黑人生活问题（BLM）是一项分散的社会运动，抗议对黑人个人和社区的暴力行为，重点是警察暴力。 2020年，艾哈迈德·阿贝里（Ahmaud Arbery），布雷纳·泰勒（Breonna Taylor）和乔治·弗洛伊德（George Floyd）的杀害后，该运动引起了人们的关注。#BlackLivesMatter社交媒体标签已经代表了基层运动，并以类似的标签来抗议BLM运动，例如#AllllivesMatter和#allllivesmatter和#allllivesmatter，以及#bluelivesmatter。我们介绍了来自100多个国家 /地区的1,300万用户的6390万推文的数据集，其中包含以下关键字之一：BlackLivesMatter，AlllivesMatter和BluelivesMatter。该数据集包含从2013年BLM运动开始到2021年的所有当前可用推文。我们总结了数据集并显示了使用BlackLivesMatter关键字和与反向运动相关的关键字的时间趋势。此外，对于每个关键字，我们创建并发布了一组潜在的Dirichlet分配（LDA）主题（即自动聚集了语义上共同共的单词的组），以帮助研究人员识别这三个关键字的语言模式。

少数群体一直在使用社交媒体来组织社会运动，从而产生深远的社会影响。黑人生活问题（BLM）和停止亚洲仇恨（SAH）是两个成功的社会运动，在Twitter上蔓延开来，促进了抗议活动和活动，反对种族主义，并提高公众对少数群体面临的其他社会挑战的认识。但是，以前的研究主要对与用户的推文或访谈进行了定性分析，这些推文或访谈可能无法全面和有效地代表所有推文。很少有研究以严格，量化和以数据为中心的方法探讨了BLM和SAH对话中的Twitter主题。因此，在这项研究中，我们采用了一种混合方法来全面分析BLM和SAH Twitter主题。我们实施了（1）潜在的DIRICHLET分配模型，以了解顶级高级单词和主题以及（2）开放编码分析，以确定整个推文中的特定主题。我们通过#BlackLivesMatter和#Stopasianhate主题标签收集了超过一百万条推文，并比较了它们的主题。我们的发现表明，这些推文在深度上讨论了各种有影响力的话题，社会正义，社会运动和情感情感都是两种运动的共同主题，尽管每个运动都有独特的子主题。我们的研究尤其是社交媒体平台上的社会运动的主题分析，以及有关AI，伦理和社会相互作用的文献。

本文描述了一个关于人们的话语的大型全球数据集以及在Twitter平台上对Covid-19的大流行的反应。从2020年1月28日至2022年6月1日，我们收集并处理了超过2900万个唯一用户的Twitter帖子，使用了四个关键字：“ Corona”，“ Wuhan”，“ NCOV”和“ COVID”。利用概率主题建模和预训练的基于机器学习的情感识别算法，我们将每个推文标记为具有十七个属性，包括a）十个二进制属性，指示了Tweet的相关性（1）或与前十名检测到的主题，B ）五个定量情绪属性表示价或情感的强度程度（从0：极为消极到1：极为积极）以及恐惧，愤怒，悲伤和幸福情感的强度程度（从0：完全不是1到1 ：极度强烈），c）两个分类属性表明情绪（非常负面，消极，中立或混合，积极，非常积极）以及主导的情感（恐惧，愤怒，悲伤，幸福，没有特定的情感），主要是推文表达。我们讨论技术有效性，并报告这些属性的描述性统计，其时间分布和地理表示。本文最后讨论了数据集在传播，心理学，公共卫生，经济学和流行病学中的用法。

Twitter也许是社交媒体更适合研究。它只需要几个步骤来获取信息，并且有很多库可以帮助这方面。尽管如此，知道特定事件是否在Twitter上表达是一个具有挑战性的任务，需要相当多的推文集合。该提案旨在促进研究员对自从2015年12月以来推出的Twitter采集的加工信息收集到Twitter上采矿活动的过程。事件可能与自然灾害，健康问题和人民的流动相关，等等可以与图书馆一起追求的研究。在这一贡献中提出了不同的应用程序，以说明图书馆的能力：对推文中发现的主题的探索性分析，这是西班牙语方言中的相似性研究以及不同国家的移动性报告。总之，呈现的Python库应用于不同的域，并在以阿拉伯语，英语，西班牙语和俄语的单词和双克单词的频率下检索一系列信息。以及与200多个国家或地区的地点之间的旅行数量有关的移动性信息。

如果失去控制，骚乱和抗议可能会在一个国家造成严重破坏。我们已经看到了这一点，例如BLM运动，气候罢工，CAA运动等等，在很大程度上引起了破坏。我们的动机落后于创建此数据集是使用它来开发机器学习系统，可以让用户能够深入了解正在进行的趋势事件，并提醒他们可能导致国家中断的事件。如果任何事件开始失控，可以通过在升级之前监控它来处理和减轻它。此数据集收集已知已知造成的过去或正在进行的事件的推文，并将这些推文标记为1.我们还收集了被认为是非最终的并且将它们标记为0，以便它们也可用于培训分类系统。数据集包含94855个独特事件的记录和168706个独特事件的记录，从而给出了总数据集263561记录。我们从推文中提取多个功能，例如用户的跟随计数和用户的位置，以了解推文的影响和范围。此数据集可能在各种事件相关机器学习问题（如事件分类，事件识别等）中有用。

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.

在撰写本文时，Covid-19（2019年冠状病毒病）已扩散到220多个国家和地区。爆发后，大流行的严肃性使人们在社交媒体上更加活跃，尤其是在Twitter和Weibo等微博平台上。现在，大流行特定的话语一直在这些平台上持续数月。先前的研究证实了这种社会产生的对话对危机事件的情境意识的贡献。案件的早期预测对于当局估算应对病毒的生长所需的资源要求至关重要。因此，这项研究试图将公共话语纳入预测模型的设计中，特别针对正在进行的波浪的陡峭山路区域。我们提出了一种基于情感的主题方法，用于设计与公开可用的Covid-19相关Twitter对话中的多个时间序列。作为用例，我们对澳大利亚Covid-19的日常案例和该国境内产生的Twitter对话实施了拟议的方法。实验结果：（i）显示了Granger导致每日COVID-19确认案例的潜在社交媒体变量的存在，并且（ii）确认这些变量为预测模型提供了其他预测能力。此外，结果表明，用于建模的社交媒体变量包含了48.83--51.38％的RMSE比基线模型的改善。我们还向公众发布了大型Covid-19特定地理标记的全球推文数据集Megocov，预计该量表的地理标记数据将有助于通过其他空间和时间上下文理解大流行的对话动态。

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。

Blockchain has empowered computer systems to be more secure using a distributed network. However, the current blockchain design suffers from fairness issues in transaction ordering. Miners are able to reorder transactions to generate profits, the so-called miner extractable value (MEV). Existing research recognizes MEV as a severe security issue and proposes potential solutions, including prominent Flashbots. However, previous studies have mostly analyzed blockchain data, which might not capture the impacts of MEV in a much broader AI society. Thus, in this research, we applied natural language processing (NLP) methods to comprehensively analyze topics in tweets on MEV. We collected more than 20000 tweets with \#MEV and \#Flashbots hashtags and analyzed their topics. Our results show that the tweets discussed profound topics of ethical concern, including security, equity, emotional sentiments, and the desire for solutions to MEV. We also identify the co-movements of MEV activities on blockchain and social media platforms. Our study contributes to the literature at the interface of blockchain security, MEV solutions, and AI ethics.

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。

这篇研究论文提出了COVID-19监测和响应系统，以确定医院患者的数量激增以及关键设备（如东南亚国家的呼吸机），以了解医疗机构的负担。这可以通过资源计划措施来帮助这些地区的当局，以将资源重定向到模型确定的地区。由于缺乏有关医院患者涌入的公开可用数据，或者这些国家可能面临的设备，ICU单元或医院病床的短缺，我们利用Twitter数据来收集此信息。该方法为印度的各州提供了准确的结果，我们正在努力验证其余国家的模型，以便它可以作为当局监控医院负担的可靠工具。

虽然现在几个月有多个Covid-19疫苗，但疫苗犹豫不决在美国的高水平。部分内容也已成为政治化，特别是自11月总统选举以来。在包括Twitter的社交媒体背景下，在此期间理解疫苗犹豫不决，可以为计算社会科学家和决策者提供有价值的指导。本文通过相对研究两个不同的时间段（选举前的一个，另一个月之后的另一个月，另一个月）采用相对研究的两个Twitter数据集，而不是研究单一的Twitter语料库，而不是研究单个Twitter语料库。数据收集和过滤方法。我们的研究结果表明，从2020年到2021年秋天的政治到Covid-19疫苗的讨论中讨论了重大转变。通过使用基于集群和机器学习的方法与采样和定性分析，我们发现了几种细粒度疫苗犹豫不决的原因，其中一些随着时间的推移而变得更加（或更少）。我们的结果还强调了去年这个问题的强烈极化和政治化。

在明确的政治事件（例如选举）的背景下，经常对两极分化和回声室进行研究，而在非政治背景下，很少有学术研究检查了政治团体的混合。在非政治背景下研究政治两极分化的一个主要障碍是，政治倾向（即左派与右取向）通常是未知的。尽管如此，众所周知，政治倾向与许多生活方式选择相关联（有时很强），导致刻板印象，例如“拿铁咖啡自由主义者”。我们开发了一个机器学习分类器，以推断出从非政治文本中倾斜的政治倾向，并且可以选择地，用户在社交媒体上关注的帐户。我们使用在Twitter上共享的选民建议申请结果作为我们的地面图，并在Twitter数据集上训练并测试我们的分类器，其中包括3200个用户的3200个最新推文，此前删除了任何有政治文本的推文。我们将大多数用户的政治倾向正确分类（F1分数从0.70到0.85，具体取决于覆盖范围）。我们发现政治活动水平与我们的分类结果之间没有关系。我们将分类器应用于英国新闻共享的案例研究，发现一般而言，政治新闻的共享表现出独特的左右鸿沟，而体育新闻则没有。

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。

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。

中国城乡地区建模差分应力表达可以更好地了解城市化对心理福祉的影响，在过去二十年中迅速发展的国家。本文研究了使用等级混合效应模型从329个县中超过65,000名用户在中国城乡压力的经验和表达的语言差异。我们分析了微博职位中的短语，题目主题和心理语言学的选择，提及压力，以更好地了解中国城乡社区心理压力的评价差异;然后我们将它们与盖子的大规模民意调查进行了比较。在控制社会经济和性别差异之后，我们发现农村社区倾向于表达情感和个人主题，如关系，健康和机会，而在城市地区的用户使用相对，时间和外部主题，如工作，政治和经济学。这些差异存在于对GDP和城市化的控制之外，表明在非常具体的环境中农村和城市居民之间的基本不同的生活方式，可以说是具有不同的压力来源。我们在盖洛普民意调查中找到了与城市化的身体，金融和社会健康的腐败趋势。

社交媒体通常在选举活动中被公众使用，以表达他们对不同问题的看法。在各种社交媒体渠道中，Twitter为研究人员和政客提供了一个有效的平台，以探索有关经济和外交政策等广泛主题的公众舆论。当前的文献主要集中于分析推文的内容而无需考虑用户的性别。这项研究收集和分析了大量推文，并使用计算，人类编码和统计分析来识别2020年美国总统选举期间发布的300,000多个推文中的主题。我们的发现是基于广泛的主题，例如税收，气候变化和Covid-19-19。在主题中，女性和男性用户之间存在着显着差异，超过70％的主题。

分析短文（例如社交媒体帖子）由于其固有的简洁而非常困难。除了对此类帖子的主题进行分类之外，一个常见的下游任务是将这些文档的作者分组以进行后续分析。我们提出了一个新颖的模型，该模型通过对同一文档中的单词之间的强大依赖进行建模以及用户级主题分布来扩展潜在的Dirichlet分配。我们还同时群集用户，消除了对事后集群估计的需求，并通过将嘈杂的用户级主题分布缩小到典型值来改善主题估计。我们的方法的性能和比传统方法的性能（或更好），我们在美国参议员的推文数据集中证明了它的有用性，恢复了反映党派意识形态的有意义的主题和群集。我们还通过表征参议员群体讨论并提供不确定性量化的主题的遗产，从而在这些政治家中开发了一种新的回声室衡量标准。

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。

非结构化的文本中存在大量的位置信息，例如社交媒体帖子，新闻报道，科学文章，网页，旅行博客和历史档案。地理学是指识别文本中的位置参考并识别其地理空间表示的过程。虽然地理标准可以使许多领域受益，但仍缺少特定应用程序的摘要。此外，缺乏对位置参考识别方法的现有方法的全面审查和比较，这是地理验证的第一个和核心步骤。为了填补这些研究空白，这篇综述首先总结了七个典型的地理应用程序域：地理信息检索，灾难管理，疾病监视，交通管理，空间人文，旅游管理和犯罪管理。然后，我们通过将这些方法分类为四个组，以基于规则的基于规则，基于统计学学习的基于统计学学习和混合方法将这些方法分类为四个组，从而回顾了现有的方法参考识别方法。接下来，我们彻底评估了27种最广泛使用的方法的正确性和计算效率，该方法基于26个公共数据集，其中包含不同类型的文本（例如，社交媒体帖子和新闻报道），包含39,736个位置参考。这项彻底评估的结果可以帮助未来的方法论发展以获取位置参考识别，并可以根据应用需求指导选择适当方法的选择。