了解公众关于紧急使用未经证实的治疗剂的论述对于监视安全使用和打击错误信息至关重要。我们开发了一种基于自然语言处理（NLP）的管道，以了解公众对COVID-19与19与COVID相关药物的立场的看法。这项回顾性研究包括2020年1月29日，2020年至2021年11月30日之间的609,189个基于美国的推文，涉及四种药物，这些药物在19日期期间在流行期间引起了广泛关注：1）羟基氯喹和伊维菌素，毒品疗法，具有轶事证据； 2）Molnupiravir和Remdesivir，适合合格患者的FDA批准的治疗选择。时间趋势分析用于了解受欢迎程度和相关事件。进行了内容和人口统计分析，以探讨人们对每种药物的立场的潜在理由。时间趋势分析表明，羟氯喹和伊维菌素的讨论比Molnupiravir和Remdesivir更多，尤其是在Covid-19-19潮中期。羟氯喹和伊维菌素高度政治化，与阴谋论，传闻，名人效应等有关。美国两个主要政党之间立场的分布大不相同（p <0.001）；共和党人比民主党人更有可能支持羟氯喹（+55％）和伊维菌素（+30％）。具有医疗保健背景的人倾向于比普通人群多反对羟氯喹（+7％）。相比之下，普通人群更有可能支持伊维菌素（+14％）。我们在https://github.com/ningkko/covid-drug上提供所有数据，代码和模型。

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。

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。

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.

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。

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。

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。

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。

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.

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.

尽管Covid-19疫苗对病毒取得了惊人的成功，但很大一部分人口仍然不愿接受疫苗接种，这破坏了政府控制该病毒的努力。为了解决这个问题，我们需要了解导致这种行为的不同因素，包括社交媒体话语，新闻媒体宣传，政府的回应，人口统计和社会经济地位以及COVID-19统计等等。涵盖所有这些方面，使得在推断疫苗犹豫的问题时很难形成完整的情况。在本文中，我们构建了一个多源，多模式和多功能在线数据存储库Covaxnet。我们提供描述性分析和见解，以说明Covaxnet中的关键模式。此外，我们提出了一种新颖的方法来连接在线和离线数据，以促进利用互补信息源的推理任务。

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。

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。

Covid-19在大流行的不同阶段对公众构成了不成比例的心理健康后果。我们使用一种计算方法来捕获引发在线社区对大流行的焦虑的特定方面，并研究这些方面如何随时间变化。首先，我们使用主题分析在R/covid19 \ _support的Reddit帖子样本（$ n $ = 86）中确定了九个焦虑（SOA）。然后，我们通过在手动注释的样本（$ n $ = 793）上训练Reddit用户的焦虑来自动将SOA标记在较大的年代样本中（$ n $ = 6,535）。 9个SOA与最近开发的大流行焦虑测量量表中的项目保持一致。我们观察到，在大流行的前八个月，Reddit用户对健康风险的担忧仍然很高。尽管案件激增稍后发生，但这些担忧却大大减少了。通常，随着大流行的进展，用户的语言披露了SOA的强烈强度。但是，在本研究涵盖的整个期间，人们对心理健康的担忧和未来稳步增长。人们还倾向于使用更强烈的语言来描述心理健康问题，而不是健康风险或死亡问题。我们的结果表明，尽管Covid-19逐渐削弱，但由于适当的对策而逐渐削弱了作为健康威胁，但该在线小组的心理健康状况并不一定会改善。我们的系统为人口健康和流行病学学者奠定了基础，以及时检查引起大流行焦虑的方面。

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。

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。

This study introduces and examines the potential of an AI system to generate health awareness messages. The topic of folic acid, a vitamin that is critical during pregnancy, served as a test case. Using prompt engineering, we generated messages that could be used to raise awareness and compared them to retweeted human-generated messages via computational and human evaluation methods. The system was easy to use and prolific, and computational analyses revealed that the AI-generated messages were on par with human-generated ones in terms of sentiment, reading ease, and semantic content. Also, the human evaluation study showed that AI-generated messages ranked higher in message quality and clarity. We discuss the theoretical, practical, and ethical implications of these results.

在过去十年中，假新闻和错误信息变成了一个主要问题，影响了我们生活的不同方面，包括政治和公共卫生。灵感来自自然人类行为，我们提出了一种自动检测假新闻的方法。自然人行为是通过可靠的来源交叉检查新信息。我们使用自然语言处理（NLP）并构建机器学习（ML）模型，可自动执行与一组预定义的可靠源进行交叉检查新信息的过程。我们为Twitter实施了此功能，并构建标记假推送的模型。具体而言，对于给定的推文，我们使用其文本来查找来自可靠的新闻机构的相关新闻。然后，我们培训一个随机森林模型，检查推文的文本内容是否与可信新闻对齐。如果不是，则推文被归类为假。这种方法通常可以应用于任何类型的信息，并且不限于特定的新闻故事或信息类别。我们的实施此方法提供了70美元的$ 70 \％$准确性，这优于其他通用假新闻分类模型。这些结果为假新闻检测提供了更明智和自然的方法。

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。