人们普遍认为，美国政治语言的语气最近变得更加消极，尤其是当唐纳德·特朗普（Donald Trump）进入政治时。同时，关于特朗普是改变还是仅仅持续以前的趋势存在分歧。迄今为止，关于这些问题的数据驱动证据很少，部分原因是很难获得政客话语的全面，纵向记录。在这里，我们将心理语言工具应用于一个新闻中的2400万报价的新颖，全面的语料库，归因于18,627位美国政治家，以分析美国政客语言的语气在2008年至2020年之间的演变。我们表明，负面的频率在奥巴马任职期间，情感词不断下降，随着2016年主要运动的突然且持续增加了挑战前的标准偏差，即竞选前平均值的8％，以跨各方出现的模式。当省略特朗普的报价时，效果的规模下降了40％，当平均说话者而不是报价时，效果的规模下降了50％，这意味着著名的说话者，尤其是特朗普，尽管并不仅仅限于负面语言的贡献。这项工作提供了第一个大规模数据驱动的证据，表明特朗普的竞选活动开始作为催化剂，朝着更负面的政治语调转变，对有关美国政治状况的辩论产生了重要影响。

对于政治和社会科学以及语言学和自然语言处理（NLP），它们都很有趣。退出研究涵盖了各个议会内的讨论。相比之下，我们将高级NLP方法应用于2017年至2020年之间的六个国家议会（保加利亚，捷克语，法语，斯洛文尼亚，西班牙语和英国）的联合和比较分析，其笔录是Parlamint数据集收集的一部分。使用统一的方法，我们分析了讨论，情感和情感的主题。我们评估说话者的年龄，性别和政治取向是否可以从演讲中检测到。结果表明，分析国家之间的一些共同点和许多令人惊讶的差异。

尽管试图提高政治性别平等，但全球努力仍在努力确保女性的同等代表。这很可能与对权威妇女的性别偏见有关。在这项工作中，我们介绍了在线政治讨论中出现的性别偏见的全面研究。为此，我们在有关男性和女性政客的对话中收集了1000万条有关Reddit的评论，这使得对自动性别偏见检测进行了详尽的研究。我们不仅讨论了厌恶女性的语言，还解决了其他偏见的表现，例如以看似积极的情绪和主导地位归因于女性政客或描述符归因的差异的形式的仁慈性别歧视。最后，我们对调查语言和语言外暗示的政客进行了多方面的性别偏见研究。我们评估了5种不同类型的性别偏见，评估社交媒体语言和话语中存在的覆盖范围，组合，名义，感性和词汇偏见。总体而言，我们发现，与以前的研究相反，覆盖范围和情感偏见表明对女性政客的公共兴趣平等。名义和词汇分析的结果并没有明显的敌对或仁慈的性别歧视，这表明这种兴趣不像男性政客那样专业或尊重。女性政客通常以其名字命名，并与他们的身体，衣服或家庭有关。这是一种与男性相似的治疗方法。在现在被禁止的极右翼子列表中，这种差异最大，尽管性别偏见的差异仍然出现在右和左倾的子列表中。我们将策划的数据集释放给公众以进行未来研究。

情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。

情感是引人入胜的叙事的关键部分：文学向我们讲述了有目标，欲望，激情和意图的人。情绪分析是情感分析更广泛，更大的领域的一部分，并且在文学研究中受到越来越多的关注。过去，文学的情感维度主要在文学诠释学的背景下进行了研究。但是，随着被称为数字人文科学（DH）的研究领域的出现，在文学背景下对情绪的一些研究已经发生了计算转折。鉴于DH仍被形成为一个领域的事实，这一研究方向可以相对较新。在这项调查中，我们概述了现有的情感分析研究机构，以适用于文献。所评论的研究涉及各种主题，包括跟踪情节发展的巨大变化，对文学文本的网络分析以及了解文本的情感以及其他主题。

像歌曲这样的文化项目对于创造和加强陈规定型，偏见和歧视具有重要影响。但这些物品的实际性质通常不太透明。例如，宣传歌曲。歌词是否偏向妇女？如何随着时间的推移而改变了任何此类偏见？自然语言处理超过50年的四分之一的歌曲量化了Misogyny。女性不太可能与所需的特征相关联（即，能力），而这种偏差减少，它仍然存在。辅助分析进一步表明，歌曲歌词可能有助于推动妇女的社会刻板印象的转变，而男性艺术家的抒情转变（因为女性艺术家较少偏见开始）。总的来说，这些结果阐明了文化演进，偏见和歧视的微妙度量，以及自然语言加工和机器学习如何能够深入了解刻板印象和文化变革。

大型语言数据集的可用性使数据驱动的方法能够研究语言改变。 Google Books Corpus Unigram频率数据集用于以八种语言调查排名动态。我们观察了1900年至2008年的Unigrams的等级变化，并将其与我们为分析开发的赖特 - 费舍尔灵感的模型进行了比较。该模型模拟中性进化过程，限制没有消失并添加单词。这项工作解释了模型的数学框架 - 用多项式过渡概率写作马尔可夫链 - 以展示单词频率如何变化。从我们的数据和我们的模型中的观察开始，Word Rank稳定性显示出两种类型的特点：（1）排名的增加/减少是单调，或（2）排名保持不变。基于我们的模型，高级词语往往更稳定，而低级词语往往更易挥发。有些词语以两种方式在两种方面发生变化：（a）通过累积小/减少等级和（b）的累积，通过增加/减少等级的冲击。我们所展示的所有语言中的大多数单词都是排名稳定，但并不像中立模型一样稳定。观察到的秒表和斯沃拉斯图单词在八种语言中排名稳定，这表明既定语言的语言符合性。这些签名提示所有语言的Unigram频率都以与纯粹中立的进化过程不一致的方式发生了变化。

当个人指出或谈论其他人的话语时，语言永久不平等的能力最为明显。尽管当前对NLP中偏见的研究主要依赖于对特定群体的仇恨言论或偏见，但我们认为我们可以通过建模说话者，文本和目标来对偏见与语言使用之间的相互作用的相互作用更加微妙和细微的理解在文字中。在本文中，我们介绍了一个由美国国会议员注释的3033个英语推文的数据集，并介绍了人际情绪的注释，并对人际关系成员标签进行了“找到监督”。我们发现，诸如愤怒和厌恶之类的负面情绪主要用于群体外部情况，主要针对对方领导人。虽然人类可以表现出色，而不是鉴定人际群体成员资格的机会，但神经模型的表现要好得多。此外，人际关系成员资格和人际关系情感之间的共同编码使后者有一些表现的提高。这项工作旨在将NLP中偏见的研究从特定的偏见中重新调整为封装说话者，文本，目标和社会动态之间关系的偏见。本文的数据和代码可从https://github.com/venkatasg/interpersonal-dynamics获得

语言可以用作再现和执行有害刻板印象和偏差的手段，并被分析在许多研究中。在本文中，我们对自然语言处理中的性别偏见进行了304篇论文。我们分析了社会科学中性别及其类别的定义，并将其连接到NLP研究中性别偏见的正式定义。我们调查了在对性别偏见的研究中应用的Lexica和数据集，然后比较和对比方法来检测和减轻性别偏见。我们发现对性别偏见的研究遭受了四个核心限制。 1）大多数研究将性别视为忽视其流动性和连续性的二元变量。 2）大部分工作都在单机设置中进行英语或其他高资源语言进行。 3）尽管在NLP方法中对性别偏见进行了无数的论文，但我们发现大多数新开发的算法都没有测试他们的偏见模型，并无视他们的工作的伦理考虑。 4）最后，在这一研究线上发展的方法基本缺陷涵盖性别偏差的非常有限的定义，缺乏评估基线和管道。我们建议建议克服这些限制作为未来研究的指导。

我们开发一个从社交媒体文本数据中提取情绪的工具。我们的方法有三个主要优势。首先，它适用于财务背景;其次，它包含社交媒体数据的关键方面，例如非标准短语，表情符号和表情符号;第三，它通过顺序地学习潜在的表示来操作，该潜在表示包括单词顺序，单词使用和本地上下文等功能。此工具以及用户指南可供选择：https://github.com/dvamossy/mtract。使用大学，我们探讨了社会媒体和资产价格表达的投资者情绪之间的关系。我们记录了一些有趣的见解。首先，我们确认了一些受控实验室实验的调查结果，将投资者情绪与资产价格变动相关联。其次，我们表明投资者的情绪是预测日常价格变动的预测。当波动率或短暂的兴趣更高，当机构所有权或流动性降低时，这些影响更大。第三，在IPO之前增加了投资者的热情，促进了大量的第一天返回，并长期不足的IPO股票。为了证实我们的结果，我们提供了许多稳健性检查，包括使用替代情感模型。我们的研究结果强化了情绪和市场动态密切相关的直觉，并突出了在评估股票的短期价值时考虑投资者情绪的重要性。

News articles both shape and reflect public opinion across the political spectrum. Analyzing them for social bias can thus provide valuable insights, such as prevailing stereotypes in society and the media, which are often adopted by NLP models trained on respective data. Recent work has relied on word embedding bias measures, such as WEAT. However, several representation issues of embeddings can harm the measures' accuracy, including low-resource settings and token frequency differences. In this work, we study what kind of embedding algorithm serves best to accurately measure types of social bias known to exist in US online news articles. To cover the whole spectrum of political bias in the US, we collect 500k articles and review psychology literature with respect to expected social bias. We then quantify social bias using WEAT along with embedding algorithms that account for the aforementioned issues. We compare how models trained with the algorithms on news articles represent the expected social bias. Our results suggest that the standard way to quantify bias does not align well with knowledge from psychology. While the proposed algorithms reduce the~gap, they still do not fully match the literature.

研究表明，与自杀相关的新闻媒体内容的暴露与自杀率相关，具有一些内容特征可能具有有害和其他可能的保护作用。虽然有一些选定的特征存在良好的证据，但是一般缺少系统的大规模调查，特别是社交媒体数据。我们应用机器学习方法以自动标记大量的Twitter数据。我们开发了一种新的注释计划，将与自杀相关的推文分类为不同的消息类型和问题，以解决方案为中心的视角。然后，我们培训了包括多数分类器的机器学习模型的基准，这是一种基于词频率的方法（具有线性SVM的TF-IDF）和两个最先进的深层学习模型（BERT，XLNET）。这两个深入学习模型在两个分类任务中实现了最佳性能：首先，我们分类了六个主要内容类别，包括个人故事，包括自杀意图和尝试或应对，呼吁采取措施传播问题意识或预防相关信息，自杀病例的报告以及其他与自杀相关和偏离主题推文的报告。深度学习模型平均达到73％以上的准确度，遍布六个类别，F1分数为69％和85％，除了自杀意念和尝试类别（55％）。其次，在分离帖子中，在偏离主题推文中指的是实际自杀题，他们正确标记了大约88％的推文，双方达到了F1分数为93％和74％。这些分类性能与类似任务的最先进的性能相当。通过使数据标签更有效，这项工作能够对各种社交媒体内容的有害和保护作用进行自杀率和寻求帮助行为的有害和保护作用。

情感动态是一种测量个人情绪随着时间的推移如何变化的框架。这是一个有力的工具，了解我们如何与世界互动。在本文中，我们介绍了一个框架，通过一个人的话语跟踪情感动态。具体而言，我们介绍了许多通过心理学工作的发动机情感动态（UED）指标。我们使用这种方法来追踪电影角色的情绪弧。我们分析了数千个这样的字符弧，以测试假设，以告知我们更广泛地了解故事。值得注意的是，我们表明人物倾向于使用越来越多的负面词，并且彼此越来越情绪不全，直到叙事长度的约90％。UED还具有行为研究，社会科学和公共卫生的应用。

Covid-19锁定措施的引入和返回正常性的展望要求社会变化。最紧迫的问题是个人如何适应大流行。本文在重复措施设计中审查了对大流行的情绪反应。数据（n = 1698）于2020年4月（严格锁定措施期间），并于2021年4月（当疫苗接种计划获得牵引时）。我们要求参与者报告他们的情绪并在文本数据中表达这些。统计测试揭示了更好地调整大流行的平均趋势。然而，聚类分析建议更复杂的异构模式，具有良好的应对和辞职的参与者子组。语言计算分析发现，主题和N-GRAM频率转移到关注疫苗接种程序，远离一般担忧。讨论了对公共心理健康努力在识别风险上识别人们的努力的影响。数据集是公开可用的。

在过去几年中，社交媒体上传播的错误消息激增，并导致了现实世界中的多种威胁。尽管有关于特定领域的虚假新闻（例如政治或医疗保健）的研究，但比较跨领域的虚假新闻几乎没有工作。在本文中，我们调查了2009年至2019年中国最大的Twitter式社交媒体平台的微博上的九个领域的虚假新闻。新收集的数据包含44,728个帖子，由40,215个用户发布，并重新发布了。 340万次。基于多域数据集的分布和传播，我们观察到，在诸如健康和医学之类的日常生活的领域中，虚假的消息比政治等其他领域的帖子更有效，但有效地传播的帖子较少，而政治虚假新闻具有最有效的扩散能力。关于微博上广泛散布的虚假新闻帖子与某些类型的用户（按性别，年龄等。此外，这些帖子都引起了重新播放的强烈情绪，并随着False-News启动器的积极参与而进一步扩散。我们的发现有可能在可疑新闻发现，真实性预测以及显示和解释中帮助设计错误的新闻检测系统。微博上的发现与现有作品的发现表明了细微的模式，这表明需要对来自不同平台，国家或语言的数据进行更多研究，以解决全球错误新闻。代码和新的匿名数据集可在https://github.com/ictmcg/characterizing-weibo-multi-domain-false-news上找到。

我们采用自然语言处理技术来分析“ 200万首歌数据库”语料库中的377808英文歌曲歌词，重点是五十年（1960- 2010年）的性别歧视表达和性别偏见的测量。使用性别歧视分类器，我们比以前的研究使用手动注释的流行歌曲样本来确定性别歧视歌词。此外，我们通过测量在歌曲歌词中学到的单词嵌入中的关联来揭示性别偏见。我们发现性别歧视的内容可以在整个时间内增加，尤其是从男性艺术家和出现在Billboard图表中的流行歌曲。根据表演者的性别，歌曲还包含不同的语言偏见，男性独奏艺术家歌曲包含更多和更强烈的偏见。这是对此类类型的第一个大规模分析，在流行文化的如此有影响力的一部分中，可以深入了解语言使用。

虽然在线社交媒体提供了一种忽略或窒息的声音的方式，但它还使用户可以平台传播可恨的言论。这种讲话通常起源于边缘社区，但它可以溢出到主流渠道中。在本文中，我们衡量加入边缘仇恨社区的影响，以仇恨言论传播到社交网络的其余部分。我们利用Reddit的数据来评估加入一种回声室的效果：一个志趣相投的用户，表现出仇恨行为的数字社区。我们在成为积极参与者之前和之后衡量成员在研究社区之外的仇恨言论的用法。使用中断的时间序列（ITS）分析作为因果推理方法，我们衡量了溢出效应，其中某个社区内的可恨语言可以通过使用社区外的仇恨单词用作代理，可以通过使用社区的层次来传播该社区之外的效果对于博学的仇恨。我们研究了涵盖仇恨言论的三个领域的四个不同的Reddit子社区（子红）：种族主义，厌女症和脂肪欺骗。在所有三种情况下，我们发现在原始社区之外的仇恨言论都在增加，这意味着加入此类社区会导致仇恨言论在整个平台中传播。此外，在最初加入社区后的几个月后，发现用户可以在几个月内接受这种新的仇恨演讲。我们表明，有害的言论不保留在社区中。我们的结果提供了回声室有害影响的新证据，以及调节它们以减少仇恨言论的潜在好处。

我们建议并探讨可以将语言模型作为社会科学研究中特定人类亚人群的有效代理进行研究的可能性。人工智能工具的实践和研究应用有时受到有问题的偏见（例如种族主义或性别歧视）的限制，这些偏见通常被视为模型的统一特性。我们表明，一个这样的工具中的“算法偏见”（GPT-3语言模型）既是细粒度又是人口统计相关的，这意味着适当的条件会导致其准确地仿真来自各种人类的响应分布亚组。我们将此属性称为“算法忠诚度”，并在GPT-3中探索其范围。我们通过将模型调节在美国进行的多项大型调查中的数千个社会人口统计背景故事中调节，从而创建“硅样本”。然后，我们比较硅和人类样品，以证明GPT-3中包含的信息远远超出了表面相似性。它是细微的，多方面的，并反映了特征人类态度的思想，态度和社会文化背景之间的复杂相互作用。我们建议，具有足够算法的忠诚度的语言模型构成了一种新颖而有力的工具，可以促进各种学科的人类和社会的理解。

Diversity Searcher is a tool originally developed to help analyse diversity in news media texts. It relies on a form of automated content analysis and thus rests on prior assumptions and depends on certain design choices related to diversity and fairness. One such design choice is the external knowledge source(s) used. In this article, we discuss implications that these sources can have on the results of content analysis. We compare two data sources that Diversity Searcher has worked with - DBpedia and Wikidata - with respect to their ontological coverage and diversity, and describe implications for the resulting analyses of text corpora. We describe a case study of the relative over- or under-representation of Belgian political parties between 1990 and 2020 in the English-language DBpedia, the Dutch-language DBpedia, and Wikidata, and highlight the many decisions needed with regard to the design of this data analysis and the assumptions behind it, as well as implications from the results. In particular, we came across a staggering over-representation of the political right in the English-language DBpedia.

人类语言中发现的最强大的模式之一是ZIPF的缩写定律，即更短的单词的趋势。自ZIPF开创性研究以来，该定律被视为压缩的体现，即形式的长度最小化 - 自然交流的普遍原则。尽管对语言进行优化的说法已经变得时尚，但衡量语言优化程度的尝试却相当稀缺。在这里，我们证明压缩在无例外的大量语言中表现出来，并且独立于测量单位。这两个单词长度都可以在书面语言的字符以及口语的持续时间中检测到。此外，为了衡量优化程度，我们得出了一个随机基线的简单公式，并提出了两个分数归一化的分数，即，它们相对于最小值和随机基线都进行了归一化。我们分析了这些和其他分数的理论和统计优势和缺点。利用最佳分数，我们首次量化了语言中单词长度的最佳程度。这表明当单词长度以字符测量时，语言平均被优化至62％或67％（取决于源），当单词长度及时测量时，平均而言，平均而言，平均而言，平均而言，平均而言，平均而言，平均至65％。通常，口语持续时间比字符中的书面单词长度更优化。除了这里报告的分析外，我们的工作还铺平了衡量其他物种发声或手势的最佳程度的方法，并将其与书面，口语或签名的人类语言进行比较。