드릴이 자신의 계정을 팔았다는 이론: 밈 유전학과 집단 정신병에 대한 사례 연구
드릴 계정 매각 이론은 근거가 없으며, 오히려 팬들의 노스탤지어와 기억 편향에 의해 확산되고 있다.
적은 데이터로도 효과적인 소셜 사용자 지리 위치 추정: 대조 학습을 통한 접근
적은 양의 학습 데이터로도 소셜 사용자의 지리적 위치를 효과적으로 추정할 수 있는 새로운 프레임워크 FewUser를 제안한다. 사용자와 위치 간의 대조 학습 전략을 통해 성능을 향상시킨다.
증오 발언과 가짜 뉴스 노출 사이의 유독한 시너지
증오 발언을 하는 사용자들은 신뢰할 수 없는 뉴스 출처에 더 많이 노출되어 있다.
유튜브 건강 관련 추천 콘텐츠 감사
유튜브 추천 알고리즘은 낙태 관련 콘텐츠에서 편향성과 허위 정보 확산의 위험이 있으며, 이에 대한 감사가 필요하다.
알고리즘 시대의 에코 챔버: 트위터 친구 추천 시스템에 대한 감사
트위터의 친구 추천 알고리즘은 사용자의 개인 네트워크를 구조적으로 에코 챔버와 유사하게 만들지만, 정치적 동질성은 낮추는 것으로 나타났다. 또한 이 알고리즘을 사용하는 계정은 거짓 및 오해의 소지가 있는 선거 관련 내용에 덜 노출되는 것으로 나타났다.
TikTok 연구 API를 통해 알 수 있는 것들
TikTok 연구 API를 통해 수집한 데이터를 분석하여 TikTok 플랫폼의 특성과 동향을 파악할 수 있다.
2020년 미국 대선 기간 동안의 다중 플랫폼 소셜 봇 탐지기 구축
소셜 미디어 봇 탐지 모델을 구축하여 2020년 미국 대선 기간 동안의 온라인 담론에서 봇 활동을 분석하였다.
현실적인 악성 콘텐츠 탐지를 위한 지역 커뮤니티 모델의 일반화 평가 방법
지역 커뮤니티 모델은 소셜 그래프의 문맥을 활용하여 악성 콘텐츠를 탐지할 수 있지만, 현실 세계에서는 여전히 이러한 콘텐츠가 확산되고 있다. 이는 현재의 평가 방식이 온라인 콘텐츠와 커뮤니티의 빠른 변화를 반영하지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 지역 그래프 샘플링 기반의 새로운 평가 방법을 제안하여 지역 커뮤니티 모델의 일반화 능력을 더 현실적으로 평가한다.
소셜 미디어에서 봇 비난의 발전 과정 연구
트위터 사용자들이 다른 사용자를 봇으로 비난하는 행위는 점점 더 비인간화의 수단으로 사용되고 있으며, 이는 봇 탐지 모델 개발에 부정적인 영향을 미칠 수 있다.
백신 관련 트위터 커뮤니티의 다양한 의사소통 양식: 에코 챔버와 아이디어 실험실
이 연구는 백신 관련 트위터 커뮤니티 내에서 다양한 의사소통 양식이 존재함을 보여준다. 단순히 에코 챔버로 간주되는 것이 아니라, 상호작용 패턴과 텍스트 특성에 따라 다양한 커뮤니케이션 스타일이 관찰된다.
