Neuste Artikel für Soziale Medien

Ein Blick darauf, wie Ärzte ihr persönliches und berufliches Leben online in Einklang bringen.

Untersuchen, wie Echokammern Meinungen in sozialen Medien formen.

Ein neues Framework verbessert, wie wir aufkommende Ereignisse in sozialen Medien identifizieren.

Untersuchen, wie soziale Medien öffentliche Überzeugungen verzerren und Schweigen fördern.

Analysieren, wie das Sentiment in sozialen Medien die Trends im Kryptomarkt beeinflusst.

Eine neue Methode, um schädliche Anwendungen grosser Sprachmodelle nachzuvollziehen.

Eine Studie darüber, wie die Pandemie die politische Äusserung auf Twitter beeinflusst hat.

Untersuchung der unethischen Praktiken im KI-gesteuerten Arbeitsmarkt und Influencer-Marketing.

Diese Forschung untersucht Selbsttrainingsmethoden zur Verbesserung der Erkennung von Hassrede in sozialen Medien.

Forscher verbessern die Klassifizierung von Meme-Sentiment mit bestehenden unimodalen Datensätzen.

Untersuchung der Privatsphäre von Nutzern und Peer-Überwachung in identitätsbasierten Online-Communities.

Ein neues Modell verbessert die Erkennung von Hassrede auf Social-Media-Plattformen.

Untersuchen, wie Mitleser die Erkennung von Fake News in sozialen Medien beeinflussen.

Aggregate Query Sculpting vereinfacht die Datenanalyse durch interaktive Visualisierungstechniken.

Forschung vergleicht die Wirksamkeit von maschinellen Lernmethoden zur Erkennung von Fake News.

Eine Studie untersucht die Fairness in Yelps Empfehlungs- und Rankingsystemen.

Die Untersuchung des Anstiegs und der Risiken von Jailbreak-Prompts in Sprachmodellen.

Eine Studie darüber, wie soziale Medien die öffentlichen Emotionen bei grossen Ereignissen widerspiegeln.

Die Kostenersparnisse durch den Einsatz von Sprachmodellen für Manipulation und Einfluss untersuchen.

AvatarVerse verwandelt Texte mühelos in detaillierte 3D-Avatare.

Eine neue Methode verbessert Geschwindigkeit und Genauigkeit in Empfehlungssystemen.

Die Ansichten der russischen Bürger zum Konflikt in der Ukraine durch soziale Medien untersuchen.

Wie die Pandemie unsere Verbindung zur Natur verändert hat.

Neue Methoden zielen darauf ab, Online-Toxizität mit Prompt-Lerntechniken zu bekämpfen.

Ein schneller Algorithmus erkennt Fake-Accounts, bevor sie Schaden anrichten können.

Untersuchen, wie verlässliche Nachrichten unbeabsichtigt falsche Erzählungen unterstützen können.

Ein neuer Ansatz verbessert die Erkennung von schädlichen Memes durch gezielte Fragestellungen.

Studie zeigt, wie gemeinsame Identitäten Twitter-Interaktionen beeinflussen.

Untersuchen, wie soziale Medien die Diskussionen über die Genesung von Opioidabhängigkeit prägen.

Dieser Artikel untersucht, wie Überzeugungen in einer Welt voller Fehlinformationen entstehen.

HICL verbessert das Verständnis von Social-Media-Posts mit Hashtags und kontextuellem Lernen.

Eine Studie, die die Sprachverwendung in sozialen Medien und in Gemeinschaften vergleicht.

In diesem Artikel geht's um die Herausforderungen bei der Erkennung abstrakter Konzepte in der Computer Vision.

Eine Studie darüber, wie KI-Faktenprüfungen die Wahrnehmung politischer Nachrichten beeinflussen.

Untersuchen, wie gesperrte Twitter-Accounts politische Diskussionen und Wahlen beeinflusst haben.

Neue Methoden identifizieren verknüpfte Konten, um missbräuchliche Inhalte in sozialen Medien zu reduzieren.

ViCo verbessert die Erstellung von spannenden Kommentaren für Online-Videos.

Die Rolle von maschinellem Lernen bei der Erkennung von Fehlinformationen und die damit verbundenen Herausforderungen erkunden.

Eine neue Methode, um sich entwickelnde Netzwerke effektiv über die Zeit zu analysieren.

Untersuchung von Methoden zur Identifizierung von politischen Parteizugehörigkeiten anhand von Twitter-Aktivitäten.