化，但来自频谱两侧的意见并不普遍。
2021-12-02 cs.SI stat.AP
State-level Racially Motivated Hate Crimes Contrast Public Opinion on the #StopAsianHate and #StopAAPIHate Movement
#StopAsianHate和#StopAAPIHate是两个最常用的标签，代表了当前结束针对亚裔美国人和太平洋岛民社区的仇恨犯罪的运动。我们基于2021年3月18日至4月11日期间美国30个州的46，058名Twitter用户，对#StopAsianHate和#StopAAPIHate运动进行了一项社交媒体民意研究。这项运动吸引了更多的妇女、年轻人、亚裔和黑人社区的参与。51.56%的Twitter用户表示直接支持，18.38%是关于反亚裔仇恨犯罪的新闻，而5.43%对该运动持负面态度。公众意见因用户特征而异。此外，在以种族偏见为动机的仇恨犯罪最多的州中，对#StopAsianHate和#StopAAPIHate运动的负面态度最弱。据我们所知，这是第一个大规模的基于社交媒体的研究，以了解公众对#StopAsianHate和#StopAAPIHate运动的看法。我们希望我们的研究能够提供见解，促进对反亚裔仇恨犯罪的研究，并最终帮助解决这样一个严重的社会问题，为所有社区的共同利益。
2021-04-29 cs.SI
Debiasing International Attitudes: LLM Agents for Simulating US-China Perception Changes
本研究提出基于LLM代理的框架，通过去偏机制模拟中美感知变化，发现魔鬼代言人代理最有效缓解偏见。
2026-03-10 cs.AI cs.SI
The Wasserstein Bipolarization Index: A New Measure of Public Opinion Polarization, with an Application to Cross-Country Attitudes toward COVID-19 Vaccination Mandates
本文基于收入双极化公理化方法提出满足关键公理的 p-Wasserstein 极化指数，并应用于 11 国 COVID-19 疫苗强制令态度，发现美英极化最高、中法印最低。
2024-07-20 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Collaborative governance of cyber violence: A two-phase, multi-scenario four-party evolutionary game and SBI1I2R public opinion dissemination
本研究提出两阶段多场景网络暴力协同治理机制，结合四方演化博弈与SBI1I2R舆情传播模型，通过仿真与案例验证，发现政府强监管与媒体协同干预效果最佳。
2025-06-24 cs.CY cs.MA cs.SI
Modeling U.S. Attitudes Toward China via an Event-Steered Multi-Agent Simulator
University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
提出事件驱动多智能体模拟器（ES-MAS），利用CURE数据集和双流数据集成引擎（DSDIE）及新闻驱动动态交互模块（NDDI），模拟美国对华舆论的动态演化，实验表明优于现有模型。
2026-06-19 cs.MA cs.SI
Vaccination and public trust: a model for the dissemination of vaccination behavior with external intervention
接种疫苗被广泛认为是预防许多传染病的最有效的免疫方式。然而，毫无根据地声称某些疫苗可能有副作用，导致人们普遍感到担忧和恐惧，从而导致拒绝接种疫苗。例如，在欧洲和美国的大部分地区，由于错误地声称副作用，MMR疫苗的覆盖率大幅下降，导致最近的麻疹疫情。在这项工作中，我们提出了一个通用的基于代理的模型来研究疫苗接种行为在社交网络中的传播，而不是作为一个孤立的二元意见传播，但作为文化传播过程的一部分，在阿克塞尔罗德的模型的精神。我们特别关注了一个小规模的反疫苗接种运动对最初支持疫苗接种的社会代理人的影响。此外，我们还考虑了潜在社交网络中的两类边缘：能够传播观点和疾病的个人边缘;以及代表信息技术介导的交互的非个人边缘，它们只允许观点交换。我们研究了未接种疫苗的代理商的聚类模型的动态结果，连同其直接关系的发生概率和麻疹疫情的最终规模的增加。最后，我们说明了一个公共卫生运动的缓解效果，代表了一个外部领域，对有害的反疫苗接种运动的行动。我们表明，未接种疫苗的代理集群的拓扑特征决定了这种缓解作用的范围。
2014-12-02 cs.SI physics.soc-ph
Detection and Prediction of Users Attitude Based on Real-Time and Batch Sentiment Analysis of Facebook Comments
Volgograd State Technical Univeristy, Computer Aided Design Department, Lenin avenue 28, 400005 Volgograd, Russia
大多数人在社交网络（例如Facebook，Vkontakte）上有自己的账户，他们在那里表达自己对不同情况和事件的态度。Facebook只提供正面的标记作为喜欢按钮和分享。然而，重要的是要知道某个用户对帖子的立场，即使意见是负面的。从用户的评论中可以提取出积极、消极和中立的态度。关于积极，消极和中立意见的总体信息可以了解人们在某一位置的反应。此外，重要的是要知道在这段时间内态度如何变化。本文的贡献是一种新的方法，基于情感文本分析检测和预测负面和积极的模式，Facebook的评论，结合（i）实时的【形】情感文本分析模式发现和（ii）批量数据处理创建意见预测算法。为了进行预测，我们提出了两步算法，其中：（i）使用无监督聚类技术对模式进行聚类，以及（ii）基于从某个聚类中找到最近的模式进行趋势预测。案例研究表明，效率和准确性（平均。MAE = 0.008），并验证了该方法的实用性。此外，我们发现了三种类型的用户的态度模式，并描述他们。
2019-06-08 cs.CL cs.IR cs.SI
RA-ICM: A Novel Independent Cascade Model Incorporating User Relationships and Attitudes
针对现有信息传播模型忽略非相邻用户关系与用户态度的问题，提出融合两类因素的RA-ICM模型，经6个真实微博数据集验证，其预测精度更高、时间复杂度更低，更贴合真实传播规律。
2024-03-11 cs.SI
Rating the Crisis of Online Public Opinion Using a Multi-Level Index System
Northeast Electric Power University（东北电力大学）；Guangdong Atv Academy for Performing Arts（广东亚视演艺职业学院）
网络舆论传播迅速、广泛，一个小事件很可能在很短的时间内演变成一场大的社会危机，造成信用或经济方面的重大损失。本文提出了一种基于多层次指标体系的网络舆情危机等级评定方法，以客观评价事件的影响。首先，从信息生态学的角度阐释了网络舆论的传播机制。根据机理，通过相关分析和主成分分析，筛选出了评价指标。然后，通过深度学习训练，建立文本情感分类模型，实现指标体系中情感指标的精确量化。最后，基于多层次评价指标体系和灰色关联分析法，提出了网络舆情危机的分级方法。实验结果表明，该方法能够客观地评价网络舆情不同传播阶段网民的情绪倾向，对网络舆情危机进行分级。有助于实现网络舆情的危机预警，及时阻断危机的进一步蔓延。
2022-07-29 cs.AI cs.CL cs.SI
Computational Agent-based Models in Opinion Dynamics: A Survey on Social Simulations and Empirical Studies
本文综述观点动力学中的ABM，将其分为演绎社会模拟与归纳人类实验两类，提出统一形式化框架并比较二者优劣与联系，指出未来方向。
2023-06-06 cs.CY cs.SI
Cascade-driven opinion dynamics on social networks
Institute of Informatics and Telematics (IIT) of the National Research Council (CNR), Italy（意大利国家研究委员会信息学与遥测研究所）
本文提出 FJC 模型，整合信息 cascades 和意见动态，揭示社交化与新闻分享如何影响意见演变，强调中心意见领袖的影响力增强。
2026-03-16 cs.SI
Setting the Agenda: Different strategies of a Mass Media in a model of cultural dissemination
日复一日，人们与亲戚、朋友和同事交换对某个新事物的看法。在大多数情况下，他们通过阅读报纸、听广播或看电视来了解某个问题，即，通过大众媒体（MM）。然而，媒体可以通过分配报纸的版面或电视节目的时间来刺激某条新闻的重要性。从这个意义上说，我们说媒体有“设置议程”的权力，即，它决定哪些新闻重要哪些不重要。另一方面，媒体可以通过人们表达意见的网站或博客等途径了解人们的关切，然后利用这些信息对越来越多的人更具吸引力。在这项工作中，我们研究不同的情况下，在一个基于代理的文化传播模型，其中一个给定的大众媒体有一个特定的目的：设置一个特定的讨论主题，并施加其观点，尽可能多的社会代理。我们通过使媒体有一个固定的功能，代表它的观点在讨论的话题，而它试图吸引新的消费者，利用反馈机制，自适应功能为代表的模型。我们探讨了媒体可以采取的不同策略，以增加与潜在消费者的亲和力，然后成功地实施这个特定主题的概率。
2015-12-29 cs.SI physics.soc-ph
From Skepticism to Acceptance: Simulating the Attitude Dynamics Toward Fake News
Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院）；Alibaba DAMO Academy（阿里巴巴达摩院）；Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
本研究提出基于LLM的假新闻传播模拟框架（FPS），通过具备个性、记忆和反思机制的智能体模拟假新闻传播动态，并评估干预策略，发现早期且适当频繁的干预能平衡治理成本与效果。
2024-12-23 cs.AI cs.CL cs.SI
Quantifying Media Influence on Covid-19 Mask-Wearing Beliefs
本研究针对美国新冠口罩佩戴信念议题，构建标注新闻报道数据集，结合盖洛普民意数据验证了媒体信息与公众观点的细粒度关联，可用于分析情绪变化及驱动事件，为媒体影响研究提供方法参考。
2024-03-06 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
From SERPs to Sound: How Search Engine Result Pages and AI-generated Podcasts Interact to Influence User Attitudes on Controversial Topics
Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）；GESIS, Leibniz Institute of the Social Sciences（GESIS社会科学研究莱比锡研究所）
研究探讨了搜索引擎结果页面和AI生成播客如何相互作用影响用户对争议性话题的态度，通过用户研究发现曝光顺序和观点偏见对态度变化有影响。
2026-01-16 cs.AI cs.HC cs.IR
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
A Guide to Using Social Media as a Geospatial Lens for Studying Public Opinion and Behavior
University of South Florida（南佛罗里达大学）
本文提出利用社交媒体数据进行地理研究的方法，展示其在公众态度、行为和地方体验分析中的应用，通过四个案例说明其在测量及时性、地理影响评估和精细分析中的优势。
2026-04-09 cs.SI
Sentiment Analysis on YouTube: A Brief Survey
情感分析或意见挖掘是与分析用户在社交媒体和其他在线资源上表达的意见、情感、评价、态度和情绪相关的研究领域。社交媒体网站的革命也吸引了视频分享网站的用户，如YouTube。在线用户在他们在这些网站上观看的视频上表达他们的意见或情感。本文提出了一个简短的调查技术，分析用户发布的意见，一个特定的视频。
2015-11-30 cs.IR cs.SI
Stance Inference in Twitter through Graph Convolutional Collaborative Filtering Networks with Minimal Supervision
社交媒体（SM）已经成为人们分享思想，情感，意见以及日常生活中几乎所有其他方面的舞台。这种丰富的人际互动使得SM对社会感知特别有吸引力。特别是在政治选举或公投等两极分化事件中，用户发布信息并鼓励其他人支持他们的立场，使用标签等符号来代表他们的态度。然而，许多用户选择不将标签附加到他们的消息中，使用不同的语言，或仅间接地显示他们的立场。因此，自动识别他们的意见成为一项更具挑战性的任务。为了揭示这些隐含的观点，我们提出了一个基于图卷积网络的协同过滤模型，该模型利用了消息中的文本内容以及用户和主题之间的丰富联系。此外，与最先进的解决方案相比，我们的方法只需要很小的注释工作。尽管如此，该模型在预测个人的立场方面取得了有竞争力的性能。我们分析了2020年和2022年智利两次宪法公投前用户的态度。使用两个大型Twitter数据集，我们的模型在召回率和准确率方面分别比基线提高了3.4%和3.6%。
2023-03-30 cs.SI
In the Eyes of the Bystander: Are the Stances on Different Conflicts Correlated?
本研究以中国网民为对象，探讨公众对俄乌与以巴两场同时发生的国际冲突的立场是否相互关联，发现态度之间存在统计相关性，并揭示了新闻媒体在塑造公众舆论中的重要作用。
2024-01-16 cs.SI
An "Opinion Reproduction Number" for Infodemics in a Bounded-Confidence Content-Spreading Process on Networks
研究基于有界置信机制的网络内容传播动态，提出“意见再生数”以判断特定意见是否引发信息大流行，并揭示网络结构与传播参数对内容传播规模和形态的影响。
2024-11-15 cs.SI math.DS math.PR
Opinion Dynamics in Two-Step Process: Message Sources, Opinion Leaders and Normal Agents
针对单一网络观点模型无法准确捕捉两步传播过程的局限，提出Two-Step Model统一框架分析消息源、意见领袖与普通智能体间的沟通，揭示了影响稳态观点的因素并验证了其优于其他模型的准确性。
2023-09-11 cs.SI eess.SP
Smart, Responsible, and Upper Caste Only: Measuring Caste Attitudes through Large-Scale Analysis of Matrimonial Profiles
歧视性的种姓态度目前使数百万印度人蒙受耻辱，使个人在生活的各个方面受到偏见。政府的激励措施和社会运动试图抵制这些态度，但还没有关于种姓的公众意见的准确衡量标准，无法了解是否正在取得进展。在这里，我们介绍了一种新的方法来衡量公众的种姓态度，通过一个指标变量：开放的跨种姓婚姻。使用来自印度一个主要婚姻网站的超过313K个人资料的大规模数据集，我们精确地量化了公众的态度，以及几代人之间以及印度居民和侨民之间的差异。我们表明，年轻一代更开放的跨种姓婚姻，但态度是基于一个复杂的功能的社会地位超越自己的种姓。在研究配偶的理想品质时，我们发现，对跨种姓婚姻持开放态度的人在他们所期望的品质方面更加个人主义，而不是偏爱与家庭有关的品质，这反映了远离集体主义的更大的社会趋势。最后，我们表明，在散居的态度显着不那么开放，这表明一个双文化模式的融合。我们的研究提供了第一个实证证据，确定身份的各种交叉点如何塑造印度和美国印度侨民对种姓间婚姻的态度。
2019-04-08 cs.CY cs.SI
Identifying Biased Users in Online Social Networks to Enhance the Accuracy of Sentiment Analysis: A User Behavior-Based Approach
开发一种从在线社交网络（OSN）交互中提取用户对产品、电影和食物的意见的自动方法是情感分析和意见挖掘研究的主要兴趣之一。情感分析领域中的现有方法大多不区分不同类型用户的句子，即使一些用户总是消极的，而一些用户总是积极的。因此，找到一种方法来识别这两种类型的用户是重要的，因为他们的态度可以改变用户对企业和产品的评论分析。由于自然语言处理的复杂性，纯文本挖掘方法可能会导致对评论文本中表达的情感的确切性质的误解。在这项研究中，我们提出了一个神经网络分类器来预测用户的心理行为的基础上存在偏见的用户。对用户心理行为的识别使我们能够发现过度积极和过度消极的用户，并对这些用户的态度进行分类，而不管他们的评论文本的内容如何。实验结果表明，基于用户行为的偏见用户可以预测的准确率为89%，67%和81%的三个不同的数据集。
2021-05-12 cs.SI
Trends and Topics: Characterizing Echo Chambers' Topological Stability and In-group Attitudes
本文提出跨平台的四阶段框架，结合动态网络、回音室提取、话题与效价分析，刻画回音室拓扑稳定性及群体内态度，并通过 Reddit 社会政治讨论案例验证用户长期滞留与敏感议题上的负向/中性倾向。
2024-01-19 cs.SI
Smart Information Spreading for Opinion Maximization in Social Networks
意见最大化的目标是使社交网络中的个体对产品、意识形态或任何实体的正面看法最大化。到目前为止，意见最大化主要是在社会网络中寻找一组有影响力的节点来快速传播内容。在本文中，我们提出了一种新的方法来解决这个问题，意见最大化是通过有效的信息传播。在我们的模型中，多个源不断地向网络中注入信息，而具有异构社会学习能力的规则节点通过八卦机制将信息传播给他们的熟人。其中一个信源采用智能信息传播，其余信源随机传播信息。我们的社会互动和意见的演变模型作为一个动态贝叶斯网络（DBN），使用它的意见最大化制定为一个顺序决策问题。由于这个问题是棘手的，我们开发了多个变种的集中式和分散式学习算法，以获得近似的解决方案。通过在合成网络和真实网络中的模拟，我们证明了两个关键结果：1）所提出的方法比随机传播的性能要好得多，2）即使智能源（传播所需内容）位于网络中的不利位置，它也可以胜过位于有利位置的竞争随机源。
2019-01-01 cs.SI physics.soc-ph
Mapping the political landscape from data traces: multidimensional opinions of users, politicians and media outlets on X
Sciences Po médialab（政治学院媒体实验室）；Complex Systems Institute of Paris Ile-de-France CNRS（巴黎法兰西岛复杂系统研究所）；Learning Planet Institute, Learning Transitions Unit, CY Cergy Paris University（学习星球学院学习转型单元塞吉-巴黎大学）；Sorbonne Université, CNRS, LIP6（索邦大学）；Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences（马克斯·普朗克科学数学研究所）；Laboratoire Lattice, École Normale Supérieure - PSL - CNRS - Univ. Sorbonne Nouvelle（晶格实验室巴黎高等师范学院）；École des Hautes Études en Sciences Sociales（社会科学高等学院）
本文提出一个涵盖用户、政治人物和媒体机构多维意见的数据库，用于研究更广泛的政治系统和在线生态系统。
2026-02-06 cs.SI
Opinion Formation and the Collective Dynamics of Risk Perception
集体意见的形成是一个复杂的现象，是大众媒体曝光和个人之间的社会影响共同作用的结果。目前的工作介绍了一个专门设计的意见形成模型，以解决风险的判断，如对气候变化，恐怖主义威胁，或儿童疫苗接种的态度。该模型假设人们从媒体环境中收集风险信息，并在当地与其他个人交换。即使个人最初接触到相同的信息样本，该模型预测的意见极化和集群的出现。特别是，数值模拟突出了决定集体结果的两个关键因素：个人搜索独立信息的倾向和社会影响力的强度。这项工作提供了一个量化框架，以预测和管理公众如何应对特定风险，并有助于理解恐惧和担忧的系统性放大，或低估真正的危险。
2014-01-06 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Sentiment-driven Community Profiling and Detection on Social Media
Web 2.0有助于扩大许多问题的对话范围和深度，并促进在线社区的形成。在线社区根据不同的人对一系列核心问题的共同意见将他们聚集在一起。大多数现有的社区发现方法仅仅关注于发现社区，而没有提供关于社区成员的集体意见和社区形成背后的动机的任何见解。已经做出了一些努力来解决这个问题，提出了一套关键字作为社区概况。然而，他们忽视了社区成员对关键词的立场，这对于在社交媒体高度两极分化的氛围中理解社区起着重要作用。为此，我们提出了一个情绪驱动的社区分析和检测框架，其目的是提供社区配置文件，分别呈现社区成员的积极和消极的集体意见。在这方面，我们的框架首先提取用户的消息中的关键表达作为问题的代表，然后确定用户对这些关键表达的积极/消极态度。接下来，它揭示了一个低维的潜在空间，以便根据用户的意见和社交互动对用户进行聚类（即，转推）。我们通过定量和定性评估来证明我们的框架的有效性。
2018-05-10 cs.SI
Critical Transitions in Public Opinion: A Case Study of American Presidential Election
在临界点，众所周知，小事件可以引发戏剧性的社会转变。获得这些变化的早期预警信号对于避免骚乱或国家崩溃等有害后果是有价值的。然而，在现实世界中捕捉这种转变的过程是非常困难的。在这里，我们展示了公众舆论在政治支持方面的重大转变。而不是简单的执政党的交换，我们研究政权转移的政党的人气基于其吸引力，通过检查美国总统选举在1980年至2012年。在1991年检测到一个不可逆的转变。一旦过渡发生，恢复到原来的吸引力水平并不能使政党的受欢迎程度恢复。值得注意的是，这种转变得到了临界减速的早期预警信号的证实。我们的方法适用于任何社会制度中公众态度的转变。
2016-10-18 cs.SI physics.soc-ph
Public emotions on Internet: In case of AIGC
本研究利用实时跟踪系统分析了中国三大社交媒体上九款AIGC产品的公众情绪动态，揭示了不同平台和用户特征对情绪的影响，为管理网络舆论和定向营销提供指导。
2024-12-24 cs.SI
A Multilingual Dataset of COVID-19 Vaccination Attitudes on Twitter
University of Luxembourg（卢森堡大学）
疫苗供应充足的欧洲及美国，疫苗犹豫被视为COVID-19疫苗接种率停滞不前的主要原因之一。快速准确地掌握公众对疫苗接种的态度对于解决疫苗犹豫问题至关重要，而社交媒体平台已被证明是公众意见的有效来源。在本文中，我们描述了与COVID-19疫苗相关的推文数据集的收集和发布。该数据集包括从西欧收集的2，198，090条推文的ID，其中17，934条带有发起人的疫苗接种立场。我们的注释将有助于使用和开发数据驱动模型，从社交媒体帖子中提取疫苗接种态度，从而进一步证实社交媒体在公共卫生监测中的作用。为了为未来的研究奠定基础，我们不仅对数据集进行统计分析和可视化，还评估和比较了疫苗接种立场提取中基于文本的基准的性能。我们展示了我们的数据在实践中的一个潜在用途，即跟踪公众COVID-19疫苗接种态度的时间变化。
2022-06-27 cs.CL cs.CY cs.LG
Investigating User Radicalization: A Novel Dataset for Identifying Fine-Grained Temporal Shifts in Opinion
University of Marburg（马尔堡大学）；Technical University of Darmstadt（达姆施塔特工业大学）
随着对潜在两极分化社会影响的担忧增加，越来越需要能够对社交媒体用户的细粒度意见转变进行建模。然而，缺乏适合这项任务的公开数据集是一个重大挑战。在本文中，我们介绍了一个创新的注释数据集，用于建模微妙的意见波动和检测细粒度的立场。该数据集包括每个用户随时间推移和在整个会话线程内的足够量的立场极性和强度标签，从而使微妙的意见波动在长期和短期内都是可检测的。所有员额都由非专家作了说明，很大一部分数据也由专家作了说明。我们提供了一个招聘合适的非专家的策略。我们对注释者间协议的分析表明，从非专家的多数投票中获得的注释与专家的注释具有可比的质量。我们提供的立场演变的分析，在短期和长期的水平，语言使用的用户之间的比较与动摇和坚决的态度，和细粒度的立场检测基线。
2022-04-29 cs.CL cs.SI
Modelling the mitigation of anti-vaccine opinion propagation to suppress epidemic spread: A computational approach
该研究构建观点—疾病耦合的基于智能体模型，比较静态与动态积极疫苗宣传的目标选择策略，以缓解反疫苗情绪传播并降低疫情规模。
2024-07-03 cs.SI
Impact of contrarians and intransigents in a kinetic model of opinion dynamics
在这项工作中，我们研究意见形成的完全连接的人口参与的公共辩论有两个不同的选择，代理人可能会采取三种不同的态度（有利于任何一个选择或其他，或未定）。代理人之间的相互作用是成对发生的，并且是竞争性的，耦合的概率是负的$p$或正的概率是$1-p$。这种双峰概率分布的耦合产生的行为类似于一个从引入Galam的逆向在人口。此外，我们认为，一小部分$d$的个人是不妥协的，也就是说，不愿意改变他们的意见。通过计算机模拟的后果的逆向和不妥协的存在进行了研究。我们的研究结果表明，不灵活的代理商的存在影响系统的临界行为，导致要么转移的临界点或抑制的顺序相变，这取决于群体的意见不妥协属于。我们还讨论了现实社会系统的模型的相关性。
2014-01-13 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Public vs Media Opinion on Robots
Tarbiat Modares University（塔比亚特·莫达雷斯大学）；The Technical University of Berlin（柏林工业大学）；The University of Queensland（昆士兰大学）；University of Vienna（维也纳大学）；Boston University（波士顿大学）
近年来，机器人在人们日常生活中的快速扩散要求对公众共识进行深刻的审查，这是该行业未来的最终决定因素。本文调查了文本语料库，包括Twitter，Google News，Bing News和Kickstarter中的帖子，为期8年，以量化公众和媒体对这一新兴技术的看法。结果表明，新闻平台和公众对机器人持积极态度。然而，新闻报道与人们的态度之间存在偏差。在各种机器人类型中，性爱机器人引发了最激烈的争论。此外，我们的评估表明，公众和新闻媒体对机器人的概念在最近几年已经发生了变化。更具体地说，从纯粹的工业用途的机器转向更多的社会，辅助和多用途的小工具是显而易见的。
2019-05-05 cs.CY cs.RO cs.SI
Q-DISCO: Query-Centric Densest Subgraphs in Networks with Opinion Information
本文提出 Q-DISCO 方法，针对带观点信息的网络，通过两种启发式算法求解 NP 难的查询中心稠密子图问题，并在真实数据集上验证了其提取高密度且观点一致子图的有效性。
2024-12-16 cs.SI physics.soc-ph
Dutch General Public Reaction on Governmental COVID-19 Measures and Announcements in Twitter Data
Utrecht University（乌得勒支大学）；Netherlands eScience Center（荷兰电子科学中心）
公众情绪（公众表达的意见、态度或感受）是政府关注的一个因素，因为它直接影响政策的执行。鉴于COVID-19危机的性质前所未有，掌握公众对政府措施及公告的最新意见至关重要。虽然“呆在家里”的政策使得面对面的互动和采访具有挑战性，但分析反映公众对政策措施的意见的实时Twitter数据是一种具有成本效益的方式来了解公众情绪。在此背景下，我们自2020年2月荷兰爆发COVID-19疫情起使用Twitter API收集流媒体数据，并追踪荷兰公众对政府措施及公告的反应。我们对过去七个月的推文频率和公众情绪进行了时间分析。我们还确定了公众对两个荷兰政策的态度在案例研究：一个关于社交距离，一个关于戴口罩。通过展示这些初步结果，我们旨在向公众、科学家和政策制定者提供有关COVID-19的社交媒体讨论的可见度。数据汇集和分析将随着时间的推移而更新和扩展。
2020-12-21 cs.CL cs.IR cs.SI
Exploring celebrity influence on public attitude towards the COVID-19 pandemic: social media shared sentiment analysis
COVID-19疫情为健康传播带来新机遇，包括公众使用线上渠道表达健康相关情绪的增加。人们纷纷转向社交媒体网络分享与COVID-19疫情影响相关的情绪。在本文中，我们研究的作用，社会信息共享的人在公众眼中（即运动员，政治家，新闻人员），在确定整体公共话语方向。我们于二零二零年一月一日至二零二二年三月一日期间收集了约13，000，000条推文。使用微调的DistilRoBERTA模型计算每条推文的情绪，该模型用于比较与“公众眼中的人”同时出现的COVID-19疫苗相关推文（推文）。我们的研究结果表明，在2019冠状病毒病大流行的头两年，公众眼中的人物分享的信息中同时出现的情感内容的一致模式影响了公众舆论，并在很大程度上刺激了在线公共话语。我们证明，随着疫情的发展，公众在社交网络上的情绪受到公众眼中的人所共有的风险认知、政治意识形态和健康保护行为的影响，通常是负面的。
2023-02-23 cs.CL cs.IR cs.LG
