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elaboration likelihood model
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新框架融合AI与心理学以检测健康错误信息
研究人员开发了一种新颖的多分支融合框架，旨在检测和分析社交媒体上健康错误信息的传播。该模型将基于Transformer的语义分析与修辞线索和心理因素相结合，借鉴了可能性模型（Elaboration Likelihood Model）和计划行为理论（Theory of Planned Behaviour）等既有理论。除了简单的分类，该框架还引入了认知传播得分（Cognitive Propagation Score, CPS），利用可解释…
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新模型整合心理学追踪健康错误信息传播
研究人员开发了一个新框架ELM-SIRMMM，它结合了流行病学模型和心理学理论，以更好地理解社交媒体上健康错误信息的传播。该模型通过引入错误信息类别并整合来自精细化可能性模型（Elaboration Likelihood Model）的信号（如情感和认知努力）来动态调整传播率，从而扩展了传统的SIR模型。在对COVID-19和情感错误信息的数据集进行测试时，ELM-SIRMMM框架显示出更高的预测准确性和真实性，包括延迟错误信息高峰和…