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FibVID
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新方法预测社交媒体虚假信息传播
研究人员开发了一种新方法来预测社交媒体信息级联的潜在增长，旨在帮助早期识别虚假信息。该系统根据声明活动的前30分钟预测后续传播增长，在预测未来覆盖范围方面显示出更高的准确性。它还分析早期回复模式并纳入事实准确性维度，以协助人工审查和分类可能病毒式传播的声明。
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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…