ソーシャルメディア に関する最新の記事

情報がさまざまなネットワークを通じてどのように広がり、社会的行動に影響を与えるかの分析。

ユーザーを削除したときのネットワークの意見への影響を評価する方法。

研究が効果的なマーケティングのための未来のインフルエンサーを特定するモデルを提案してるよ。

新しいデータセットが、いろんなプラットフォームでのフェイクニュース検出を改善する手助けをしてるよ。

ソーシャルメディアが道徳や政治問題についての議論をどう形作っているかを調べる。

DORISは、ソーシャルメディアの投稿を分析して、うつの兆候を早く見つけるよ。

この研究は、SNSで低信頼性のニュースを共有しているコミュニティを調べてるよ。

この研究は、コロナウイルスのパンデミック中にヨーロッパでのツイッター上のワクチンに関する議論を調べてるよ。

画像とテキスト分析を使ってミームの感情を検出するためのフレームワーク。

推薦におけるデータ拡張とコントラスト学習の役割を検討する。

新しい方法がデータの希薄性に対処することで、レコメンデーションシステムの効率を高めてるよ。

選挙で有権者に影響を与えるための現代的な戦術の分析。

Virboの革新的なシステムを使って、簡単にトーキングアバター動画を作ろう。

ユーザーがコンテンツの正確さを評価して、より良い情報エコシステムを作る手助けをしてるよ。

自殺願望の兆候を見つけるためにSNSデータを分析してる。

コミュニティのニーズや強みを理解するためにSNSを活用する。

Magic Fixupが動画ベースのテクニックで写真編集をどう変えるか学ぼう。

この研究は、ソーシャルボットが気候アクティズムに関するオンラインディスカッションにどんな影響を与えるかを調査してるよ。

研究が、接続の欠如がネットワーク全体のリンク予測精度にどう影響するかを調べてるよ。

人間とAI生成のフェイクニュースに対する公衆の反応を調査中。

この研究は、韓国のソーシャルメディアにおける攻撃的な言葉に対するユーザーの意図した攻撃について扱ってるよ。

MIM-Reasonerは、複数のソーシャルメディアプラットフォームにわたる情報の拡散を最適化するんだ。

ソーシャルメディアでのスタンス検出を改善するために、スタンス理論を紹介するよ。

新しいアプローチでユーザーが有毒な言葉の扱いに意見を言えるようになるよ。

人間とAIのバイアスがソーシャルメディアのやりとりに与える影響を調べる。

この研究では、chatGPTが生成したキャプションがスポンサーコンテンツを特定する効果を評価してるよ。

ソーシャルメディアでのヘイトに対抗するための効果的なカウンタースピーチの方法を検討中。

新しい方法がモデルが画像の中の関係を特定するのを改善する。

インドにおけるCOVID-19中の宗教団体の話し合いの影響を調査する。

中国のSNSで有害な言葉を見つけるのって難しいよね。

ナイジェリアの独特なTwitter環境でのヘイトスピーチ検出に関する研究。

WhatsAppエクスプローラーは、研究者が倫理的にデータを集めつつ、ユーザーのプライバシーを守るのを手助けするよ。

マルチレイヤーネットワークとその実世界での応用についての深堀り。

オンライン陰謀論を特定して分類する新しいシステム。

新しいモデルがツイートからの世論分析を改善するよ。

不確かでノイズの多いデータセットから意味のあるパターンを抽出するためのフレームワーク。

研究がユーザー活動とメッセージの毒性に対するデフェデレーションの影響を調べてるよ。

新しい評価方法は、オンラインでの有害コンテンツの検出を改善することを目指している。

今日の世界で、偽情報が信念や行動にどう影響するかを分析してる。

フェディバースのコンテンツモデレーション問題に革新的な戦略で取り組む。