インスタグラムにおけるモンキーポックスに関する投稿の分析:感情、憎悪スピーチ、不安の分析のための多言語ラベル付きデータセット
本研究は、2022年7月23日から2024年9月5日の間にインスタグラムに投稿されたモンキーポックスに関する60,127件の投稿からなる多言語データセットを提供し、感情分析、憎悪スピーチ検出、不安検出を行った。
YouTubeの健康関連の推奨事項を監査する - 中絶に関するケーススタディ
YouTubeの推奨システムは中絶に関する偏った情報や虚偽情報を過剰に推奨している可能性がある。
ツイッターにおける早期の噂検出のための包括的な低レベルおよび高レベル特徴分析
ツイッターのマイクロブログストリームにおける噂の早期検出のために、個々のツイートの隠れた表現を学習することで分類性能を向上させる。
早期段階のTwitter上の噂の否定に関する研究
個々のツイートの信頼性を学習することで、噂の早期段階から効果的に検知できる。
アルゴリズムの時代におけるエコーチェンバー: Twitterのフレンド推薦システムの監査
Twitterのフレンド推薦アルゴリズムは、ユーザーのネットワークを政治的に多様化させ、偽情報の拡散を抑制する可能性がある。
ソーシャルメディアにおける虚偽情報検出のための革新的なハイパーグラフアプローチ
ハイパーグラフを活用することで、ユーザー間の複雑な関係性や投稿内容の微妙な違いを捉え、ソーシャルメディア上の虚偽情報を高精度かつ効率的に検出できる。
ツイッターの会話から抽出した議論 - TACO
ツイッター上の会話から議論の構造要素である推論と情報を特定し、議論マイニングのための新しいデータセットTACOを提供する。
ツイッター上のコミュニケーションスタイル:エコーチェンバーとアイデアラボ
ツイッター上のワクチン関連コミュニティにおいて、単一の「エコーチェンバー」ではなく、多様なコミュニケーションスタイルが存在することを明らかにした。
ナイジェリアのTwitterにおける憎悪表現検出の評価: 代表的なデータを用いて
ナイジェリアのTwitterデータを用いた憎悪表現検出モデルの評価により、従来の手法では実世界の性能を過大評価していることが明らかになった。ドメイン適応プリトレーニングとファインチューニングにより、実世界での性能を大幅に向上させることができる。また、人間レビューを活用したモデレーションアプローチの可能性も示された。
Twitterにおける受動的な注意喚起の限界の探索
Twitterユーザーの受動的な注意喚起は、ユーザーの認知能力の限界ではなく、専門家のツイートの可視性の低さが原因である可能性がある。
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