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El artículo presenta BOPIM, un algoritmo de optimización bayesiana que supera a los métodos existentes en velocidad y eficacia para la maximización de influencia en redes temporales, resolviendo desafíos de espacio combinatorio mediante nuevas funciones de kernel y cuantificando por primera vez la incertidumbre en los conjuntos de nodos semilla óptimos.
Este artículo presenta el modelo MIC (Mixture of Interacting Cascades), basado en procesos puntuales de Hawkes multidimensionales, para capturar conjuntamente las interacciones entre usuarios y cascadas de información, demostrando un rendimiento superior en la modelización y visualización de la actividad en redes sociales.
Este artículo presenta un conjunto de datos a gran escala y longitudinal que abarca una década (2013-2022) de interacciones en el foro de noticias del periódico austriaco DerStandard, incluyendo más de 75 millones de comentarios y 400 millones de votos anonimizados y representados mediante vectores para preservar la privacidad, facilitando así investigaciones sobre dinámicas de discusión y análisis semántico en alemán.
Este estudio presenta un marco de agentes LLM para simular la evolución de las actitudes de los ciudadanos estadounidenses hacia China entre 2005 y 2025, demostrando que un agente "abogado del diablo" es la estrategia más efectiva para mitigar los sesgos derivados del encuadre mediático y generar opiniones más objetivas y similares a las humanas.
Este estudio audita la búsqueda inversa de imágenes de Google y revela que, como herramienta de verificación, a menudo prioriza la desinformación repetida y contenido irrelevante sobre las correcciones, exponiendo así las limitaciones del gatekeeping algorítmico en la lucha contra la información visual falsa.
El artículo presenta VNOIP, un nuevo método basado en ecuaciones diferenciales ordinarias neuronales variacionales con mecanismos de atención y saltos bidireccionales que modela explícitamente la dinámica temporal continua de las tendencias de popularidad para predecir con mayor precisión la difusión de información en redes sociales.
Este estudio presenta PixelConfig, un marco de análisis diferencial que revela que la configuración predeterminada del Meta Pixel en miles de sitios web, especialmente en el sector salud, facilita la recolección masiva de datos sensibles y de actividad de los usuarios, mientras que las medidas de restricción implementadas ofrecen una protección limitada y son fácilmente eludibles.
El estudio demuestra que en redes complejas espaciales heterogéneas, la geometría de la red permite la coexistencia estable de opiniones opuestas al frenar la coalescencia mediante la formación de dominios locales que no desaparecen, lo cual se explica teóricamente mediante un modelo de campo medio que establece la existencia de una distribución límite estacionaria para el perfil de la interfaz entre opiniones.
Este artículo analiza cómo los algoritmos de redes sociales que priorizan contenido viral pueden mejorar la agregación de información o, paradójicamente, generar estados estables de desinformación en los que los usuarios comparten racionalmente historias erróneas debido a las creencias formadas por sus predecesores, ofreciendo implicaciones clave para el diseño de plataformas.
Este artículo presenta un nuevo algoritmo de búsqueda local eficiente que descubre comunidades polarizadas en redes firmadas permitiendo vértices neutrales, resolviendo el problema del desequilibrio de tamaños mediante un objetivo de optimización novedoso y garantizando una convergencia lineal.
Este artículo presenta un método de agrupamiento por correlación activa con enfoque en el inicio en frío, que utiliza una estrategia consciente de la cobertura para fomentar la diversidad y aprender similitudes entre pares de manera eficiente cuando no se dispone de datos iniciales.
Este artículo demuestra que la regulación de la equidad basada únicamente en el efecto promedio del tratamiento (ATE) puede enmascarar injusticias causales significativas mediante la optimización de otros objetivos, lo que subraya la necesidad de evaluar la equidad a nivel del modelo y considerar la independencia condicional completa para detectar estos sesgos ocultos.
Este artículo presenta un marco teórico que combina la teoría del estado de transición con modelos de redes dinámicas para caracterizar y predecir cambios estructurales, como la realineación de facciones, a partir de modelos transversales bajo supuestos limitados sobre la microdinámica subyacente.
Este estudio demuestra que la polarización política en el subreddit r/Brexit de Reddit está impulsada principalmente por la auto-selección de usuarios ya arraigados en sus posturas y la dominancia de cámaras de eco, en lugar de suavizarse mediante la exposición a opiniones contrarias.
Este artículo presenta un marco unificado y agnóstico al dominio para calcular el "factor autobús" mediante la modelización de proyectos como grafos bipartitos, formalizando dos interpretaciones complementarias (redundancia y criticidad), demostrando que su cálculo exacto es NP-duro y proponiendo una nueva medida basada en la robustez de la red que captura tanto la pérdida de cobertura como la fragmentación del proyecto, junto con algoritmos de aproximación eficientes y una validación empírica que confirma su superioridad frente a enfoques existentes.
Este artículo propone DS-DGA-GCN, un modelo de aprendizaje gráfico adaptativo que combina un sistema de puntuación de características de red y un mecanismo de atención dinámica para detectar eficazmente grupos de reseñas falsas en escenarios de datos escasos, superando a los métodos existentes en conjuntos de datos reales de Amazon y Xiaohongshu.
El estudio revela que el sistema de Notas de la Comunidad de X, aunque diseñado para fomentar el consenso bipartidista, submodera sistemáticamente el contenido polarizante en diversos contextos electorales globales, lo que genera riesgos para el discurso cívico y los procesos democráticos.
Este artículo introduce un enfoque de máxima entropía para modelar redes temporales en tiempo continuo, el cual descompone las interacciones en procesos globales y probabilidades estáticas de enlaces para generar modelos efectivos que mejoran la verosimilitud y permiten calcular expectativas estructurales de forma analítica.
Este estudio demuestra que los nodos superpuestos en estructuras de círculos dentro de redes complejas ejercen una influencia significativamente mayor que los nodos no superpuestos durante procesos de contagio simple y complejo, destacando su importancia estratégica en la dinámica de difusión.
Esta investigación demuestra que el orden de evaluación en las reseñas en línea (calificación antes o después del texto) polariza las calificaciones de los consumidores mediante un mecanismo de heurística afectiva y esfuerzo cognitivo, donde la secuencia "calificación primero" amplifica las puntuaciones extremas según la calidad del servicio y el tipo de producto, un hallazgo respaldado por datos secundarios de plataformas como Yelp y Letterboxd.