BOPIM: Bayesian Optimization for influence maximization on temporal networks
이 논문은 시간적 네트워크에서 영향력 극대화 문제를 해결하기 위해 커널 함수와 획득 함수를 개선한 베이지안 최적화 알고리즘인 BOPIM 을 제안하며, 기존 그리디 알고리즘과 유사한 성능을 유지하면서 최대 10 배 빠른 속도로 최적의 시드 노드 집합과 그 불확실성을 정량화할 수 있음을 입증합니다.
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53 편의 논문
Uncovering Social Network Activity Using Joint User and Topic Interaction
이 논문은 정보 캐스케이드와 사용자 간의 상호작용을 공동으로 모델링하기 위해 제안된 '혼합 상호작용 캐스케이드 (MIC)' 모델을 통해 기존 방법보다 우수한 정보 확산 예측 성능과 통찰력 있는 시각화를 달성함을 보여줍니다.
A Decade of News Forum Interactions: Threaded Conversations, Signed Votes, and Topical Tags
이 논문은 오스트리아의 주요 신문인 DerStandard 의 10 년간 (2013~2022) 에 생성된 7,500 만 건 이상의 댓글과 4 억 건 이상의 투표, 그리고 메타데이터를 포함한 대규모 종단적 데이터셋을 공개하며, 사용자 프라이버시를 보호하기 위해 원문 대신 임베딩 벡터와 해시화된 식별자를 제공하고 독일어 기반 온라인 담론 분석을 위한 중요한 자원을 제시합니다.
Debiasing International Attitudes: LLM Agents for Simulating US-China Perception Changes
이 논문은 2005 년부터 2025 년까지의 미국 대중의 중국에 대한 태도 변화를 시뮬레이션하기 위해 뉴스 데이터와 소셜 미디어 프로필을 기반으로 한 LLM 에이전트 프레임워크를 개발하고, 사실 도출, 반대 입장 에이전트 도입, 반사실적 노출이라는 세 가지 편향 완화 기법을 통해 주관적 뉴스 프레임보다는 비판적 맥락화 에이전트가 더 효과적인 편향 교정 및 인간과 유사한 의견 형성 메커니즘을 제공함을 입증했습니다.
From Verification to Amplification: Auditing Reverse Image Search as Algorithmic Gatekeeping in Visual Misinformation Fact-checking
이 논문은 15 일간 34,486 개의 검색 결과를 분석한 결과, 구글의 역이미지 검색이 시각적 허위정보를 검증하는 과정에서 관련 없는 정보와 반복된 허위정보가 상위를 차지하며 사실 확인 콘텐츠의 가시성이 30% 미만으로 제한되는 등 알고리즘 게이트키핑의 한계를 드러냈음을 규명합니다.
Modeling Trend Dynamics with Variational Neural ODEs for Information Popularity Prediction
이 논문은 정보 전파의 복잡한 시공간적 동역학을 고려하여 바이디렉셔널 점프 ODE 와 어텐션 메커니즘, 변분 신경 ODE 를 결합한 VNOIP 를 제안함으로써 소셜 네트워크 내 정보의 미래 인기도를 기존 방법들보다 정밀하게 예측하는 새로운 접근법을 제시합니다.
PixelConfig: Longitudinal Measurement and Reverse-Engineering of Meta Pixel Configurations
이 논문은 메타 픽셀의 구성을 역공학적으로 분석하는 'PixelConfig' 프레임워크를 제시하고, 2017 년부터 2024 년까지의 데이터를 통해 건강 관련 웹사이트를 포함한 웹상에서 민감한 정보 수집을 위한 추적 기능이 기본 설정에 의해 광범위하게 활성화되어 있으며, 제한 설정이 존재하더라도 실제 보호 효과는 미미함을 규명했습니다.
Stable Boundaries of Opinion Dynamics in Heterogeneous Spatial Complex Networks
이 논문은 기하학적 불균일 무작위 그래프에서 다수결 의견 역학을 연구하여, 네트워크의 공간적 구조가 국소적 의견 영역의 소멸을 막고 다양한 의견이 공존할 수 있는 안정적인 경계를 형성한다는 것을 이론적으로 증명합니다.
Learning from Viral Content
이 논문은 합리적인 사용자들이 알고리즘에 의해 선별된 바이럴 뉴스와 이전 사용자의 공유 내역을 바탕으로 다음 공유를 결정하는 균형 모델을 통해, 바이럴 콘텐츠 노출이 정보 집약성을 높일 수도 있지만 오히려 잘못된 정보가 고착화되는 자기 강화적 오정보 상태를 초래할 수 있음을 규명하고 플랫폼 설계에 대한 시사점을 제시합니다.
An Efficient Local Search Approach for Polarized Community Discovery in Signed Networks
이 논문은 부호화 네트워크에서 크기 불균형 문제를 해결하고 중립 정점을 허용하면서도 대규모 네트워크에 확장 가능한 효율적인 국소 탐색 알고리즘을 제안하여, 기존 방법들보다 우수한 분극된 커뮤니티 탐지 성능을 입증합니다.
Cold-Start Active Correlation Clustering
이 논문은 사전 정보 없이 시작되는 콜드스타트 상황에서의 능동적 상관관계 클러스터링 문제를 해결하기 위해, 초기 단계에서 다양성을 촉진하는 커버리지 인식 방법을 제안하고 그 유효성을 실험을 통해 입증합니다.
Masked Unfairness: Hiding Causality within Zero ATE
이 논문은 평균 치료 효과 (ATE) 가 0 인 상태에서도 최적화 과정에서 숨겨진 인과적 편향이 발생할 수 있음을 '인과적 가림' 문제로 규명하고, 이를 탐지하기 어렵기 때문에 공정성 규제를 개별 결정이 아닌 모델 수준에서 수행해야 함을 주장합니다.
Transition State Theory for Network Dynamics
이 논문은 전이 상태 이론을 네트워크 역학에 적용하여 구조적 변화 과정을 특성화하고, 제한된 가정 하에 횡단면 모델을 통해 네트워크 변화를 예측할 수 있는 새로운 프레임워크를 제시합니다.
Brexit Means Brexit: Selection Bias, Echo Chambers, and Entrenched Opinion on Reddit
이 논문은 Reddit 의 r/Brexit 서브레딧을 분석한 결과, 설득 가능한 사용자의 이탈로 인한 생존 편향과 동질적 사용자 간의 상호작용이 지배적인 에코 챔버 현상이 결합되어 정치적 의견이 강화되고 고정되는 것을 발견했습니다.
The Theory and Practice of Computing the Bus-Factor
이 논문은 프로젝트의 인적 리스크를 정량화하는 '버스 지수'를 계산하기 위해 사람과 작업을 이분 그래프로 모델링한 통합 프레임워크를 제안하고, 기존 방법의 한계를 극복하며 NP-난해 문제를 해결하는 효율적인 근사 알고리즘과 더 안정적이고 정보적인 새로운 측정 지표를 개발했습니다.
Detecting Fake Reviewer Groups in Dynamic Networks: An Adaptive Graph Learning Method
이 논문은 새로운 제품과 희소 데이터 환경에서도 강력한 성능을 발휘하도록 제품, 리뷰, 리뷰어 간의 관계를 모델링하고 네트워크 특징 점수 시스템 및 동적 그래프 어텐션 메커니즘을 통합한 'DS-DGA-GCN'이라는 새로운 그래프 학습 모델을 제안하여 가짜 리뷰 그룹 탐지 문제를 해결합니다.
Community Notes undermoderate polarizing content by design creating risks in electoral processes
이 논문은 X 의 커뮤니티 노트 시스템이 교차적 지지를 기반으로 작동하는 설계 특성상 양극화된 선거 관련 콘텐츠를 체계적으로 과소 규제하여 선거 과정과 시민 담론에 잠재적 위험을 초래할 수 있음을 13 개국 190 만 건의 데이터를 통해 입증했습니다.
Maximum entropy temporal networks
이 논문은 연속 시간 네트워크를 모델링하기 위해 최대 엔트로피 원리를 적용하여 시간 과정과 정적 엣지 확률로 분해된 해석 가능한 생성 모델과 NHPP 기반의 폐쇄형 로그-우도식을 제시합니다.
Importance of Overlapping Network Nodes in Influence Spreading
이 논문은 복잡한 네트워크에서 중첩된 노드가 단순 및 복잡 전염 과정 전반에 걸쳐 비중첩 노드보다 일관되게 더 큰 영향력을 발휘하며, 특히 '원 (circle)' 구조의 정의 방식이 이러한 중첩 효과에 중요한 역할을 한다는 점을 확률적 전염 모델을 통해 규명했습니다.
Intuition First or Reflection Before Judgment? The Impact of Evaluation Sequence on Consumer Ratings
본 연구는 온라인 리뷰 평가 순서 (평가 후 리뷰 vs. 리뷰 후 평가) 가 서비스 품질과 제품 속성에 따라 감성적 휴리스틱과 인지적 노력의 매개 작용을 통해 소비자 평점에 극단화 효과를 미친다는 것을 실험 및 대규모 데이터 분석을 통해 규명했습니다.