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。

随着共同群众在社交媒体中的参与不断上升，政策制定者/记者在社交媒体上进行在线民意调查以了解人们在特定地点的政治倾向是越来越普遍的。这里的警告是，只有有影响力的人才能进行这样的在线民意调查并大规模伸展。此外，在这种情况下，选民的分配是不可控制的，实际上可能是有偏见的。另一方面，如果我们可以通过社交媒体解释公开可用的数据来探究用户的政治倾向，我们将能够对调查人群有可控的见解，保持低调的成本，并在没有公开数据的情况下收集公开可用的数据涉及有关人员。因此，我们引入了一个自我牵键的半监督框架，以进一步进一步实现这一目标。我们模型的优点是它既不需要大量的培训数据，也不需要存储社交网络参数。然而，它在没有带注释的数据的情况下达到了93.7 \％的精度。此外，每个课程只有几个注释的示例可以实现竞争性能。我们发现，即使在资源约束的设置中，该模型也是高效的，并且从其预测中得出的见解与手动调查结果相匹配时，将其应用于不同的现实生活中。

本文介绍了SocialVEC，这是一种从社交网络引出社会世界知识的一般框架，并将此框架应用于Twitter。 SocialVEC了解流行账户的低维嵌入，这代表了一般兴趣的实体，基于其账户内的共同发生模式，然后是个别用户，从而在社会人口统计术语中建模实体相似性。类似于Word Embeddings，这促进了涉及文本处理的任务，我们预计社会实体嵌入将使社会味道的任务受益。我们从推特网络的样本中学习了大约200,000个受欢迎的帐户的社交嵌入，其中包括超过130万用户和他们遵循的帐户，并在两个不同的任务中评估结果嵌入。第一个任务涉及从社交媒体简介中自动推动用户的个人特征。在另一个研究中，我们利用SocialVEC嵌入来衡量Twitter中新闻来源的政治偏见。在这两种情况下，与现有实体嵌入方案相比，我们证明SocialVEC嵌入是有利的。我们将公开为社会顾客实体嵌入而挪用，以支持在Twitter中反映的社会世界知识进一步探索。

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。

Twitter机器人检测已成为打击错误信息，促进社交媒体节制并保持在线话语的完整性的越来越重要的任务。最先进的机器人检测方法通常利用Twitter网络的图形结构，在面对传统方法无法检测到的新型Twitter机器人时，它们表现出令人鼓舞的性能。但是，现有的Twitter机器人检测数据集很少是基于图形的，即使这些基于图形的数据集也遭受有限的数据集量表，不完整的图形结构以及低注释质量。实际上，缺乏解决这些问题的大规模基于图的Twitter机器人检测基准，严重阻碍了基于图形的机器人检测方法的开发和评估。在本文中，我们提出了Twibot-22，这是一个综合基于图的Twitter机器人检测基准，它显示了迄今为止最大的数据集，在Twitter网络上提供了多元化的实体和关系，并且与现有数据集相比具有更好的注释质量。此外，我们重新实施35代表性的Twitter机器人检测基线，并在包括Twibot-22在内的9个数据集上进行评估，以促进对模型性能和对研究进度的整体了解的公平比较。为了促进进一步的研究，我们将所有实施的代码和数据集巩固到Twibot-22评估框架中，研究人员可以在其中始终如一地评估新的模型和数据集。 Twibot-22 Twitter机器人检测基准和评估框架可在https://twibot22.github.io/上公开获得。

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。

最近受到在线叙述驱动的疫苗犹豫会大大降低了疫苗接种策略的功效，例如Covid-19。尽管医学界对可用疫苗的安全性和有效性达成了广泛的共识，但许多社交媒体使用者仍被有关疫苗的虚假信息淹没，并且柔和或不愿意接种疫苗。这项研究的目的是通过开发能够自动识别负责传播反疫苗叙事的用户的系统来更好地理解反疫苗情绪。我们引入了一个公开可用的Python软件包，能够分析Twitter配置文件，以评估该个人资料将来分享反疫苗情绪的可能性。该软件包是使用文本嵌入方法，神经网络和自动数据集生成的，并接受了数百万条推文培训。我们发现，该模型可以准确地检测出抗疫苗用户，直到他们推文抗Vaccine主题标签或关键字。我们还展示了文本分析如何通过检测Twitter和常规用户之间的抗疫苗传播器之间的道德和情感差异来帮助我们理解反疫苗讨论的示例。我们的结果将帮助研究人员和政策制定者了解用户如何成为反疫苗感以及他们在Twitter上讨论的内容。政策制定者可以利用此信息进行更好的针对性的运动，以揭露有害的反疫苗接种神话。

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。

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。

社交媒体的回声室是一个重要的问题，可以引起许多负面后果，最近影响对Covid-19的响应。回声室促进病毒的阴谋理论，发现与疫苗犹豫不决，较少遵守面具授权，以及社会疏散的实践。此外，回声室的问题与政治极化等其他相关问题相连，以及误导的传播。回声室被定义为用户网络，用户只与支持其预先存在的信仰和意见的意见相互作用，并且他们排除和诋毁其他观点。本调查旨在从社会计算的角度检查社交媒体上的回声室现象，并为可能的解决方案提供蓝图。我们调查了相关文献，了解回声室的属性以及它们如何影响个人和社会。此外，我们展示了算法和心理的机制，这导致了回声室的形成。这些机制可以以两种形式表现出：（1）社交媒体推荐系统的偏见和（2）内部偏见，如确认偏见和精梳性。虽然减轻内部偏见是非常挑战的，但努力消除推荐系统的偏见。这些推荐系统利用我们自己的偏见来个性化内容建议，以使我们参与其中才能观看更多广告。因此，我们进一步研究了回声室检测和预防的不同计算方法，主要基于推荐系统。

由于传统的社交媒体平台继续禁止演员传播仇恨言论或其他形式的滥用语言（称为令人作为令人作为的过程），因此这些演员迁移到不适中用户内容的替代平台。一个流行的平台与德国Hater社区相关，是迄今为止已经有限的研究工作的电报。本研究旨在开发一个广泛的框架，包括（i）用于德国电报消息的滥用语言分类模型和（ii）电报频道仇恨性的分类模型。对于第一部分，我们使用包含来自其他平台的帖子的现有滥用语言数据集来开发我们的分类模型。对于信道分类模型，我们开发了一种方法，该方法将从主题模型中收集的信道特定内容信息与社会图组合以预测频道的仇恨性。此外，我们补充了这两种仇恨语音检测方法，并在德国电报上的呼吸群落演变。我们还提出了对仇恨语音研究界进行可扩展网络分析的方法。作为本研究的额外输出，我们提供了包含1,149个注释电报消息的注释滥用语言数据集。

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.

我们介绍了Twhin-Bert，这是一种多语言语言模型，该模型在流行的社交网络Twitter上训练了内域数据。Twhin-bert与先前的预训练的语言模型有所不同，因为它不仅接受了基于文本的自学训练，而且还具有基于Twitter异质信息网络（TWHIN）中丰富社交活动的社会目标。我们的模型接受了70亿条推文的培训，涵盖了100多种不同的语言，为简短，嘈杂，用户生成的文本提供了有价值的表示形式。我们对各种多语言社会建议和语义理解任务进行评估，并证明了对既定的预训练的语言模型的大幅改进。我们将自由开放源代码Twhin-Bert和我们为研究社区提供的精心策划标签预测和社会参与基准数据集。

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。

美国的意识形态分裂在日常交流中变得越来越突出。因此，关于政治两极分化的许多研究，包括最近采取计算观点的许多努力。通过检测文本语料库中的政治偏见，可以尝试描述和辨别该文本的两极分性。从直觉上讲，命名的实体（即，用作名词的名词和短语）和文本中的标签经常带有有关政治观点的信息。例如，使用“支持选择”一词的人可能是自由的，而使用“亲生生命”一词的人可能是保守的。在本文中，我们试图揭示社交媒体文本数据中的政治极性，并通过将极性得分分配给实体和标签来量化这些极性。尽管这个想法很简单，但很难以可信赖的定量方式进行这种推论。关键挑战包括少数已知标签，连续的政治观点，以及在嵌入单词媒介中的极性得分和极性中性语义含义的保存。为了克服这些挑战，我们提出了极性感知的嵌入多任务学习（PEM）模型。该模型包括（1）自制的上下文保护任务，（2）基于注意力的推文级别的极性推导任务，以及（3）对抗性学习任务，可促进嵌入式的极性维度及其语义之间的独立性方面。我们的实验结果表明，我们的PEM模型可以成功学习极性感知的嵌入。我们检查了各种应用，从而证明了PEM模型的有效性。我们还讨论了我们的工作的重要局限性，并在将PEM模型应用于现实世界情景时的压力谨慎。

通过仇恨语音检测，民意调查预测，参与预测和协调宣传检测，在社交媒体文本中检测和标记姿势强烈激励。今天的最佳神经姿势探测器需要大量的培训数据，这难以策划，鉴于社交媒体文本的快速变化和用户撰写的问题。社交网络的同性恋特性提供了强大的粗粒式用户级姿态信号。但是，发动机级姿势检测的半监督方法未能正确地利用同一性。鉴于此，我们呈现出新的半监督姿态探测器。沙子从很少有标记的推文开始。它构建了促进推文的多个深度特色视图。它还使用来自社交网络的远程监督信号，为组件学习者提供代理丢失信号。我们准备了两个新的推文数据集，其中包括来自两个人口统计数据（美国和印度）的政治上有关的236,000多次推文，以超过87,000名用户，他们的追随者 - 追随图，以及由语言学家注释的超过8,000名推文。 Sands在美国（印度）的数据集上实现了0.55（0.49）的宏观F1得分，表现出17个基线（包括沙子的变体），特别是对于少数群体立场标签和嘈杂的文本。砂岩的许多消融实验解开了文本和网络传播的姿态信号的动态。

了解文本中表达的态度，也称为姿态检测，在旨在在线检测虚假信息的系统中起重要作用，无论是错误信息（无意的假）或虚假信息（故意错误地蔓延，恶意意图）。姿态检测已经以不同的方式在文献中框架，包括（a）作为事实检查，谣言检测和检测先前的事实检查的权利要求，或（b）作为其自己的任务的组件;在这里，我们看看两者。虽然已经进行了与其他相关任务的突出姿态检测，但诸如论证挖掘和情绪分析之类的其他相关任务，但没有调查姿态检测和错误和缺陷检测之间的关系。在这里，我们的目标是弥合这个差距。特别是，我们在焦点中审查和分析了该领域的现有工作，焦点中的错误和不忠实，然后我们讨论了汲取的经验教训和未来的挑战。

BERT，ROBERTA或GPT-3等复杂的基于注意力的语言模型的外观已允许在许多场景中解决高度复杂的任务。但是，当应用于特定域时，这些模型会遇到相当大的困难。诸如Twitter之类的社交网络就是这种情况，Twitter是一种不断变化的信息流，以非正式和复杂的语言编写的信息流，鉴于人类的重要作用，每个信息都需要仔细评估，即使人类也需要理解。通过自然语言处理解决该领域的任务涉及严重的挑战。当将强大的最先进的多语言模型应用于这种情况下，特定语言的细微差别用来迷失翻译。为了面对这些挑战，我们提出了\ textbf {bertuit}，这是迄今为止针对西班牙语提出的较大变压器，使用Roberta Optimization进行了230m西班牙推文的大规模数据集进行了预培训。我们的动机是提供一个强大的资源，以更好地了解西班牙Twitter，并用于专注于该社交网络的应用程序，特别强调致力于解决该平台中错误信息传播的解决方案。对Bertuit进行了多个任务评估，并与M-Bert，XLM-Roberta和XLM-T进行了比较，该任务非常具有竞争性的多语言变压器。在这种情况下，使用应用程序显示了我们方法的实用性：一种可视化骗局和分析作者群体传播虚假信息的零击方法。错误的信息在英语以外的其他语言等平台上疯狂地传播，这意味着在英语说话之外转移时，变形金刚的性能可能会受到影响。

自动识别仇恨和虐待内容对于打击有害在线内容及其破坏性影响的传播至关重要。大多数现有作品通过检查仇恨语音数据集中的火车测试拆分上的概括错误来评估模型。这些数据集通常在其定义和标记标准上有所不同，从而在预测新的域和数据集时会导致模型性能差。在这项工作中，我们提出了一种新的多任务学习（MTL）管道，该管道利用MTL在多个仇恨语音数据集中同时训练，以构建一个更包含的分类模型。我们通过采用保留的方案来模拟对新的未见数据集的评估，在该方案中，我们从培训中省略了目标数据集并在其他数据集中共同培训。我们的结果始终优于现有工作的大量样本。当在预测以前看不见的数据集时，在检查火车测试拆分中的概括误差和实质性改进时，我们会表现出强烈的结果。此外，我们组装了一个新颖的数据集，称为Pubfigs，重点是美国公共政治人物的问题。我们在PubFigs的305,235美元推文中自动发现有问题的语音，并发现了对公众人物的发布行为的见解。

疫苗疗效的巨大希望最近成为对抗Covid-19大流行的成功现实。然而，疫苗犹豫不决，通过暴露于社交媒体错误信息，关于Covid-19疫苗成为一个主要的障碍。因此，必须自动检测关于社交媒体上的Covid-19疫苗的误导，讨论了什么样的错误信息，使得接种干预可以在正确的时间和正确的地方交付，除了设计的干预措施解决疫苗犹豫不决。本文正在解决对Covid-19疫苗犹豫不决的第一步，即自动检测关于Twitter上的疫苗的已知错误信息，社交媒体平台具有最高的Covid-19及其疫苗的对话。我们呈现Covaxlies，推文的新数据集判断与关于Covid-19疫苗的几个错误信息靶标相关，其中开发了一种新的检测错误信息的方法。我们的方法在错误信息知识图中组织了Covaxlies，因为它将错误信息检测作为图形链路预测问题。本文详述的错误信息检测方法利用了多种知识嵌入方法提供的链路评分功能。实验结果表明，与基于分类的方法相比，该方法的优越性，目前广泛使用。