为了解决疫苗犹豫不决，这会损害COVID-19疫苗接种运动的努力，必须了解公共疫苗接种态度并及时掌握其变化。尽管具有可靠性和可信赖性，但基于调查的传统态度收集是耗时且昂贵的，无法遵循疫苗接种态度的快速发展。我们利用社交媒体上的文本帖子通过提出深入学习框架来实时提取和跟踪用户的疫苗接种立场。为了解决与疫苗相关话语中常用的讽刺和讽刺性的语言特征的影响，我们将用户社交网络邻居的最新帖子集成到框架中，以帮助检测用户的真实态度。根据我们从Twitter的注释数据集，与最新的仅文本模型相比，从我们框架实例化的模型可以提高态度提取的性能高达23％。使用此框架，我们成功地验证了使用社交媒体跟踪现实生活中疫苗接种态度的演变的可行性。我们进一步显示了对我们的框架的一种实际用途，它可以通过从社交媒体中感知到的信息来预测用户疫苗犹豫的变化的可能性。

疫苗的犹豫被认为是欧洲和美国在欧洲疫苗充足疫苗的疫苗停滞比率停滞的主要原因之一。快速准确地掌握公众对疫苗接种的态度对于解决疫苗犹豫至关重要，社交媒体平台已被证明是公众意见的有效来源。在本文中，我们描述了与Covid-19疫苗有关的推文数据集的收集和发布。该数据集由从西欧收集的2,198,090条推文组成，其中17,934条带有发起者的疫苗接种立场。我们的注释将有助于使用和开发数据驱动的模型来从社交媒体帖子中提取疫苗接种态度，从而进一步确认社交媒体在公共卫生监视中的力量。为了为未来的研究奠定基础，我们不仅对数据集进行了统计分析和可视化，而且还评估和比较了疫苗接种立场提取中已建立的基于文本的基准测试的性能。我们在实践中证明了我们的数据的一种潜在用途，以跟踪公共Covid-19-19疫苗接种态度的时间变化。

Covid-19的传播引发了针对亚洲社区的社交媒体的种族主义和仇恨。然而，关于种族仇恨在大流行期间的差异和柜台垂直在减轻这种蔓延的角色时，很少见过。在这项工作中，我们研究了通过推特镜头的反亚洲仇恨演讲的演变和传播。我们创建了Covid-讨厌，这是一个跨越14个月的反亚洲仇恨和柜台的最大数据集，含有超过2.06亿推文，以及超过1.27亿节节点的社交网络。通过创建一个新的手工标记数据集，3,355推文，我们培训文本分类器以识别仇恨和柜台jeech推文，以实现0.832的平均宏F1得分。使用此数据集，我们对推文和用户进行纵向分析。社交网络的分析揭示了可恨和柜台的用户互相互动，彼此广泛地互动，而不是生活在孤立的极化社区中。我们发现在暴露于仇恨内容后，节点很可能变得仇恨。值得注意的是，柜台椎间目可能会阻止用户转向仇恨，可能暗示在Web和社交媒体平台上遏制讨厌的解决方案。数据和代码是在http://claws.cc.gatech.edu/covid。

自Covid-19大流行病开始以来，疫苗一直是公共话语中的重要话题。疫苗周围的讨论被两极分化，因为有些人认为它们是结束大流行的重要措施，而另一些人则犹豫不决或发现它们有害。这项研究调查了与Twitter上的Covid-19疫苗有关的帖子，并着重于对疫苗有负姿态的帖子。收集了与COVID-19疫苗相关的16,713,238个英文推文的数据集，收集了涵盖从2020年3月1日至2021年7月31日的该期间。我们使用Scikit-Learn Python库来应用支持向量机（SVM）分类器针对Covid-19疫苗的推文具有负姿态。总共使用了5,163个推文来训练分类器，其中有2,484个推文由我们手动注释并公开提供。我们使用Berttopic模型来提取和调查负推文中讨论的主题以及它们如何随时间变化。我们表明，随着疫苗的推出，对COVID-19疫苗的负面影响随时间而下降。我们确定了37个讨论主题，并随着时间的推移介绍了各自的重要性。我们表明，流行的主题包括阴谋讨论，例如5G塔和微芯片，但还涉及涉及疫苗接种安全性和副作用以及对政策的担忧。我们的研究表明，即使是不受欢迎的观点或阴谋论，与广受欢迎的讨论主题（例如Covid-19疫苗）配对时，也会变得广泛。了解问题和讨论的主题以及它们如何随着时间的变化对于政策制定者和公共卫生当局提供更好和时间的信息和政策，以促进未来类似危机的人口接种。

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

Migraine is a high-prevalence and disabling neurological disorder. However, information migraine management in real-world settings could be limited to traditional health information sources. In this paper, we (i) verify that there is substantial migraine-related chatter available on social media (Twitter and Reddit), self-reported by migraine sufferers; (ii) develop a platform-independent text classification system for automatically detecting self-reported migraine-related posts, and (iii) conduct analyses of the self-reported posts to assess the utility of social media for studying this problem. We manually annotated 5750 Twitter posts and 302 Reddit posts. Our system achieved an F1 score of 0.90 on Twitter and 0.93 on Reddit. Analysis of information posted by our 'migraine cohort' revealed the presence of a plethora of relevant information about migraine therapies and patient sentiments associated with them. Our study forms the foundation for conducting an in-depth analysis of migraine-related information using social media data.

Following the outbreak of a global pandemic, online content is filled with hate speech. Donald Trump's ''Chinese Virus'' tweet shifted the blame for the spread of the Covid-19 virus to China and the Chinese people, which triggered a new round of anti-China hate both online and offline. This research intends to examine China-related hate speech on Twitter during the two years following the burst of the pandemic (2020 and 2021). Through Twitter's API, in total 2,172,333 tweets hashtagged #china posted during the time were collected. By employing multiple state-of-the-art pretrained language models for hate speech detection, we identify a wide range of hate of various types, resulting in an automatically labeled anti-China hate speech dataset. We identify a hateful rate in #china tweets of 2.5% in 2020 and 1.9% in 2021. This is well above the average rate of online hate speech on Twitter at 0.6% identified in Gao et al., 2017. We further analyzed the longitudinal development of #china tweets and those identified as hateful in 2020 and 2021 through visualizing the daily number and hate rate over the two years. Our keyword analysis of hate speech in #china tweets reveals the most frequently mentioned terms in the hateful #china tweets, which can be used for further social science studies.

社交媒体在现代社会中尤其是在西方世界中的政策制定方面已经变得极其影响力（例如，48％的欧洲人每天或几乎每天都使用社交媒体）。 Twitter之类的平台使用户可以关注政客，从而使公民更多地参与政治讨论。同样，政客们使用Twitter来表达他们的观点，在当前主题上进行辩论，并促进其政治议程，以影响选民行为。先前的研究表明，传达负面情绪的推文可能会更频繁地转发。在本文中，我们试图分析来自不同国家的政客的推文，并探索他们的推文是否遵循相同的趋势。利用最先进的预训练的语言模型，我们对从希腊，西班牙和英国的成千上万的推文进行了情感分析，包括权威的行政部门。我们通过系统地探索和分析有影响力和不流行的推文之间的差异来实现这一目标。我们的分析表明，政治家的负面推文更广泛地传播，尤其是在最近的时代，并突出了情感和受欢迎程度相交的有趣趋势。

假新闻的迅速增加，这对社会造成重大损害，触发了许多假新闻相关研究，包括开发假新闻检测和事实验证技术。这些研究的资源主要是从Web数据中获取的公共数据集。我们通过三个观点调查了与假新闻研究相关的118个数据集：（1）假新闻检测，（2）事实验证，（3）其他任务;例如，假新闻和讽刺检测分析。我们还详细描述了他们的利用任务及其特征。最后，我们突出了假新闻数据集建设中的挑战以及解决这些挑战的一些研究机会。我们的调查通过帮助研究人员找到合适的数据集来促进假新闻研究，而无需重新发明轮子，从而提高了深度的假新闻研究。

Covid-19-Pandemic继续在社交媒体上提出各种讨论或辩论的主题。为了探索大流行对人们生活的影响，了解公众对与大流行有关的实体（例如药物，疫苗）对社交媒体的关注和态度至关重要。但是，对现有命名实体识别（NER）或目标情感分析（TSA）数据集培训的模型具有有限的理解与COVID相关的社交媒体文本的能力有限，因为这些数据集并未从医学角度设计或注释。本文释放了Mets-COV，这是一种包含医疗实体的数据集和与COVID相关的推文中的目标情感。 Mets-COV包含10,000条带有7种实体的推文，包括4种医疗实体类型（疾病，药物，症状和疫苗）和3种通用实体类型（人，位置和组织）。为了进一步调查推文用户对特定实体的态度，选择了4种类型的实体（人，组织，药物和疫苗），并用用户情感注释，从而产生了具有9,101个实体（5,278个推文）的目标情感数据集。据我们所知，METS-COV是第一个收集与COVID相关推文的医疗实体和相应情感的数据集。我们通过广泛的实验对经典机器学习模型和最先进的深度学习模型进行基准测试。结果表明，该数据集在NER和TSA任务方面都有大量改进的空间。 METS-COV是开发更好的医学社交媒体工具并促进计算社会科学研究的重要资源，尤其是在流行病学方面。我们的数据，注释准则，基准模型和源代码公开可用（https://github.com/ylab-open/mets-cov），以确保可重复性。

在本文中，我们提出了一个手动注释的10,000名推文载有五个Covid-19事件的公开报告，包括积极和消极的测试，死亡，拒绝获得测试，索赔治愈和预防。我们为每种事件类型设计了插槽填充问题，并注释了总共31个细粒度的插槽，例如事件的位置，最近的旅行和密切联系人。我们表明我们的语料库可以支持微调基于伯特的分类器，以自动提取公共报告的事件，并帮助跟踪新疾病的传播。我们还证明，通过从数百万推文中提取的事件汇总，我们在回答复杂的查询时达到令人惊讶的高精度，例如“哪些组织在费城在费城测试的员工？”我们将释放我们的语料库（使用用户信息被删除），自动提取模型以及研究社区的相应知识库。

尽管政府的信息运动和谁努力，但Covid-19疫苗犹豫不决是广泛的。其背后的原因之一是疫苗虚假信息在社交媒体中广泛传播。特别是，最近的调查确定，疫苗的虚假信息正在影响COVID-19-19疫苗接种的负面信任。同时，由于大规模的社交媒体，事实检查者正在努力检测和跟踪疫苗虚假信息。为了帮助事实检查员在线监视疫苗叙事，本文研究了一项新的疫苗叙事分类任务，该任务将Covid-19疫苗主张的疫苗索赔分为七个类别之一。遵循数据增强方法，我们首先为这项新的分类任务构建了一个新颖的数据集，重点是少数群体。我们还利用事实检查器注释的数据。该论文还提出了神经疫苗叙事分类器，在交叉验证下达到84％的精度。分类器可公开用于研究人员和记者。

构建用于仇恨语音检测的基准数据集具有各种挑战。首先，因为仇恨的言论相对少见，随机抽样对诠释的推文是非常效率的发现仇恨。为了解决此问题，先前的数据集通常仅包含匹配已知的“讨厌字”的推文。然而，将数据限制为预定义的词汇表可能排除我们寻求模型的现实世界现象的部分。第二个挑战是仇恨言论的定义往往是高度不同和主观的。具有多种讨论仇恨言论的注释者可能不仅可能不同意彼此不同意，而且还努力符合指定的标签指南。我们的重点识别是仇恨语音的罕见和主体性类似于信息检索（IR）中的相关性。此连接表明，可以有效地应用创建IR测试集合的良好方法，以创建更好的基准数据集以进行仇恨语音。为了智能和有效地选择要注释的推文，我们应用{\ em汇集}和{em主动学习}的标准IR技术。为了提高注释的一致性和价值，我们应用{\ EM任务分解}和{\ EM注释器理由}技术。我们在Twitter上共享一个用于仇恨语音检测的新基准数据集，其提供比以前的数据集更广泛的仇恨覆盖。在这些更广泛形式的仇恨中测试时，我们还表现出现有检测模型的准确性的戏剧性降低。注册器理由我们不仅可以证明标签决策证明，而且还可以在建模中实现未来的双重监督和/或解释生成的工作机会。我们的方法的进一步细节可以在补充材料中找到。

对社交媒体上的COVID-19疫苗接种的公众讨论不仅对于解决当前的Covid-19-19大流行，而且对于未来的病原体爆发而言至关重要。我们检查了一个Twitter数据集，其中包含7500万英文推文，讨论2020年3月至2021年3月的Covid-19疫苗接种。我们使用自然语言处理（NLP）技术培训了一种立场检测算法，以将推文分为“反Vax”或“ pro-Vax”或“ Pro-Vax” '，并使用主题建模技术检查话语的主要主题。虽然Pro-Vax推文（3700万）远远超过反VAX推文（1000万），但两种姿态的大多数推文（63％的反VAX和53％的Pro-Vax推文）都来自双稳定的用户，他们都发布了两者在观察期间，亲和反VAX推文。 Pro-Vax推文主要集中在疫苗开发上，而反VAX推文则涵盖了广泛的主题，其中一些主题包括真正的问题，尽管存在很大的虚假性。尽管从相反的角度讨论了这两个立场，但两种立场都是常见的。模因和笑话是最转推消息之一。尽管对反vax话语的两极分化和在线流行的担忧是毫无根据的，但针对虚假的有针对性的反驳很重要。

Social media has been one of the main information consumption sources for the public, allowing people to seek and spread information more quickly and easily. However, the rise of various social media platforms also enables the proliferation of online misinformation. In particular, misinformation in the health domain has significant impacts on our society such as the COVID-19 infodemic. Therefore, health misinformation in social media has become an emerging research direction that attracts increasing attention from researchers of different disciplines. Compared to misinformation in other domains, the key differences of health misinformation include the potential of causing actual harm to humans' bodies and even lives, the hardness to identify for normal people, and the deep connection with medical science. In addition, health misinformation on social media has distinct characteristics from conventional channels such as television on multiple dimensions including the generation, dissemination, and consumption paradigms. Because of the uniqueness and importance of combating health misinformation in social media, we conduct this survey to further facilitate interdisciplinary research on this problem. In this survey, we present a comprehensive review of existing research about online health misinformation in different disciplines. Furthermore, we also systematically organize the related literature from three perspectives: characterization, detection, and intervention. Lastly, we conduct a deep discussion on the pressing open issues of combating health misinformation in social media and provide future directions for multidisciplinary researchers.

鉴于社交媒体消费的增加，估计社交媒体使用者的政治倾向是一个具有挑战性且越来越紧迫的问题。我们介绍了retweet-bert，这是一个简单且可扩展的模型，以估算Twitter用户的政治倾向。 retweet-bert利用转发网络结构和用户配置文件描述中使用的语言。我们的假设源于具有类似意识形态的人的网络和语言学的模式。 retweet-bert表现出对其他最先进的基线的竞争性能，在最近的两个Twitter数据集（COVID-19数据集和2020年美国总统选举数据集）中，达到96％-97％的宏观F1。我们还执行手动验证，以验证培训数据中不在培训数据中的用户的retweet-bert的性能。最后，在Covid-19的案例研究中，我们说明了Twitter上政治回声室的存在，并表明它主要存在于正确的倾斜用户中。我们的代码是开源的，我们的数据已公开可用。

自我披露的心理健康诊断是在没有临床措施的情况下用作心理健康状况的基础真理注释，这是过去十年来大多数心理健康语言计算研究背后的结论。但是，精神病是动态的。先前的抑郁诊断可能不再表明个人的心理健康，无论是由于治疗还是其他缓解因素。我们问：随着时间的推移，心理健康诊断的自我诊断的自我限制在多大程度上？我们分析了五年前在社交媒体上披露抑郁症诊断的个人的最新活动，反过来又对社交媒体上心理健康状况的表现有了新的了解。我们还提供了扩展的证据，证明使用自被诊断的数据集中存在与人格相关的偏差。我们的发现激发了三个实用建议，用于改善使用自lif诊诊断策划的心理健康数据集：1）注释诊断日期和精神病合并症； 2）使用倾向得分匹配的样本对照组； 3）识别和删除选择偏差引入的虚假相关性。

社交媒体平台主持了有关每天出现的各种主题的讨论。理解所有内容并将其组织成类别是一项艰巨的任务。处理此问题的一种常见方法是依靠主题建模，但是使用此技术发现的主题很难解释，并且从语料库到语料库可能会有所不同。在本文中，我们提出了基于推文主题分类的新任务，并发布两个相关的数据集。鉴于涵盖社交媒体中最重要的讨论点的广泛主题，我们提供了最近时间段的培训和测试数据，可用于评估推文分类模型。此外，我们在任务上对当前的通用和领域特定语言模型进行定量评估和分析，这为任务的挑战和性质提供了更多见解。

预期观众对某些文本的反应是社会的几个方面不可或缺的，包括政治，研究和商业行业。情感分析（SA）是一种有用的自然语言处理（NLP）技术，它利用词汇/统计和深度学习方法来确定不同尺寸的文本是否表现出正面，负面或中立的情绪。但是，目前缺乏工具来分析独立文本的组并从整体中提取主要情感。因此，当前的论文提出了一种新型算法，称为多层推文分析仪（MLTA），该算法使用多层网络（MLN）以图形方式对社交媒体文本进行了图形方式，以便更好地编码跨越独立的推文集的关系。与其他表示方法相比，图结构能够捕获复杂生态系统中有意义的关系。最先进的图形神经网络（GNN）用于从Tweet-MLN中提取信息，并根据提取的图形特征进行预测。结果表明，与标准的正面，负或中性相比，MLTA不仅可以从更大的可能情绪中预测，从而提供了更准确的情感，还允许对Twitter数据进行准确的组级预测。

自2020年初以来，Covid-19-19造成了全球重大影响。这给社会带来了很多困惑，尤其是由于错误信息通过社交媒体传播。尽管已经有几项与在社交媒体数据中发现错误信息有关的研究，但大多数研究都集中在英语数据集上。印度尼西亚的COVID-19错误信息检测的研究仍然很少。因此，通过这项研究，我们收集和注释印尼语的数据集，并通过考虑该推文的相关性来构建用于检测COVID-19错误信息的预测模型。数据集构造是由一组注释者进行的，他们标记了推文数据的相关性和错误信息。在这项研究中，我们使用印度培训预培训的语言模型提出了两阶段分类器模型，以进行推文错误信息检测任务。我们还尝试了其他几种基线模型进行文本分类。实验结果表明，对于相关性预测，BERT序列分类器的组合和用于错误信息检测的BI-LSTM的组合优于其他机器学习模型，精度为87.02％。总体而言，BERT利用率有助于大多数预测模型的更高性能。我们发布了高质量的Covid-19错误信息推文语料库，用高通道一致性表示。