HyperGraphDis ist ein neuartiger Ansatz zur Erkennung von Desinformation auf Twitter, der eine hypergraphbasierte Darstellung nutzt, um die komplexen sozialen Strukturen von Retweet-Kaskaden, Beziehungsmerkmale zwischen Nutzern sowie semantische und thematische Nuancen zu erfassen.
Die Studie untersucht die latenten kognitiven Strukturen, die in den Wahrnehmungen von Individuen in sozialen Netzwerken enthalten sind. Durch die Verwendung der nichtnegativen Tucker-Zerlegung (NNTuck) können gemeinsam genutzte relationale Schemata identifiziert werden, die die Wahrnehmungen der Netzwerkteilnehmer prägen.
Die Identifizierung und Analyse von Meinungsführern in WallStreetBets während der GameStop-Saga ermöglicht Einblicke in soziale Rollen und Dynamiken.
Ein neues Modell zur Vorhersage der Informationsverbreitung in sozialen Netzwerken unter Berücksichtigung von Benutzerbeziehungen und Einstellungen.
Echokammern auf Twitter können durch eine entropiebasierte Methode erkannt werden, die eine geringe Präsenz, aber einen signifikanten Einfluss auf die Diskussion zeigt.