Information, Communication & Society

Tsehaye Haidemariam

提出数字足迹资本概念，分析AI与算法如何影响创意工作者的身份、声誉和劳动，并讨论其不平等与脆弱性。

Jeong Hwang, Jiwon Shim, Yoon Min Hwang

通过375名美国参与者的调查，检验人形社交机器人初始信任形成模型，发现结构保证、感知服务利益和声誉是关键因素，为企业和政策制定者提供见解。

Cristina Chueca Del Cerro

通过agent-based模型整合社交网络与意见动态，模拟不同同质性和选择性暴露条件下回音室的形成，发现信息暴露显著影响回音室涌现，而算法过滤不一定保证其持续。

Lauren Makin, Liz Smith, Ben Vass, Rebecca Adams, Sedthawud Meema et al.

探讨智能音箱如何支持处于数字排斥风险的老年人的独立性、能力感和关联性，属于AI技术在社会情境中的应用研究。

Jian Hu

论文探讨数字平台算法如何通过用户行为推断个人信息，并影响身份构建与日常生活体验。

Bjørn Nansen, Lauren Bliss, Helena Sandberg

分析儿童理财APP的特征，探讨其如何通过数据追踪与管理重塑儿童的经济参与，并讨论数据化对儿童金融主体与客体的构建。

Yifei Wang

通过21国跨国调查，考察经济困难与AI态度对AI福利决策支持度的影响，并分析国家层面数字鸿沟的调节作用。

Ria J. Gualano, Germaine R. Halegoua, Scott W. Campbell

探讨智能城市中AI系统对残障人士的无障碍、能动性与意识的影响，关注混合空间中的技术使用与社会公平问题。

Ausma Bernot, Rakibul Hasan, Milind Tiwari, Peita L. Richards, Brendan Walker-Munro

通过30位专家访谈，构建澳大利亚面部识别技术中透明度的类型学，识别技术、功能、程序、公共和情境五种透明度模式。

Giada Marino, Bruna Almeida Paroni, Fabio Giglietto

研究2021-2023年巴西亲博尔索纳罗Facebook群组的纵向情感参与模式，使用LLM分类和回归分析发现重大政治事件导致情感极化波动，挑战了传播极化稳定性的假设。

Pianpian Wang, Qinyan Xie, Hui Li, Fengqian Chen, Jiayi Luo

该研究通过词嵌入分析中国三起性别暴力事件评论，考察道德实体扩展与道德框架采用的关系，发现性别特定术语更贴近道德基础，而中性术语侧重程序性评价，揭示道德边界建构机制。

Bárbara Maria Farias Mota

分析2010-2024年全球南北12家报纸6829篇AI报道，结合主题建模与情感分析，揭示政治化阶段及南北情绪差异，强调地缘政治对AI叙事的影响。

Ittay Mannheim, Yael Edan, Alexander Peine, Galit Nimrod

通过18位专家访谈，探究老年人社交辅助机器人开发中个性化与隐私的张力，揭示数据化悖论，提出四类机器人分类。

Heesoo Jang, Shannon C. McGregor, Lorcan Neill

通过审计ChatGPT-4o mini在2024年美国大选前的输出，发现其存在不准确、遗漏和胡扯等问题，提出从 curative governance 到 generative governance 的转变，揭示生成式AI对民主信息环境的潜在危害。

Alex Gekker, Sam; id_orcid 0000-0001-8347-3695 Hind

通过分析Nvidia GTC 2024和41份灰色文献，研究Wayve和Waabi如何利用LLM的通用性话语克服自动驾驶行业困境，揭示其投机性炒作和行业嵌入策略。

Eliana Fattorini, Andrea Rubín, Barbara Saracino, Massimiano Bucchi

基于2023-2024年意大利全国调查，分析公众对AI的信息获取、工具使用及态度差异，发现知识鸿沟和情境依赖，呈现批判性矛盾心态，强调多元公众参与治理。

Franz Reiter, Uta Rußmann

研究奥地利大选中政治人物与政党账号在 Facebook 和 Instagram 上的专业与私人个性化策略，基于2028条帖子的定量内容分析和混合效应逻辑回归，发现候选账号更倾向私人个性化，且平台间无显著差异。

Chamil Rathnayake, Daniel D. Suthers

本文提出潜在传播构型概念，利用Facebook可再生能源相关品牌帖子构建双模网络，揭示战略伙伴与页面间的隐性关系，并探讨平台逻辑对新闻媒体角色的影响。

Xinran Zhang, Yuhan Wei, X J Wang

研究基于微博22,925条帖子和115万条评论，运用广义线性混合模型分析多模态框架和性别身份对性别对抗性话语的影响，发现煽情化和个性化框架加剧对抗，娱乐化框架减弱对抗，且性别动态具有调节作用。

Josephine Lukito, Kayo Mimizuka

论文评估平台数据访问的价格、技能和权限因素，探讨其对选举研究的影响，关注平台API及数据可得性问题。

Taylor Annabell

探讨TikTok上网红信息披露行为及其对关注者的保护，分析平台治理中的新机制。

Lazar Dragić, KJ Kaixin Deng

研究中国男同性恋者在社交媒体中算法矛盾心理及其对心理健康的影响，结合算法与社媒使用议题。

J.H. Tang, Barbara Millet

通过在线实验探究来源可信度、集体社会认可和用户对Twitter有用性感知对虚假新闻检测的影响，发现真实性偏差及平台感知降低虚假新闻识别准确性。

Christina Gahn, Simon Kruschinski

提出targeting与tailoring的理论框架，基于2021年德国大选Facebook和Instagram广告数据，测量政党广告策略及其对曝光量的影响。

Lucas Shen, Gaurav Sood

利用美国千人代表性样本的域名级浏览数据，结合恶意域名库，分析不同人口特征群体对恶意网站的暴露差异，发现暴露集中于少数用户，且差异主要由上网强度解释。

Daniel Nielsen, Anne Mette Thorhauge

通过爬取Discord社区数据，分析Axie Infinity奖学金申请者的申请文本，揭示其自我资产化策略，即玩家将劳动与困境呈现为投资资产以争取机会。

Gabriella Punziano, Domenico Trezza

通过意大利两地区调查，构建整合框架，分析平台素养、数字资本和算法素养对用户适应性能动性的影响，发现平台素养是主要预测因素。

Teresa García-Alcaraz, José A. Ruipérez‐Valiente, Juan Miguel Aguado

该综述系统梳理截至2024年社会科学领域关于错误/虚假信息与网络安全交叉的研究，分析术语定义、主题关联、理论框架及概念演化，发现研究重心从技术应对转向伦理法律与社会考量。

Sai Wang, Tianlun Zhou, Xiaoming Liu

基于美国10087名成人调查，探究高低社会经济地位者在AI意识、熟悉度与使用上的差异，发现高SES者AI意识更强，且AI使用与熟悉度在SES与AI意识间起中介作用，揭示AI时代的数字不平等。

Pablo Romero-Seseña, Rocío Martínez-Almanza, Alba Marsol-Gutiérrez

运用结构主题建模和定性内容分析，研究Reddit上r/SexWorkers和r/OnlyFans社区超3.8万条评论，归纳17个主题，揭示平台在污名化与支持之间的双重角色。

Jasmin Riedl, Wiebke Drews, Andreas Dafnos, Andreas Neumeier

研究德国语境下X平台三类危机话语中极化社区的结构持续性，结合回声室分数与定性分析发现，回声室在议题内稳定并在跨议题中重现，少数高可见用户通过激活熟悉叙事起核心作用。

Joanne Kuai, Fabian Ferrari

特刊探讨生成式AI治理作为多地点争议过程，强调劳动、知识与价值在制度中的重排，揭示治理在机构、地理和基础设施间的分布。

Damien Renard, Salla-Maaria Laaksonen, François Lambotte, Jukka Huhtamäki, Sophie Del Fa

以福柯政府性概念分析Stack Exchange审核罢工，探讨平台所有者与社区间的权力动态，以及AI政策如何引发抵抗并重塑平台机制。

Li Jin, Jialin Hu

研究利用2007-2023年3851家中国上市公司及340万条微博帖子数据，通过DID设计发现国家运营的环境微薄平台通过政策信号和声誉压力促进企业绿色转型，增加环保投资并提高披露质量。

Vanessa Valiati, Ludmila Lupinacci, Felipe Bonow Soares

研究巴西用户对Spotify Wrapped的算法想象与品味表演，通过Twitter社交网络分析和访谈，揭示算法事件中分散、短暂共享体验及受限能动性。

Yuanbo Qiu, Yunjuan Luo

通过民族志与访谈，研究抖音社区审核实体在算法协调下形成众包裁决系统，提出‘规训劳动’概念，揭示平台资本主义中用户无偿劳动被用于监管。

Yuhan Li, Hang Lu, Chao Yu

基于10,800个视频和448,002条评论，分析TikTok科学传播中传播者性别、种族与沟通风格如何影响公众参与，发现交叉身份导致参与差异。

Sophia Rothut, Heidi Schulze, Diana Rieger, M Lechner, Brigitte Naderer

研究德国新冠抗议运动‘Querdenken’如何通过社交媒体促进激进和极端意识形态的主流化，使用内容分析、URL分析和网络分析三角验证，揭示其反精英和阴谋叙事及与极右翼社区的连接。

Constantin Bürgi, Zuzanna Studnicka

论文基于《帝国时代II》2500万场多人比赛数据，构建在线互动模型并用结构重力模型估计，发现文化邻近性和外部社交网络对跨国在线互动有重要影响，为数字全球化和在线社区研究提供实证。

Anne Møller Clausen, Lena Frischlich, Peter Mayer

通过范围综述和BERTopic主题建模，系统梳理了145篇研究，分析不同社交媒体平台特性（内容模态、可供性）与针对性少数群体仇恨言论传播的关系，发现Twitter/X研究最多，文本内容为主，并呼吁关注视觉内容与平台动态。

Constanza Gajardo, Antonis Kalogeropoulos, Patrícia Rossini, Camila Mont'Alverne, Tom Nicholls

论文评估基于数字追踪的访谈法在新闻使用研究中的潜力与局限，基于英巴73次访谈，揭示该方法能反映习惯性、偶然性及跨平台新闻实践。

Issaaf Karhawi, Anderson Lopes da Silva

通过分析巴西贫民窟网红Blô的452条Instagram帖子，提出“贫民窟美学”概念，探讨边缘群体如何通过数字内容抵抗污名化、重构文化身份，挑战主流影响者审美与精英叙事。

Sherry Mason, Tawfiq Ammari

研究分析Reddit用户对两部种族主题剧集的评论，结合主题建模与批判话语分析，揭示用户角色流动及平台匿名性对种族讨论的影响。

Jonathan Corpus Ong, Dean A. Jackson

论文批判主流反虚假信息领域的北方主导、自上而下和提取式协作，基于2022-2024年百余名全球南方参与者的项目经验，主张南南方法论和社区驱动干预。

Marco Bastos, Marisa Elena Duarte

论文分析UFO/UAP子版块的帖子和评论，结合政府披露时间线，用时间序列模型检验官方透明度是否减少阴谋论叙事，发现披露能缓解信任侵蚀，并讨论披露概念的局限。

Pablo Jost, Leyla Dogruel

研究分析德国极右翼和Querdenken运动在2022年危机变化下如何通过Telegram调整传播策略，基于151个频道8852条消息的内容分析，发现不同运动的适应模式差异。

Kun He, Janina Wildfeuer, J. Liu, J. P. Guo

提出整合性“三M”框架分析短视频平台多模态虚假信息的建构、传播与政治化，并以2023年法国骚乱相关中文平台案例验证，揭示“织真”策略。

Bente Kalsnes, Niels Nagelhus Schia

比较11国2024年选举中生成式AI使用准则，分析其对民主诚信的威胁界定与责任机制，指出存在执行力不足、一致性缺失等问题。

Jörg Matthes, Melanie Hirsch, Selina Noetzel, Alice Binder

通过两波面板调查(N=691)发现，微靶向政治广告的感知匹配度正向影响广告态度，进而提升政治兴趣和竞选知识，挑战了其纯负面观点。

Ran Wei, Jingyi Pu, Ven-Hwei Lo, Xinzhi Zhang

基于2024美国大选全国调查(N=2373)，检验AI生成政治虚假信息警告标签对感知与行为的影响，发现其增强对自身和公众的感知效应，并影响政策支持与预防行为，拓展第三人效果理论。

Ross Dahlke, Yunkang Yang, Josephine Lukito, Jason Greenfield, Bin Chen et al.

结合InfoWars销售数据与电台节目和文章的语言、听觉及主题特征，分析内容风格与话题对次日销售的预测关系，揭示虚假信息生产的经济动因。

Utku Bozdağa, Lilla Petronella Szabóa

研究2023土耳其大选中政治人物推文的隐喻对用户互动的影响，发现隐喻频率和原创性可小幅提升点赞与转发，回复影响较弱。

Soo Jung Hong

基于RISP模型提出ARISM，用993名美国成年人样本检验AI聊天机器人情境下风险信息寻求意图，发现隐私担忧和AI焦虑等AI相关因素显著影响信息寻求行为。

Aimee Hourigan, T.J. Thomson, Tanya Notley, Sora Park, Michael Dezuanni

通过数字日记研究成年人日常遇到的疑似错误信息，分析其来源、主题和形式，发现主流与另类新闻源均被视为虚假内容传播者。

Avishai Green, Yuya Shibuya, Tommaso Trillò, Saki Mizoroki, Rebecca Scharlach et al.

分析五种语言约1500万条推文中'values'的语境与功能，发现跨文化差异与普遍模式，揭示其作为身份锚定和边界工作的工具。

Yufan Guo, Cong Lin, Yuhan Li

基于中国三大平台2023年数据，以以哈战争为例，探究跨平台同时上榜对微博政治话题关注度的影响，发现负向溢出效应。

Catalina Farías

运用批判性技术文化话语分析，研究1500个TikTok视频中非拉丁裔与拉丁裔用户对‘Latina妆容’滤镜的不同使用，揭示平台化种族主义与抵抗实践。

Alex Gekker, Sam; id_orcid 0000-0001-8347-3695 Hind, Gabriel Pereira, Fernando van der Vlist

分析云技术如何支撑自动驾驶规模化，基于69,421项专利识别四个主题聚类，揭示云作为编排技术塑造AI未来。

Zhenzhen Zhang, Guowen Huang, Wanting Chen, Sihui Chen, Bingkun Yang

通过Fill-Mask关联测试分析中英文预训练语言模型在性别、职业和年龄上的语言态度偏见，发现模型复制社会等级和意识形态，呼吁数据治理与公平。

Ehsan Dehghan, Dominique Carlon, Kateryna Kasianenko, Ashwin Nagappa, Vish Padinjaredath Suresh

分析11个主要政治子版块16年数据，从用户重叠、信息分享、跨帖、跨评论等维度揭示跨意识形态交流极低，极化由平台设计、治理、话语等多重因素交织导致。

Anna Schjøtt, Nadja Schaetz

通过民族志观察和访谈，分析面向记者的AI课程如何塑造全球记者对AI的理解与使用，揭示课程在驯化AI过程中的四个维度及其自然化、去政治化效果。

Judith Hefetz, Sharon Haleva‐Amir

研究区分一般与具体实质性代表，分析32名以色列女议员的Facebook帖子和会议记录，发现在线与制度领域的代表实践差异。

Jason Miklian, Kristian Hoelscher

通过调查硅谷软件开发者，探讨其世界观与伦理如何影响技术设计，结合'Slop经济'批判信息质量鸿沟，分析AI时代民主治理挑战。

Nicola Henry, Rebecca Umbach, Renee Shelby, Gemma Beard, Lisa M. Given

调查澳英美7231人对AI生成图像性虐待的态度，发现强烈谴责但熟悉度低，判断受关系身份和使用情境影响，呼吁多元治理。

Qinfeng Zhu

基于荷兰人口调查数据，通过潜在类别分析识别三种政治参与模式，提出“断开式行动”概念，探讨安全感对IM群组政治参与的影响。

Yiyan Zhang, Tian Yang

通过分析微博和Twitter共41万条帖子，结合质性文本分析，对比中美公众对信息同质化的民俗理论与学术理论，发现公众归因差异。

Rukun Zhang, Yixin Liu, Bingcan Li

通过两个实验探究AI生成生日祝福对人际感知的影响，发现个性化与亲密关系缓解负面反应

Miriam Milzner, Daniel Thiele, Baoning Gong

系统综述83项关于协调性社交媒体操纵（CSMM）的实证研究，提出三阶段概念模型，梳理现有发现与不足，呼吁跨平台、多语言及比较性分析框架。

Mauro Barisione, Ilir Rama, Francesco Marolla

通过在线调查实验（N=1800）考察社交媒体使用、GenAI熟悉度等因素对公众感知生成式AI认知权力风险的影响，揭示数字习惯与恐惧的不对称作用。

Yang Zheng, Yuanting Huang, Danni Ma

基于微博数据，采用LDA、格兰杰因果检验和脉冲响应分析，探究GMO、气候变化和AI讨论中子话题间的注意力关系，质疑‘零和博弈’假设，提出‘魔方’隐喻。

Bente Kalsnes, Anders Olof Larsson

通过定量分析斯堪的纳维亚选举期间Facebook政治帖子的反应（love/angry），探究情感、政党和选民关系，发现民粹主义政党通过批评内容获得更多分享和可见性。

Travis R. Bell, Fan Yang

通过分析2019至2024年871,095条#savewomenssports推文，利用网络分析探究框架对齐过程，揭示运动从具体事件扩展到性别二元辩论。

Moran Yarchi, Ela Blatt

通过美国实验调查（N=1812），测试AI生成图像对巴以冲突态度的影响，发现披露图像为AI生成后产生反效果，增强了对以色列的支持。

Hernán Galperín, François Bar, Angel Chavez Penate

利用美国ACS和CPS大规模数据，通过双重差分和AIPW方法评估平价互联网计划（ACP）对低收入群体就业的影响，发现其改善劳动力市场结果，尤其在女性和高速宽带用户中，并促进远程工作。

Una Joh, Christy Khoury, Alexander O. Smith, Yiran Duan, Jeff Hemsley

通过分析Twitter向X转型期间的700万条推文，使用LLM检测立场并构建对话与支持网络，发现气候变化信念者与否认者互动更活跃，意见领袖集中于信念者，揭示平台领导层变动对公共领域话语的影响。

Bernhard Rieder, Adrián Padilla, Òscar Coromina

论文对YouTube Data API搜索端点进行六个月系统审计，发现完整性、代表性、一致性和偏差等问题，评估其用于学术研究的可靠性。

Yves Saint James Aquino, Tobias Rohrbach, Patti Shih

通过联合调查实验评估公众对美妆APP中不同侵入性AI功能的态度，发现高侵入性功能接受度低，但受应用场景、人口特征及AI态度影响。

S Howe, Daan Horbach, Lucas van Rijn, Morris Gaff, Job van Exel et al.

通过Q方法论对37位医疗利益相关者进行混合方法研究，识别出关于医疗可解释AI的四种观点，探讨其含义与对AI采用的影响。

Ludovic Terren, Ana Sofía Cardenal

利用五国调查与网络追踪数据，区分回避意图与实际在线新闻消费行为，提出类型学，发现实际消费对政治知识更具预测力。

Tanja Messingschlager, Markus Appel

通过两项研究分析AI生成图像中的算法偏见：研究1发现STEM职业人像多为白人男性；研究2实验(N=495)表明AI标签影响用户对偏见的感知和道德愤怒。

Yimei Zhu, Shiyi Zhang, Panayiota Tsatsou, Lauren M. McLaren

通过分析英国疫情期间的推文，探究针对少数族裔的排斥话语，发现支持性叙事多于指责性话语，但整体情感偏负面。

Jan Eckardt, Mathieu Turgeon, Deena Abul‐Fottouh, Farah Rana

研究2022年加拿大自由车队抗议中X平台帖子，用GPT-4 Turbo分析8,583条帖子，揭示不同阶段动员策略变化。

Qingfeng Yang, Xiayu Du, Xingyun Liu, Zhihong Ren

基于微博用户生成内容，运用情感分析与动态主题建模，探究公众对AI心理健康的接受与拒绝态度及其动态演变。

Jiyoun Suk, Yini Zhang, Rui Wang, Dongdong Yang, Sara Holland Levin et al.

分析8300万条#MeToo推文，通过用户聚类和监督机器学习识别话语类别，结合时间序列分析揭示运动政治化的时间动态：党派声音挤出活动家声音、持续参与、选择性回应事件且精英驱动。

Marc Asensio, Oriol J. Bosch, Caroline Roberts

通过在线调查实验比较截图、视频和手动输入三种数据捐赠方式，发现手动输入合规率最高，且捐赠者更年轻、技术更熟练。

Maayan Cohen, Eran Toch

研究保守派用户在X平台如何挪用“算法偏见”话语批评ChatGPT，通过混合方法分析用户实验和数字民族志，揭示不同政治立场对AI技术的批判差异。

Jia Yuin Fam

对1369篇TikTok相关论文进行文献计量分析，识别关键贡献者、基础研究领域和新兴主题，提出研究议程。

Hannes Cools

基于22次专家访谈，研究BBC在负责任AI中透明性与可解释性原则与实践间的差距，揭示部门职责模糊等问题。

Fenwick McKelvey, Bart Simon, Luciano Frizzera

研究生成式AI治理中的信息公地问题，通过混合计算与定性分析美国版权局监管提交文件，论证公地管理对AI治理的重要性及其不足。

Scott Houghton, Frédéric Boy, A. Paul Bradley, Richard J. E. James, Heather Wardle et al.

分析2020-2022年英国赌博运营商及关联方在Twitter上的35万条推文，用机器学习分类内容，考察疫情期间营销频率、情感和内容的变化。

Rong Wang, Weiyu Zhang, Jieun Shin

研究#StopAsianHate运动中持续参与者形成的提及网络，通过两波Twitter数据分析网络演变与群体模式。

Hendrik Meyer, Julia Niemann, Lasse Rodeck, Matthias Revers

研究德国AfD在2024欧洲议会选举期间如何利用TikTok传播民粹主义信息，通过LLM增强主题建模识别三种话语策略，并分析其与用户参与度的关系。

Baoning Gong

通过社区分析比较Twitter/X、Telegram和Gettr上德国极右翼运动网络的分享模式，探讨平台机会结构对动员的影响。

Andrea Stockinger

通过奥地利用户代表性样本的析因实验，探究不同类型不文明评论、审核来源（人类/AI）、透明度与互动性对用户接受度的影响，发现用户偏好删除侮辱但支持反言论应对误信息，且更接受人类审核。

Yipeng Xi, Tingjun Deng

基于1010名豆包用户的问卷调查，整合HVL模型与去人性化理论，探究温暖、能力、文明、道德四种拟人特征如何通过感知价值影响用户忠诚度，发现道德特征反而降低忠诚度。

Jakob Svensson, Anders Olof Larsson

研究乌干达LGBTI组织在Facebook、Instagram和Twitter上的用户参与差异，结合社交媒体分析、质性文本与访谈，探讨2023年反同性恋法案后的参与变化及可见性政治。

Sami Nenno

通过半自动匹配事实核查声明与德国公共广电新闻及脱口秀字幕，发现4.85%节目含虚假信息，脱口秀比例更高，主要来自民粹右翼政客，且常未被反驳。

Stefano Crabu, Barbara Morsello, Federico Neresini, Andrea Sciandra, Bernhard Wieser

通过结构主题建模分析2013-2023年意大利和德国Facebook上产前及新生儿筛查相关话语，比较两国数字生物公民身份的异同，揭示个体责任与医疗权威等议题。

Hang Lu

通过在线实验（N=1346）测试三种深度伪造自我辟谣风格对纠正错误信息的效果，发现纯幽默风格更有效，反驳中介效应显著。

Matthew Dylag

比较欧盟、加拿大和美国的AI立法框架，分析其监管目标与路径差异，指出欧盟侧重保护，美加偏向行业自监管。

Maximilian Eder, Annika Sehl

通过德国、法国、英国三国调查（N=3030），考察受众对算法新闻个性化的意识差异，发现年龄、政治兴趣等影响因素。

Luise Koch, Raji Ghawi, Jürgen Pfeffer, Janina Steinert

分析2022年巴西选举中针对女性候选人的1000万条推文，用机器学习识别厌女内容，发现年轻、左翼和高曝光候选人受攻击更多，且攻击增加导致其推文活动减少，威胁政治参与。

Yijia Zhu, Sebastian Scherr

该研究重新分析来自Breitbart News的全国代表性实验数据，运用机器学习和OLS回归考察保守派超级评论者对用户阴谋信念、新闻分享及评论意图的影响，发现跨政治光谱的钩状极化模式。

Maximilian Zehring, Emese Domahidi

利用2020-2021年间德国Querdenken抗议者的93万条Telegram消息和六大政党44万条推文，通过句子嵌入和时间序列分析，考察抗议话语与政客话语的语义相似度，发现所有政党与抗议者相似度在2020秋冬后增加，AfD最高。

Sarah Cheung

探讨生成式AI引发的危机如何影响英国AI治理政策，分析政策制定中的议程设置权力。

Tim Groot Kormelink, Fiore Houwing, Bella Struminskaya, Laura Boeschoten, Niek C. de Schipper et al.

通过20名参与者的出声思考和访谈，探究用户对数据捐赠过程的理解与体验，发现多数人误解或忽略数据检查删除选项，并视数据可视化为客观真相。

Na Ta, Fang Jiao, Cong Lin, Cuihua Shen

收集两平台日榜歌曲两年数据，分析平台化要素与流行度关系及跨平台影响，发现平台治理差异塑造音乐特征，Spotify热度可能先于TikTok。

Sujin Choi

基于数字日志与调查数据，运用随机行动者模型探究选举期间个性化新闻策展与共享议题网络的形成机制，发现高涉入者的多样接触促进议题重叠。

Na Ta, Jing Zeng, Zhanghao Li

通过混合方法系统比较六种对话AI（如ChatGPT、Gemini等）在不同语言和平台上对歧视性内容的回应，揭示拒绝敏感性和回答策略差异，提出AI内容审核审计框架。

Kristin Skare Orgeret, Bruce Mutsvairo, Mirjam de Bruijn, Daniel Thilo Schroeder, Samba Dialimpa Badji et al.

论文通过混合方法分析埃塞俄比亚提格雷冲突中Twitter标签如何转化为仇恨标签，揭示算法和互动如何加剧极化与暴力话语。

Jing Shi, Huanyu Bao, Edmund W. J. Lee

基于信息流行病学框架，分析Facebook和Instagram上8万多条电子烟帖文，用机器学习识别主题、情感和意见领袖，并探讨平台差异与公众关注周期对信息扩散的影响。

Hyang Sook Kim, Heaseung Jeong, Mun‐Young Chung, Youjeong Kim

收集7个癌症vlog频道的48,233条评论，用机器学习结构主题建模分析社会支持类型及其演变，发现倡导、肯定等独特支持类型。

Bei Zhao, Wujiong Ren, Yuan He, Hongzhong Zhang

基于博弈论框架，分析社交媒体上标签劫持的注意力动态、叙事策略及社交机器人角色，发现零和/变和动态及三种叙事策略。

Stephanie Zhang

利用Sentence BERT对2021年约90万条提及AI的推文进行两阶段主题建模，分析医学与伦理议题中的AI未来话语，展示计算方法处理短文本和大规模数据的优势。

Pengfei Fu, Lin Zhi, Wilfred Yang Wang

研究中国数据标注平台中的“拉齐”过程，探讨人工标注如何嵌入政治与意识形态要求，作为间接治理机制连接微观劳动与宏观AI治理。

Rafael Grohmann, André Campos Rocha, Guilherme Guilherme

以2023年好莱坞编剧罢工为例，运用权力资源方法分析工人如何通过制度、结构及话语权力参与生成式AI治理。

Kellen Sharp, Marzieh Babaeianjelodar, Dhiraj Murthy, Rachel R. Ouellette, Juhan Lee et al.

研究利用计算机视觉和规则分类器检测TikTok和YouTube电子烟视频中的警告标签，发现警告标签出现频率低且缺乏标准化，呼吁加强政策监管。

Donghee Shin

基于双过程理论，探究用户如何通过启发式线索和情境特征评估deepfake可信度，并影响分享行为，发现感知真实性与诊断性作用。

George D. Pearson, Nathan A Silver, Elexis C. Kierstead, Barbara Schillo, Jennifer M. Kreslake

基于JUUL营销禁令事件的6.24万条推文，分析公共卫生机构与反对派在突发新闻中的话语权，发现青年保护框架虽使用最少但触及最广，建议重视传统大众媒体的影响力。

Seung Woo Chae

以涵化理论为框架，通过人工和计算文本分析考察Twitch游戏、主播和聊天中的攻击性，发现其普遍且与电视暴力相似。

Chris Chao Su, Ngai Keung Chan

通过分析OpenAI及主流社交平台2022-2024年政策文本，追踪隐私、参与、问责等价值演变，发现OpenAI政策显著影响其他平台，存在对齐、分歧和浮动三种价值模式，体现平台间治理互依性。

Yu Xu

基于Comscore追踪数据，分析两个社交平台与一个通信平台及两个通信平台与一个社交平台的受众重叠网络机制，揭示平台间共生关系。

Wasim Ahmed, M. Laeeq Khan, Aqdas Malik, Satish Krishnan, Mariann Hardey et al.

研究通过分析251,740条推文，结合社交网络分析与内容分析，探究X平台健康影响者推广N95口罩的信息可信度与影响力。

Hye Min Kim, Soojong Kim

分析四位名人自杀前后Facebook公共页面和群组中的心理健康讨论，发现个人叙事与应对策略是最普遍主题，并与用户参与度正相关，名人自杀后议题显著性发生变化。

Е Я Савченко, Michael Freedman

分析2022-2024年俄乌战争期间2168个YouTube视频的3.6万条评论，发现女性在反政府渠道更活跃，揭示了威权背景下线上政治表达的性别差异。

Zhifan Luo, Muyang Li, Fan Yang

通过分析2010-2019年微博上61万条家庭暴力相关帖子，结合无监督机器学习与回归，揭示中国国家采用霸权策略吸收进步话语的四种框架，并探讨其对公共讨论的影响。

Anna Elisabeth Hasselström, Anders Olof Larsson

论文分析丹麦、挪威、瑞典三国公共卫生机构在Facebook、Instagram和Twitter上的危机传播信息类型与公众参与度，发现Facebook参与度最高，指导性信息最有效，且参与度随时间下降。

Xinyi Jin, Guoyan Wang, Zhuoyue Zhang, Wenbo Zhou, Nenghai Yu et al.

基于516人在线调查，探究认知倾向和视觉素养对deepfake视频辨别能力的影响，并主题分析个体判断标准。发现直觉信任倾向降低辨别力，高解释性视觉素养有助于识别虚假内容。

Marcelo Santos, Chang Sup Park, João Guilherme Bastos dos Santos, Athus Cavalini, Homero Gil de Zúñiga

提出Latent Bombs of Disinformation概念，基于智利和巴西选举案例，分析传统媒体与Telegram群组中的选举欺诈叙事，发现巴西有协调活动及破坏行为。

William Theisen, Michael Yankoski, Kristina Höök, Ernesto Verdeja, Walter J. Scheirer et al.

研究通过AI图像聚类分析俄罗斯军事博主在Telegram上围绕俄乌冲突的视觉内容，发现战前图像和帖子激增及操纵图像的心理机制。

Michal Dolev-Cohen, Nicola Henry

研究比较以色列教师与ChatGPT-3.5/4识别网络性虐待情景的能力，发现教师常忽视并归咎受害者，而GPT-4能准确识别且无偏见，提示AI可作为培训工具。

Justin Bonest Phillips

利用LLM嵌入软聚类分析Facebook、Instagram、4chan和Telegram上50万帖子，探索psyop阴谋论在过去十年的增长、平台差异及理论启示。

Rui Wang, Yotam Ophir, Alexander Semenov, Alexander Nikolaev

提出基于网络的内容参与能力（CEC）方法，结合ANTMN识别政治框架，比较Twitter和Reddit上框架对在线对话的影响。

Clara Julia Reich, Kamilla Knutsen Steinnes, Helene Fiane Teigen

基于挪威儿童访谈，探讨社交媒体如何影响儿童的数字尊严经济、归属感与身份实践。

Ville Jylhä, Noora Hirvonen, Jutta Haider

通过对20名芬兰青年的主题访谈，探究算法推荐如何塑造青年人的能动性，以及资源与信息基础设施在其中的作用，揭示权力关系的双重性。

Nicola Righetti, Aytalina Kulichkina, Bruna Almeida Paroni, Zsofia Fanni Cseri, Sofia Iriarte Aguirre et al.

以CitizenGO为例，使用计算和数字方法分析其2013-2022年多语言社交媒体网络，揭示其协调和放大反性别信息，推动议程主流化与跨国化。

Camilla Holm Soelseth, Idunn Bøyum, Terje Colbjørnsen, Nils Pharo, Kim Tallerås

论文研究挪威公共图书馆在TikTok上的使用，基于3248条帖子数据，结合数字方法与知识组织分析标签链，提出‘daisy chains’概念，探讨图书馆参与BookTok和LibraryTok的传播实践。

Jihye Kim, On-yu Park, Eunil Park

论文构建韩语MOSS-6数据集，标注六类社会支持寻求行为，并开发深度学习模型进行分类，旨在促进在线心理健康支持系统的个性化。

Katharina Ludwig, Philipp Müller, Nevena Nikolajevic, Alexander Grote

通过德国和美国两个实验，考察基于意识形态的新闻推荐算法对用户政治极化的因果影响，发现对温和群体有极化效应。

Takuya Nagura, Eizo Akiyama

通过多主体仿真实验，考察社交媒体中话题数量与权重对回声室形成的影响，发现话题增多抑制回声室，但高权重话题仍会形成回声室。

Malte Rödl, Jutta Haider

研究瑞典气候阻碍网络建议的关键词查询，提出“表演性链接”概念，分析其如何组织信息失序、利用数据空洞并放大传播。

Ahmadou Wagne, Elen Le Foll, Florentine Frantz, Jana Lasser

研究#IchBinHanna和#IchBinReyhan标签下的德国学术劳工抗议，分析4.5万条推文，混合机器学习与语料库方法，揭示运动成功因素及话语特征。