Political Leanings in Web3 Betting: Decoding the Interplay of Political and Profitable Motives
本文利用区块链数据构建政治博彩倾向得分（PBLS），通过分析Polymarket上超1.5万个地址的行为，揭示了Web3预测市场中政治与盈利动机的动态交互，为去中心化市场的决策理解与平台优化提供了见解。
2024-07-20 cs.CY cs.HC cs.SI
Does Twitter know your political views? POLiTweets dataset and semi-automatic method for political leaning discovery
Wroclaw University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫理工大学）
每天，世界上都充斥着在Twitter或Facebook上发布的数百万条信息和声明。社交媒体平台试图保护用户的个人数据，但仍然存在滥用的风险，包括选举操纵。你知道吗，只有13篇文章涉及社会上重要或有争议的话题，就足以预测一个人的政治倾向，F1分数为0.85？为了研究这一现象，我们创建了一种新的半自动政治学习发现的通用方法。它依赖于一个人工智能数据注释程序，该程序被评估为与人类注释者达到0.95的一致性（作为准确性度量）。我们还介绍了POLiTweets -第一个公开开放的波兰数据集，用于在多方设置中发现政治派别，包括来自近10 k波兰写作用户的147 k推文，以及来自166个用户的近40 k推文，作为测试集手动注释。我们使用我们的数据来研究主题背景下的领域转移方面和内容作者的类型-普通公民与专业政治家。
2022-06-14 cs.CL cs.LG cs.SI
Auditing Political Exposure Bias: Algorithmic Amplification on Twitter/X During the 2024 U.S. Presidential Election
University of Southern California（南加州大学）；Thomas Lord Department of Computer Science（托马斯·洛德计算机科学系）；Information Sciences Institute（信息科学研究所）
本文通过审计X平台在2024年美国总统选举期间的算法推荐，发现算法倾向于高流行度账户，导致右倾用户暴露不平等，同时加剧政治极化问题。
2025-03-20 cs.SI
Political Leaning Inference through Plurinational Scenarios
HiTZ Center - Ixa, University of the Basque Country UPV/EHU（巴斯克大学UPV/EHU HiTZ中心 - Ixa）
本文针对西班牙三个多民族地区，提出基于转推的无监督用户表示方法Relational Embeddings，在二元及多党派框架下实现政治倾向推断，实验证明其在有限训练数据下依然有效。
2024-06-12 cs.CL cs.CY cs.SI
Retweet-BERT: Political Leaning Detection Using Language Features and Information Diffusion on Social Networks
Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所）；Viterbi School of Engineering, University of Southern California（南加州大学维特比工程学院）；Annenberg School of Communication, University of Southern California（南加州大学安纳伯格传播学院）
提出Retweet-BERT模型，利用转推网络结构和用户资料语言特征估计Twitter用户政治倾向，在两个数据集上达到96%-97%的宏F1分数，并揭示了COVID-19话题中右倾用户的政治回音室现象。
2023-04-06 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
Inside the Right-Leaning Echo Chambers: Characterizing Gab, an Unmoderated Social System
许多社交媒体系统（如Twitter和Facebook）的内容节制促使一个新的促进言论自由的社交网络系统Gab的出现。不久之后，Gab因违反公司的仇恨言论政策而被从Google Play商店中删除，并因类似原因被苹果拒绝。在本文中，我们Gab的特点，旨在了解谁是用户谁加入了它，什么样的内容，他们在这个系统中共享。我们的研究结果表明，Gab是一个非常政治化的系统，它托管了来自其他社交网络的被禁止用户，其中一些是由于可能的仇恨言论和与极端主义的联系。我们提供了第一个测量新闻传播的右倾回声室内，调查的社交媒体，读者很少接触到的内容，跨越意识形态线，而是与内容，加强他们当前的政治或社会观点喂养。
2018-07-10 cs.SI
Publishing patterns reflect political polarization in news media
数字新闻媒体依赖于各种外部撰稿人，从自由撰稿人到政治评论员，再到高管和政客。这些外部依赖性在新闻媒体之间建立了一个网络，沿着它们共享的贡献者进行追踪。利用网点之间的联系，我们展示了贡献者的出版轨迹如何与网点的政治倾向保持一致。我们还展示了渠道的两极分化集群如何转化为新闻报道主题和发表文章的风格和语气的差异。此外，我们展示了跨党派分歧的贡献者如何倾向于关注不太明确的政治话题。这项工作解决了媒体极化文献中的一个重要空白，强调新闻媒体生产方面的结构性因素如何创造一个由政治倾向塑造的生态系统，独立于任何一个人或组织的优先事项。
2021-01-14 cs.CY cs.SI
Decoding Political Polarization in Social Media Interactions
本文分析约4700万条Facebook帖子及1.7亿用户互动，揭示不同政治倾向用户在评论与点赞行为上的选择性接触差异，以理解线上政治两极分化。
2024-07-04 cs.SI physics.soc-ph
Social Media Polarization and Echo Chambers in the Context of COVID-19: Case Study
背景：2020年的社交媒体聊天主要由COVID-19疫情主导。现有研究表明，COVID-19话语高度政治化，政治偏好与对病毒的信念和不信念有关。当话题变得政治化时，人们可能会陷入回音室，也就是说，人们只会看到他们已经同意的信息，从而加强了他们的确认偏见。了解信息传播和政治偏好之间的关系对于有效的公共卫生传播至关重要。目的：我们的目的是研究两极分化的程度，并检查美国Twitter上与COVID-19话语相关的回声室结构。研究方法：首先，我们提出了Retweet-BERT，这是一个可扩展且高度准确的模型，用于通过利用语言特征和网络结构来估计用户极性。然后，通过分析Retweet-BERT预测的用户极性，我们提供了新的见解党派用户的特征。结果：我们观察到，右倾用户在生产和消费COVID-19信息时明显更活跃。我们还发现，大多数具有高度影响力的用户都是党派人士，这可能会导致进一步的两极分化。重要的是，虽然左倾和右倾社区都存在回音室，但右倾社区在回音室中的联系要紧密得多，与其他社区隔离开来。结论：我们提供的经验证据表明，政治回声室是普遍存在的，特别是在右倾社区，这可能会加剧暴露于信息符合预先存在的用户的意见。我们的研究结果在发展有效的公共卫生运动和促进网上事实信息的传播方面具有更广泛的意义。
2021-08-10 cs.SI
Partisan Asymmetries in Online Political Activity
我们研究了超过18，000名政治活跃的Twitter用户在行为，沟通模式和社交互动方面的党派差异，以提供证据表明美国在线政治格局中党派参与程度的变化。分析这些用户在2010年中期国会选举附近的通信活动所定义的网络，揭示了一个高度隔离，以及集群的党派社区结构。使用集群成员作为一个高保真（87%的准确率）代理的政治派别，我们的特点是广泛的差异，在行为，沟通和社会连接的左倾和右倾的Twitter用户。我们发现，在2008年竞选的网络政治动态相比，右倾的Twitter用户表现出更高水平的政治活动，更紧密的互联社会结构，和通信网络拓扑结构，促进政治信息的快速和广泛的传播。
2012-06-19 cs.HC cs.SI physics.soc-ph
The Shapes of the Fourth Estate During the Pandemic: Profiling COVID-19 News Consumption in Eight Countries
本研究提出新方法测量八国媒体受众政治倾向分布，通过高保真COVID-19推文数据集和用户地理位置提取，发现多数国家呈双峰倾向分布，并验证新的媒体偏见估计与现有得分高度相关，揭示COVID-19新闻消费模式。
2023-08-02 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Whose Side Are You On? Investigating the Political Stance of Large Language Models
本文提出定量框架调查LLMs的政治取向，发现当用户查询包含职业、种族或政治派别细节时，LLMs的回答更倾向自由派或左倾观点，建议用户使用中立提示语言以避免政治化回答。
2024-03-15 cs.AI cs.CL cs.SI
Evaluating the Relationship Between News Source Sharing and Political Beliefs
本研究通过对应分析估计 Media Sharing Index (MSI)，考察阿根廷2019年选举期间Twitter用户的新闻分享行为，发现中右翼用户偏好同立场媒体，而中左翼用户媒体消费更多样，该方法可推广至其他国家评估政治倾向与媒体分享的相关性。
2024-10-15 cs.SI physics.soc-ph
Review of Inferring Latent Attributes from Twitter
本文回顾了2011年至2013年关于如何从一个人的推特和邻居数据中推断出性别，政治倾向等潜在属性的文献。人口统计数据的预测可以为企业带来价值，可以证明在法律调查中是有用的。此外，政治倾向可以从网上提供的各种各样的用户数据中推断出来。这篇评论的动机是了解如何从可用的twitter数据中获得大数据集。用户的推文和再推行为可以被用户推断属性，如性别，年龄等，我们在本文中探讨如何在未来这一领域可以扩大和未来研究的可能途径。
2015-10-25 cs.CY cs.SI
Quantitative Analysis of Forecasting Models:In the Aspect of Online Political Bias
Oklahoma State University（俄克拉荷马州立大学）
本文针对在线政治偏见预测研究不足的问题，提出将社交媒体帖子分为五类政治倾向的启发式方法，并在 Twitter 和 Gab 数据集上系统评估现有时间序列预测模型，以揭示政治偏见预测的挑战与机遇。
2023-09-19 cs.CY cs.LG cs.SI
Identifying Partisan Slant in News Articles and Twitter during Political Crises
在本文中，我们感兴趣的是了解主流和社会媒体之间的相互关系，在形成公众舆论在大规模危机，特别是关于如何在主流新闻和社交网络上的事件是框架，以及如何在这些框架中使用的语言可能允许推断政治倾向和党派之争。我们通过分析2013-2014年乌克兰大规模抗议活动（称为“亲欧盟示威”）的4000多万条推文和400多万篇新闻文章的数据集，以及乌克兰东部和克里米亚的俄罗斯，亲俄罗斯和乌克兰部队之间的后亲欧盟示威冲突，研究了主流和社交媒体中政治议程设置的语言选择。我们设计了一个自然语言处理算法来分析大规模的语言标记，这些标记指向在线媒体中的特定政治倾向，并表明可以以高准确度推断新闻文章和Twitter帖子中的政治倾向。这些发现使我们能够更好地了解大规模危机期间党派意见形成的动态，以及在这种情况下主流媒体和社交媒体之间的相互作用。
2017-03-16 cs.SI
The POLUSA Dataset: 0.9M Political News Articles Balanced by Time and Outlet Popularity
报道政策问题的新闻文章是社会科学中的重要信息来源，也经常用于其他用例，例如，训练NLP语言模型。为了从新闻分析中获得有意义的见解，需要代表真实世界分布的大型数据集，例如，关于所包含的出口的受欢迎程度、局部或跨时间。经常需要关于媒体出版商政治倾向的信息，例如，研究政治领域新闻报道的差异，这是社会科学研究媒体偏见和相关社会问题时的主要用例之一。关于这些要求，现有的数据集存在重大缺陷，导致研究界在数据集创建方面的冗余和繁琐的工作。为了填补这一空白，我们提出了POLUSA，这是一个代表美国普通新闻消费者所感知的在线媒体格局的数据集。该数据集包含2017年1月至2019年8月期间由代表政治光谱的18家新闻媒体发表的90万篇文章。每一个出口都被贴上了政治倾向的标签，我们使用八个数据源的系统聚合来得出这一点。新闻数据集在出版日期和出口受欢迎程度方面是平衡的。POLUSA可以学习各种科目，例如，媒体效应和政治党派。由于其大小，数据集允许利用数据密集型深度学习方法。
2020-05-27 cs.DL cs.IR cs.SI
Bluesky: Network Topology, Polarization, and Algorithmic Curation
本文刻画了Bluesky社交网络的拓扑结构、极化现象与算法策展，发现其结构类似主流平台，但政治极化微弱，而议题分歧显著。
2025-02-28 cs.SI
Exploring the political pulse of a country using data science tools
在本文中，我们说明了如何使用数据科学技术来分析复杂的人际沟通。特别是，我们认为政党领导人的推文是政治方案和思想的动态代理。我们还研究了其内容的时间演变作为对特定事件的反应。我们使用适应社交媒体的新工具分析推文中的积极和消极情绪水平。我们还训练人工智能来识别推文的政治派别。人工智能能够以71- 75%的精度预测推文的来源，并以90%左右的精度预测政治倾向（左或右）。这项研究旨在被视为跨学科性质的概念验证，在数据科学和政治分析之间的接口。
2020-11-20 cs.CY cs.SI
Neutral bots probe political bias on social media
试图遏制滥用和错误信息的社交媒体平台被指控存在政治偏见。我们部署中立的社交机器人，他们开始关注Twitter上的不同新闻来源，并跟踪它们，以探测平台机制与用户交互之间出现的不同偏见。我们没有发现任何强有力或一致的证据表明新闻提要中存在政治偏见。尽管如此，美国Twitter用户接触到的新闻和信息在很大程度上取决于他们早期联系人的政治倾向。保守派账户的互动偏向右翼，而自由派账户则接触到温和的内容，将他们的经验转向政治中心。党派账户，尤其是保守的账户，往往会收到更多的关注者，并关注更多的自动化账户。保守的帐户也发现自己在更密集的社区，并接触到更多的低可信度的内容。
2021-07-20 cs.CY cs.SI
Learning Ideological Embeddings from Information Cascades
ISI Foundation（意大利科学与技术研究所基金会）；ICAR-CNR（意大利国家研究委员会认知科学与技术研究所）；Aarhus University（奥胡斯大学）；Eurecat（西班牙加泰罗尼亚技术中心）
通过用户的意识形态倾向来模拟社交网络中的信息级联，可以帮助理解错误信息传播和确认偏见等现象，并设计减轻其毒性影响的技术。在本文中，我们提出了一个随机模型来学习每个用户在多维意识形态空间中的意识形态倾向，通过分析政治上突出的内容传播的方式。特别是，我们的模型假设，信息传播从一个用户到另一个用户，如果两个用户都感兴趣的主题和意识形态相互一致。为了推断我们的模型的参数，我们设计了一个基于梯度的优化过程，最大限度地提高所观察到的一组信息级联的可能性。我们在Twitter和Reddit上进行的真实政治讨论实验证实，我们的模型能够在多维意识形态空间中学习社交媒体用户的政治立场。
2021-09-28 cs.CY cs.LG cs.SI
Characterizing Political Campaigning with Lexical Mutants on Indian Social Media
本文通过多语言嵌入和网络分析识别并表征印度社交媒体上带有词汇突变的政治竞选活动，揭示其如何绕过平台政策并夸大政治分歧。
2024-01-07 cs.HC cs.SI
Can Social Media Platforms Transcend Political Labels? An Analysis of Neutral Conservations on Truth Social
本文通过分析 Truth Social 上维基百科链接的传播，发现含链接的帖子互动更低、话题更中立，表明不应以政治标签一概而论地判定平台属性，而应深入考察具体内容。
2024-06-05 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
Platform Sorting Drives Ideological Fragmentation in the Social Media Ecosystem
Sapienza University of Rome（罗马第一大学）；University of Padova（帕多瓦大学）；Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）
通过分析2020和2024年美国大选期间六大平台的政治信息动态，发现意识形态碎片化发生在平台层面，用户逐渐与意识形态一致的环境对齐，且这种平台排序是社交媒体的持久结构特征。
2026-06-09 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Expressing One's Identity Online: Left-Right and cross EU-country variation in self-representation in social media
Sciences Po（巴黎政治学院）
研究分析了欧盟八国社交媒体用户在自我表达和群体身份方面的差异，发现民主、国家生活方式等主题存在显著分歧，揭示了左翼与右翼用户在政治倾向上的差异。
2026-02-11 cs.SI
Search engines in polarized media environment: Auditing political information curation on Google and Bing prior to 2024 US elections
该研究审计2024年美国大选前 Google 与 Bing 的政治信息策展，发现二者均偏向优先呈现左倾来源，且附加界面元素比自然搜索结果更易受时间和州别影响。
2025-01-08 cs.CY cs.IR cs.SI
Red Bots Do It Better: Comparative Analysis of Social Bot Partisan Behavior
最近的研究使人们意识到社交媒体上的机器人问题以及在政治讨论背景下大规模操纵舆论的重大风险。在这项工作中，我们利用Twitter来研究2018年美国中期选举期间的话语，并分析社交机器人活动和与人类的互动。在选举日前后的42天里，我们从近100万用户那里收集了260万条推文。我们使用收集的推文来回答三个研究问题：（i）社交机器人是否根据政治意识形态进行倾斜和行为？(ii)我们能观察到自由派和保守派机器人之间的不同策略吗？(iii)机器人策略有多有效？我们表明，社交机器人可以根据他们的政治倾向准确地分类，并相应地采取行动。保守的机器人与人类机器人分享大部分讨论的话题，而自由的机器人则表现出较少的重叠和更具煽动性的态度。我们研究了机器人与人类的互动，并观察了不同的策略。最后，我们测量了机器人在社交网络中的嵌入性及其活动的有效性。结果表明，保守的机器人在社交网络中嵌入得更深，在对人类施加影响方面比自由的机器人更有效。
2019-02-08 cs.SI
Non-Polar Opposites: Analyzing the Relationship Between Echo Chambers and Hostile Intergroup Interactions on Reddit
先前的研究已经证明了在线回音室和敌对的群体间互动的存在。在本文中，我们通过研究597万Reddit用户的活动和13年来发布的4.21亿条评论来探索这两种现象之间的关系。我们研究了那些更热衷于回声室的用户在评论其他社区时是否更有敌意。然后，我们创建一个类型的政治社区之间的关系，根据他们的用户是否是有毒的对方，是否回音室般的参与这些社区与极化，并对社区的政治倾向。我们观察到回音室和敌对的群体间互动现象，但两者都不普遍存在于社区中。与流行的看法相反，我们发现，两极分化和有毒的言论是更占主导地位的社区之间的相同，而不是对立，双方的政治光谱，特别是在左边;然而，这主要是指集体针对政治外群体。
2022-11-25 cs.CY cs.SI
Tweets2Stance: Users stance detection exploiting Zero-Shot Learning Algorithms on Tweets
Institute of Informatics and Telematics (IIT) - CNR（国家研究委员会信息学与电信研究所）；University of Pisa（比萨大学）
在过去的几年里，人们越来越关注预测活跃的社交媒体用户的政治倾向，这对研究政治预测，意见动态建模和用户极化有很大帮助。现有的方法主要针对Twitter用户，依赖于基于内容的分析或基于内容、网络和通信分析的混合。最近的研究视角利用了这样一个事实，即用户的政治亲和力主要取决于他/她对重大政治和社会问题的立场，从而转移到通过用户生成的内容在社交网络上共享检测用户的立场的重点。本文描述的工作集中在一个完全无监督的立场检测框架，预测用户的立场，通过利用基于内容的分析其Twitter的时间轴的特定的社会政治声明。真实用户的立场可能来自投票建议应用程序，这是一种在线工具，通过将公民的政治偏好与政党政治立场进行比较，帮助公民确定他们的政治倾向。从六个政党对20个不同声明的协议水平的知识开始，该研究的目的是预测一个政党对每个声明的立场，利用Twitter政党账户在Twitter上写的内容。为此，我们提出了Tweets 2Stance（T2 S），这是一种新型的完全无监督的立场检测器框架，它依赖于零样本学习技术来快速准确地对非标记数据进行操作。有趣的是，T2 S可以应用于任何感兴趣的社交媒体用户，而不仅限于政治背景。从多个实验中获得的结果表明，虽然一般最大F1值为0.4，T2 S可以正确地预测姿态，一般最小MAE为1.13，这是考虑到任务复杂性的一个很大的成就。
2022-04-22 cs.AI cs.SI
Sub-Standards and Mal-Practices: Misinformation's Role in Insular, Polarized, and Toxic Interactions on Reddit
该研究针对Reddit平台，探究不可靠信息对政治不文明与有毒互动的影响，通过多种回归与图模型证实其会提升有毒言论概率并加剧不同政治倾向用户的互动极化。
2024-10-30 cs.CY cs.SI
Blind Men and the Elephant: Detecting Evolving Groups In Social News
我们提出了一个自动化和无监督的方法，一个新的总结的群体行为的基础上的内容偏好。我们表明，图论社区进化（基于用户对内容的偏好相似性）是有效的索引这些动态。结合针对每个社区自动识别的代表性内容的文本分析，我们的方法产生了一种新的多层表示不断发展的群体行为。我们展示了这种方法的背景下，政治话语的社会新闻网站的数据，跨越四年多的时间，并发现共存的政治倾向在较长的时间和破坏性的外部事件，导致现有模式的重大重组。最后，在不存在地面真相，我们提出了一个新的评估方法，通过使用熵的措施作为证据的连贯性沿这些群体的演化路径。这种方法对于需要对用户活动进行粒度分析的在线论坛的设计者和管理者以及希望将查询扩展到网络上可用的大规模数据的社会和政治科学研究人员来说是有价值的。
2013-11-02 cs.IR cs.SI physics.soc-ph
Roots of Trumpism: Homophily and Social Feedback in Donald Trump Support on Reddit
我们研究了在Reddit的政治讨论中对唐纳德特朗普的支持。拥有近80万订阅者的“r/The_Donald”是Reddit上最大的社区之一，也是特朗普支持者的主要中心之一。它创建于2015年，在唐纳德特朗普开始总统竞选后不久。通过仅使用2012年的数据，我们预测在2016年，即美国最后一次总统选举年，成为唐纳德特朗普支持者的可能性。为了描述特朗普支持者的行为，我们从三个不同的社会学假设中得出：同性恋，社会影响力和社会反馈。我们将每个假设操作为每个用户的一组特征，并训练分类器来预测他们在r/The_Donald中的参与。我们发现，基于同性恋和基于社会反馈的特征是最具预测性的信号。相反，我们没有观察到社会影响机制的强烈影响。我们还对表现最好的模型进行了反思，以在Reddit上构建唐纳德特朗普的典型支持者的“人物”。我们发现证据表明，最突出的特征包括男性利益占主导地位、保守派和自由主义政治倾向，以及与政治不正确和阴谋内容的联系。
2020-05-04 cs.CY cs.SI
Meaningful Context, a Red Flag, or Both? Users' Preferences for Enhanced Misinformation Warnings on Twitter
警告用户社交媒体上的错误信息并不是一个简单的可用性任务。软适度必须在揭穿谎言和避免适度偏见之间取得平衡，同时保持社交媒体消费流。因此，平台在可疑的错误信息内容下采用具有通用文本的最小可区分的警告标签。这种方法导致了一个不利的结果，警告“适得其反”，用户相信错误信息更多，而不是更少。作为回应，我们开发了增强的错误信息警告，用户被告知信息危害的上下文，并暴露在标准的警告图标。我们在337名参与者的可用性研究中对Twitter的原始警告标签进行了A/B评估。大多数参与者更喜欢这些增强功能，因为它们有助于识别和避免错误信息。增强的警告标签最受政治上左倾的参与者的青睐，在较小程度上温和的参与者，但它们也吸引了大约三分之一的右倾参与者。教育水平是影响参与者偏好的唯一人口因素。我们利用我们的研究结果，提出了针对用户的改进措施，以软缓和社交媒体上的错误信息。
2022-05-02 cs.CY cs.HC cs.SI
News consumption and social media regulations policy
在线用户倾向于按照他们的信仰体系消费信息，而忽略不同的信息。在COVID-19大流行期间，用户会接触到大量关于具有高度不确定性的新主题的信息。在本文中，我们分析了两个实施相反审核方法的社交媒体，Twitter和Gab，以评估新闻消费与COVID-19相关内容监管之间的相互作用。我们比较了这两个平台上大约300万条内容，分析了用户与新闻文章的互动。我们首先描述了用户在两个平台上的消费模式，重点关注新闻媒体的政治倾向。最后，我们通过对用户交互网络的动态建模来描述回声室效应。我们的研究结果表明，Twitter所追求的适度的存在产生了显着减少可疑的内容，从而在参与和评论方面对可靠来源的从属关系。相反，对Gab缺乏明确的监管导致用户倾向于参与这两种类型的内容，对可能导致蔑视/认可行为的可疑内容表现出轻微的偏好。Twitter用户表现出对可靠内容的隔离，具有统一的叙述。相反，Gab提供了一个更加多样化的结构，用户，独立于他们的倾向，跟随那些对可疑新闻略有两极分化的人。
2021-06-07 cs.CY cs.SI
Generalizing Hate Speech Detection Using Multi-Task Learning: A Case Study of Political Public Figures
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
提出一种多任务学习流水线，在多个仇恨言论数据集上联合训练以提升跨数据集泛化能力，并构建了包含30余万条推文的政治公众人物数据集PubFigs，验证了该方法在未见数据集上的显著改进。
2025-04-04 cs.CL cs.CY cs.SI
Understanding Divergent Framing of the Supreme Court Controversies: Social Media vs. News Outlets
University of Rochester（罗切斯特大学）
本文通过定性与定量分析，比较社交媒体与传统媒体在美国最高法院关于平权行动、学生贷款和堕胎权裁决上的框架建构差异，发现社交媒体立场更极化，而新闻媒体仅在部分议题上呈现左右极化，揭示了不同媒介框架差异对舆论和政策的影响。
2023-09-18 cs.CL cs.SI
Conflicting narratives and polarization on social media
Max Planck Institute for Mathematics in the Sciences（马克斯·普朗克数学科学研究所）；Laboratoire Lattice, École Normale Supérieure - PSL - CNRS - Univ. Sorbonne Nouvelle（格子实验室，巴黎综合理工学院-PSL-CNRS-索邦大学）；médialab, Sciences Po（媒体实验室，巴黎政治学院）
本文通过分析德国推特圈中对立意见群体的冲突叙事，揭示了极化的话语机制，并首次发现政治行动者跨议题对齐意见的叙事对齐策略。
2025-07-21 cs.CL 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
Analysing user identity via time-sensitive semantic edit distance (t-SED): A case study of Russian trolls on Twitter
在数字时代，人们越来越多地根据个人在Twitter和Facebook等在线社交网络中留下的痕迹对其进行分析和分组。在本文中，我们开发和评估一种新的文本分析方法，通过重新定义身份作为一个序列的时间戳项目（如鸣叫文本）的用户身份和社会角色的研究。我们通过开发一种新的文本距离度量标准，时间敏感的语义编辑距离（t-SED），它占多个轨迹的时间上下文，操作化这个想法。为了评估这种方法，我们进行了俄罗斯在线巨魔活动在美国政治话语的案例研究。这个新的度量标准允许我们根据巨魔的踪迹（在这种情况下是推文）将其社会角色分类为预定义的类别之一左倾，右倾和新闻提要。我们展示了t-SED度量的有效性，以衡量推文之间的相似性，同时考虑到时间背景，我们使用新的数据可视化技术和定性分析，以发现新的经验见解俄罗斯巨魔活动，尚未确定在以前的工作。此外，我们强调了与演员网络理论和加布里埃尔·塔尔德的相关假设领域的连接，我们讨论了如何使用t-SED的社会序列分析可以提供新的途径来解决社会理论中的一个长期存在的问题：如何分析社会，而不分离到微观与宏观层面的现实。
2019-07-22 cs.CY cs.SI
Mapping Election Toxicity on Social Media across Issue, Ideology, and Psychosocial Dimensions
University of Southern California（南加州大学）
研究通过分析社交媒体上的选举讨论，探讨毒性在不同议题、意识形态及心理社会维度上的差异，揭示毒性表达的驱动因素及情感与道德框架的影响。
2026-04-18 cs.CL cs.CY cs.SI
Network analysis reveals news press landscape and asymmetric user polarization
Indiana University（印第安纳大学）；Sungkyunkwan University（成均馆大学）；Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）
本研究利用Naver News上超3600万条评论和33万篇文章的网络分析，揭示2022年韩国总统选举期间新闻用户群体存在显著且不对称的情感极化与回音室现象，并发现不同政治群体采用不同沟通策略。
2025-10-18 cs.SI physics.soc-ph
Analyzing the Language of Food on Social Media
University of Arizona（亚利桑那大学）
我们调查了社交媒体上食物语言背后的预测能力。我们从Twitter上收集了超过300万条与食物相关的帖子，并证明了许多潜在的人口特征可以直接从这些数据中预测：超重率，糖尿病率，政治倾向和作者的家庭地理位置。对于所有任务，我们基于语言的模型都显著优于多数类基线。通过更复杂的自然语言处理（如主题建模），性能得到了进一步提高。我们分析了哪些文本特征对这些数据集具有最强的预测能力，从而深入了解食物语言、地理位置和社区特征之间的联系。最后，我们设计并实现了一个在线的数据集的实时查询和可视化系统。可视化工具，如地理参考热图，语义保留词云和时间直方图，使我们能够发现反映在食物语言中的更复杂的全球模式。
2014-09-11 cs.CL cs.CY cs.SI
An Empirical Study of Collective Behaviors and Social Dynamics in Large Language Model Agents
Cornell University（康奈尔大学）
本研究通过分析LLM代理的社会互动，发现其存在偏见和排斥行为，并提出CoST方法以防止有害内容的产生。
2026-02-27 cs.AI cs.SI
The Role of Science in the Climate Change Discussions on Reddit
本研究基于 Reddit 上 14 年气候变化讨论数据，分析科学来源链接的使用比例、变化趋势及与用户政治倾向的关系，揭示科学信息在公共审议中被大众媒体和社交媒体引用所淹没的现状。
2025-02-07 cs.CY cs.SI
COVID-19 Vaccine Hesitancy on Social Media: Building a Public Twitter Dataset of Anti-vaccine Content, Vaccine Misinformation and Conspiracies
有关COVID-19疫苗的虚假声明可能会破坏公众对正在进行的疫苗接种活动的信任，从而对全球公共卫生构成威胁。自2019冠状病毒病疫情开始以来，源自各种来源的错误信息一直在网上传播。在本文中，我们提出了一个Twitter帖子的数据集，这些帖子表现出强烈的反疫苗立场。该数据集由两部分组成：a）以关键字为中心的流媒体数据汇集，其中包含超过180万条推文; b）历史账户级别的收集，其中包含超过1.35亿条推文。前者利用Twitter流媒体API，从2020年10月中旬开始跟踪一组特定的疫苗相关关键词。后者包括7万个账户的所有历史推文，这些账户参与了反疫苗叙事的积极传播。我们提出了描述性分析，显示随着时间的推移，地理分布，主题，新闻来源和推断帐户政治倾向的活动量。该数据集可用于研究社交媒体上的反疫苗错误信息，并使人们更好地了解疫苗犹豫。根据Twitter的服务条款，我们的匿名数据集可在以下网址公开获取：https://github.com/gmuric/avax-tweets-dataset
2021-05-14 cs.CY cs.SI
Dynamics of Ideological Biases of Social Media Users
研究社交媒体用户意识形态偏见的动态，发现 Twitter 和 Parler 上由同质性驱动的政治偏见群体演化规律，为支持社交群体的技术方案奠定基础。
2024-07-22 cs.CY cs.SI
Analyzing and Estimating Support for U.S. Presidential Candidates in Twitter Polls
本研究分析了2016和2020年美国大选期间近两千个Twitter民调，发现其存在偏向年长男性及Donald Trump的偏差，并证明通过回归和后分层可纠正偏差，使选举估计误差低至1%-2%。
2024-06-05 cs.CY cs.SI
Brief state of the art in social information mining: Practical application in analysis of trends in French legislative 2024
本文综述社交媒体挖掘技术，并运用NLP分析AgoraVox平台数据，揭示2024年法国立法选举中国民联盟的高社交参与度及LLM在舆情预测中的价值。
2024-07-11 cs.CL cs.CY cs.SI
Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis
最近的研究表明，在线用户倾向于选择符合其信念系统的信息，忽略不符合的信息，并加入团体-即，回音室-围绕着一个共同的故事。虽然还没有一种确定回声室的定量方法，但回声室现象在科学和政治层面上都有广泛的争论。为了阐明这个问题，我们引入了回声室的操作定义，并对100万用户在四个社交媒体平台上产生的超过10亿条内容进行了大量的比较分析：Facebook，Twitter，Reddit和Gab。我们推断出用户对有争议的话题的倾向-从疫苗到堕胎-并通过分析不同的特征，如共享链接域，关注页面，关注者关系和评论帖子来重建他们的交互网络。我们的方法量化了回声室的存在沿两个主要方面：同质性的互动网络和偏见的信息扩散到志同道合的同行。我们在社交媒体上发现了特殊的差异。事实上，虽然Facebook和Twitter在所有观察到的数据集中都有明确的回音室，但Reddit和Gab却没有。最后，我们通过比较Reddit和Facebook来测试社交媒体平台对新闻消费的作用。同样，我们发现支持这样一个假设，即像Facebook这样实施新闻推送算法的平台可能会引发回声室的出现。
2020-04-20 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
