Kristina Lerman

ソーシャルメディアデータを使って公共の感情を分析する方法。

2023年10月のハマス攻撃後のReddit上の世論の調査。

ソーシャルメディアが摂食障害を助長する方法と、それが個人に与える影響を調べる。

Twitterでの政治的議論とコミュニティのやり取りの分析。

この記事では、言語モデルのバイアスと異なる社会グループとの感情的な一致について調査する。

この記事は、言語モデルがトレーニングデータからイデオロギー的バイアスをどのように取り込むかを調べている。

事前知識がLLMの感情認識能力にどう影響するかの研究。

感情が政治的な分断や意思決定にどう影響するかを見てみよう。

SoMeRは、より良いオンライン行動の洞察のために多様なユーザーデータを組み合わせるよ。

オンラインで言語モデルがジェンダークィア言語をどう扱うかを調査中。

オンラインのヘイトコミュニティに対するカウンタースピーチの効果を調べる。

ソーシャルメディアでネガティブなコンテンツを特定するために言語パターンを分析中。

パンデミック中に健康の専門家と偽専門家がどんなふうにコミュニケーションしてたかを調べる。

オンラインのボディイメージの会話におけるジェンダーダイナミクスを探る。

オンライングループとLLMをうまく合わせて、より良い洞察を得る方法を探ってる。

研究者たちは、実際のリスクなしで摂食障害の介入をテストする方法を作り出した。

主観的なタスクを処理する際の言語モデルの限界を調査すること。

COVID-19パンデミック中の研究活動の変化を分析。

ロシア-ウクライナ戦争中の進化するオンラインストーリーの調査。

ソーシャルメディアのコンテンツ推薦における公平性とバイアスの調査。

研究によれば、アルゴリズムがソーシャルネットワーク上のユーザーの見解をどのように形成するかがわかる。

友達が人気や幸せに対する自分の見方にどう影響するかを見てみよう。

1900年から2015年までのアメリカの都市がどう変わったかを調べる。

感情の対立が高まってるのと、その社会への影響を探ってみよう。

摂食障害のためのオンラインスペースのサポートと害を調べる。