的天文台在社交媒体上印第安雷竞技官方网站下载纳大学布卢明顿邀请申请博士后职位。预期的开始日期是2023年1月1日。的立场是最初12个月,可以重新另外24个月,根据性能和基金的可用性。那家伙会使用菲利波Menczer国际单位和其他大学和合作者赞助的研究相关建模有害的错误信息在社交媒体上的传播。
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探索政治偏见与流浪汉机器人在Twitter上
我们的最新论文“社会媒体中性机器人探测器政治偏见”通过温陈,•迪奥戈帕切科,Kai-Cheng杨&费尔Menczer刚出来的自然通讯。我们发现强有力的证据在Twitter上的政治偏见,但很多人认为:(1)它是保守的,而不是自由偏见,和(2)从用户交互结果(和滥用)而不是平台的算法。我们中性的“流浪汉”机器人探测器跟踪政治偏见。在图中,我们看到了流浪者在黄色和他们的朋友和追随者的样本颜色根据政治对齐。大节点账户共享很多low-credibility链接。
继续阅读探索政治偏见与流浪汉机器人在Twitter上优秀硕士论文奖
cnet的校友国王阿夫拉姆印第安纳大学的接受者是2020年杰出硕士论文奖,他的作品吗雷竞技官方网站下载那位说话声音? Hoaxy和:工具来分析和减少错误信息在社交媒体的传播。这个奖项承认“真正优秀硕士论文基于标准如创意、文档、意义、准确性、文章结构、文体。最近的一些发现在他的论文发表在报纸上接触社会接触指标增加易受错误信息,在哈佛大学肯尼迪学院的错误信息审核。恭喜他!
协调网络放大的证据在2020年美国选举中不真实的故事
2020年9月15日,《华盛顿邮报》发表了一篇文章,艾萨克Stanley-Becker题为“Pro-Trump青年组织青少年的秘密行动比作一个“巨魔农场,”促使指责Facebook和Twitter”。这篇文章报道的网络账户由青少年在凤凰城,是协调和支付的一个附属的保守的美国青年组织的转折点。这些账户发布相同信息放大政治叙述,包括虚假的关于COVID-19和选举舞弊。相同的运动是在Twitter和Facebook上运行,和两个平台暂停从Stanley-Becker之后的一些账户查询。这份报告是部分基于初步分析我们在《华盛顿邮报》的要求进行。在这个短暂的我们提供进一步的细节分析。
继续阅读协调网络放大的证据在2020年美国选举中不真实的故事更新:BotSlayer工具来揭露假情报网络
我们兴奋地宣布的新v.1.3BotSlayer,我们的OSoMe云工具,可以让记者、研究人员、公民和公民社会组织跟踪叙述和实时检测潜在的协调在Twitter上不真实的信息网络。改进和新特性包括更好的稳定性,一个新的警报系统,Mac安装程序,许多增加接口。这个版本被释放在那些想要使用BotSlayer监视# Election2020操纵。
继续阅读更新:BotSlayer工具来揭露假情报网络骑士们
雷竞技官方网站下载印第安纳大学对社会媒体的天文台,资助部分去年以300万美元的拨款约翰和詹姆斯l .奈特基金会,已任命两个新的骑士的家伙们。马修DeVerna和哈利Yaojun严将有助于推进中心的网络信息和错误信息传播方式正在进行的调查。的天文台在社交媒体上,或者OSoMe(发音“awesome”),是cnet的之间的合作Luddy信息学、计算和工程;传媒学校;和国际单位网络科学研究所。祝贺哈利和马特!更多的…
价值600万美元的新中心将研究社会媒体和技术
雷竞技官方网站下载印第安纳大学将建立一个600万美元的研究中心,研究社会媒体和技术的作用。cnet教师与领导的天文台在社交媒体上将调查信息和错误信息在网上传播。它还将提供学生、记者和公民与资源、数据和训练来识别和对抗试图故意操纵舆论。主要来自于支持中心约翰和詹姆斯l .奈特基金会将贡献300万美元,以及大学基金。中心是一个国际单位之间的协作信息学院的计算和工程,传媒学校和国际单位网络科学研究所。更多的…
推特机器人不成比例的作用传播错误信息
更新:本文排名# 3大多数读在所有发表的文章自然通讯2018年
cnet的分析人员在Twitter上的信息共享在2016年美国总统大选期间发现,社交机器人发挥了不成比例的作用在网上传播错误信息。的研究发表在《华尔街日报》自然通讯在Twitter上,分析了1400万条消息,400000篇文章共享2016年5月至2017年3月结束,一段跨越2016年的总统初选和1月20日总统就职典礼,2017。研究发现:只有6%的Twitter账户,研究确定为机器人足以low-credibility 31%的信息传播网络。这些帐户还负责所有文章共享low-credibility来源的34%。研究还发现,机器人发挥了重大作用促进low-credibility内容在第一个故事病毒前几分钟。继续阅读推特机器人不成比例的作用传播错误信息
祝贺博士正是由于Brattig专题!
祝贺正是由于专题,成功地维护了他的博士论文预测药物相互作用和不良反应,电子健康记录的数据,临床报告,科学文献,和社交媒体,利用复杂性科学方法。柯瑞亚博士的研究网络科学使用,机器学习,数据科学发现群体协会和症状的药物,用于公共卫生监测。他的发现表明,社交媒体(Instagram和Twitter)和电子健康记录的整个城市在巴西南部,是非常有用的揭示药物相互作用现象的变化在不同的组。例如,他确定性别偏见和特定社区的兴趣慢性疾病(如癫痫、抑郁)。除了复杂的网络和系统,论文对生物医学信息学和精密的公共卫生领域的利用异构数据源在不同层次理解人口和个人药理学差异和其他公共健康问题。
祝贺Dimitar Nikolov博士
祝贺Dimitar Nikolov,成功地维护了他的博士论文信息暴露的偏见在网上的行为。Nikolov博士的研究探讨了无意识的偏见引入的过滤、排序和推荐算法,调节我们的网上消费的信息。他的发现表明,我们对现代网络技术的依赖限制暴露于不同的观点,让我们容易受到错误信息。特别是,他分析了两个巨大的网络流量数据集量化几个流行的在线平台的普及和同质性偏差包括社交媒体、电子邮件、个性化的新闻,和搜索引擎。他还利用Twitter数据描述政治党派之争和脆弱性之间的联系网络污染,如假新闻,阴谋论,垃圾科学。论文有助于计算社会科学的研究领域的信息消费的偏见和派生现象像政治极化,回音室和在线污染对更多公司量化基础。