在线社交网络控制实验的现状与展望

在线社交网络已发展成为一个独特的电子生态系统,其应用深刻影响着人们生活的方方面面。由于在线社交网络特性复杂,分析在线社交网络形成和变化中的规律成为当前计算机科学、社会学和物理学的一项挑战。传统上,在线社交网络实证研究主要采用计算机辅助的被动数据获取和分析方式。近年来,在真实大规模在线社交网络上直接进行控制实验从而主动获取数据并开展分析研究的方式广受关注。评述了这一领域的研究进展,包括:社交网络控制实验的主要研究模式;控制实验方法在社交网络结构、信息传播、行为和心理学等领域取得的主要成果以及主要实验工具的适用条件和局限性。最后,展望了人工智能技术在社交网络控制实验中的应用潜力,分析了智能算法对降低实验成本和提高实验效率的作用。

社交媒体机器人的研究现状、挑战与展望

随着大数据、云计算和深度学习技术的发展,信息传播又进入了“人机共生”的智能时代.近年来,大量国内外研究证明社交媒体机器人已经成为影响和干预网络信息传播的重要因素,并对社会稳定和国家安全产生深远影响.因此,对社交媒体机器人的研究逐步成为计算机和信息科学以及互联网产业的热点之一.据此,本文全面地综述了关于社交媒体机器人的相关研究,包括:社交媒体机器人的定义、影响机制、识别算法以及科技伦理困境等,并对社交媒体机器人未来的创新研究趋势进行了讨论和展望.