コミュニティの回復が複数のネットワークでのグループダイナミクスにどう影響するかを探ってみて。
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コンピューターサイエンス - 社会と情報ネットワーク
RSS複雑なネットワーク間でグラフを効率的にマッチングするための革新的な方法を探ろう。
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二部グラフにおける影響力のあるコミュニティを発見し、その実世界での応用。
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GHGRLは、言語モデルを使って複雑な異種グラフの分析を簡単にしてくれる。
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コミュニティ検出が複雑なネットワーク内のグループをどう見つけるかを学ぼう。
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SNSでの影響力の成長とその現実の影響について学ぼう。
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高校から大学に進む際に、学生が自分の学習プロセスをどう管理しているかを探ること。
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高次ネットワークでコミュニティがどう形成されるか、そしてその現実世界への影響を探ろう。
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オンラインで噂を効果的に見つけて対処する方法を学ぼう。
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インセプティブグラフニューラルネットワークは、データ表現を良くするために、ホモフィリーとヘテロフィリーのギャップを埋める。
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COVID-19の間にソーシャルメディアのダイナミクスが誤情報の拡散にどんな影響を与えるか。
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時間的グラフを通じて社会的つながりのダイナミックな性質を発見しよう。
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ソーシャルメディアの分極化問題に革新的な解決策で取り組む。
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TrendSimは、ソーシャルメディアのトレンドをシミュレートして、誤情報の影響を研究するんだ。
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2023年のイスラエル・パレスチナ conflictを巡る白熱した議論についての深堀り。
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視覚とテキストの分析を組み合わせた新しいアプローチで、ソーシャルメディアの成功を狙う。
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ランダムウォークがネットワークや社会グループの重要なつながりを明らかにする方法を探ってみよう。
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GLAREを発見しよう！アラビア語のアプリレビューを開発者向けに変革するデータセットだよ。
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ソーシャルネットワークでアイデアを広めるための戦略的な影響力の使い方を学ぼう。
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HierTKGは、デマがどのように時間をかけて広がるかを分析することで、誤情報を管理するのを手助けしているよ。
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ネットワークにおける半教師あり手法を使ったコミュニティ検出の新しいアプローチ。
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AIが楽しい方法でどのように人々を動かすかを探る。
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今日の誤情報の状況におけるファクトチェックャーが直面する障害を調べる。
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エピデミックの時にソーシャルインタラクションがワクチン接種についての選択にどう影響するか。
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研究者がオンラインの意見を分析して共通の見解を特定する方法を見つけよう。
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2022年のケニア総選挙における市民ジャーナリズムの影響を見てみよう。
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TLWalkはコミュニティ構造に効率的に注目してグラフ埋め込みを強化する。
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AIがより良い道徳的判断を下すためのフレームワーク。
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ソーシャルメディアの洞察を干ばつの影響に結びつけて、より良い理解を得る。
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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。
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サイバーグラフが攻撃を効果的に防ぐ方法を学ぼう。
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ソーシャルメディアは、いろんな人たちの間で気候変動の話を作ってるよ。
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グラフの共有構造がいろんな分野での洞察をどう明らかにするかを発見しよう。
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研究者たちが、オンラインの偽情報を効果的に検出する強力な方法を発表したよ。
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複雑なネットワークでつながりが時間とともにどう進化するかを発見しよう。
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サイバーいじめの増加と、それに立ち向かうための研究について調べてる。
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効果的なソーシャルメディアコンテンツのモデレーションの新しい方法を探る。
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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。
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センサーがいろんな分野でターゲット追跡にどんな風に協力するかを発見しよう。
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TikTokが2024年の選挙を前に、若い有権者の政治的な話し合いを変えてるね。
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