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O artigo apresenta o BOPIM, um algoritmo de Otimização Bayesiana que supera métodos concorrentes na maximização de influência em redes temporais ao oferecer uma solução rápida e eficiente com quantificação de incerteza, utilizando kernels adaptados para espaços combinatórios.
Este artigo apresenta o modelo Mixture of Interacting Cascades (MIC), baseado em processos pontuais de Hawkes multidimensionais, que captura a interação conjunta entre usuários e cascata de informações para modelar com maior precisão a dinâmica de formação de opiniões em redes sociais, superando métodos existentes e permitindo visualizações detalhadas da atividade na rede.
Este artigo apresenta um grande conjunto de dados longitudinal e anonimizado, abrangendo uma década (2013-2022) de interações no fórum de notícias do jornal austríaco DerStandard, que inclui mais de 75 milhões de comentários e 400 milhões de votos para facilitar a análise de dinâmicas de discussão, estruturas de rede e análises semânticas em alemão, preservando a privacidade dos usuários através da disponibilização apenas de representações vetoriais pré-calculadas em vez dos textos brutos.
Este estudo apresenta um framework baseado em agentes de LLM para simular a evolução das atitudes dos cidadãos dos EUA em relação à China entre 2005 e 2025, demonstrando que a introdução de um agente "advogado do diabo" é a estratégia mais eficaz para mitigar vieses de mídia e promover opiniões mais alinhadas com a cognição humana, ao mesmo tempo que revela vieses inerentes dependentes da origem geográfica dos modelos.
Este estudo audita o Google Reverse Image Search e revela que, ao atuar como um guardião algorítmico na verificação de desinformação visual, a ferramenta frequentemente prioriza informações irrelevantes e falsas em detrimento de conteúdos de desmentido, criando desafios significativos para a eficácia da fact-checking.
O artigo apresenta o VNOIP, um novo método baseado em Equações Diferenciais Ordinárias (ODEs) Neurais Variacionais que modela dinamicamente as tendências de popularidade da informação em redes sociais, superando as limitações de abordagens existentes ao capturar dependências de longo alcance e padrões temporais contínuos para prever com maior precisão a popularidade futura.
Este artigo apresenta o PixelConfig, um framework de análise diferencial que revela que o Meta Pixel é amplamente configurado para rastrear atividades e identidades de usuários em sites de saúde com configurações padrão, enquanto as funcionalidades de restrição de rastreamento oferecem proteção limitada e são frequentemente contornadas.
Este artigo investiga a dinâmica de voto majoritário em redes complexas espaciais heterogêneas, demonstrando que a geometria da rede permite a coexistência persistente de opiniões opostas ao estabilizar as fronteiras entre domínios, em vez de levar a um consenso global.
Este artigo analisa um modelo de equilíbrio de usuários racionais em redes sociais que decidem compartilhar notícias com base em sinais privados e em amostras de histórias virais, demonstrando que, embora a exposição a conteúdo viral possa melhorar a agregação de informações, também pode gerar e perpetuar estados estacionários de crenças errôneas compartilhadas massivamente, o que impõe desafios críticos para o design de plataformas.
Este artigo propõe um novo algoritmo de busca local eficiente para a descoberta de comunidades polarizadas em redes assinadas, que resolve o problema de desequilíbrio de tamanho das comunidades, permite a existência de vértices neutros e garante uma taxa de convergência linear, superando os métodos atuais em qualidade da solução.
Este artigo propõe um método de agrupamento por correlação ativo para cenários de "cold-start", onde não há similaridades iniciais disponíveis, utilizando uma abordagem consciente da cobertura para garantir diversidade nas consultas e otimizar a eficiência de custos.
O artigo demonstra que a regulação de justiça baseada apenas no efeito médio de tratamento (ATE) pode ser enganosa, pois permite que sistemas otimizem objetivos como lucro ou redução de crime enquanto mascaram desigualdades causais através de confusão, o que exige uma verificação de independência condicional completa e uma regulação no nível do modelo em vez de apenas nas decisões.
O artigo propõe um novo quadro teórico que integra a teoria do estado de transição com a modelagem de redes dinâmicas para caracterizar e prever mudanças estruturais, como realinhamentos de facções, utilizando dados transversais sob suposições limitadas sobre microdinâmicas.
Este estudo analisa a polarização política no subreddit r/Brexit do Reddit, revelando que a exposição a opiniões cruzadas é mínima e que a polarização é sustentada principalmente pela seleção de usuários já entranhados em suas posições e pela formação de câmaras de eco, em vez de ser atenuada por interações diversificadas.
Este artigo propõe um novo framework unificado e agnóstico a domínios para calcular o "bus-factor" como um problema de otimização combinatória, introduzindo uma medida baseada em robustez de rede que captura tanto a perda de cobertura quanto a fragmentação do projeto, e apresentando algoritmos de aproximação eficientes que demonstram superioridade em estabilidade e informatividade em comparação com abordagens existentes.
O artigo propõe o modelo DS-DGA-GCN, uma nova rede de aprendizado em grafos que combina atenção dinâmica e pontuação de características de rede para detectar grupos de revisores falsos em cenários de dados esparsos, superando os métodos atuais com alta precisão em conjuntos de dados reais.
O estudo revela que, embora o sistema de Notas da Comunidade do X seja eficaz em capturar dimensões polarizadoras e promover consensos bipartidários, ele foi projetado para submoderar sistematicamente conteúdos polarizantes, o que representa riscos significativos para os processos eleitorais e o discurso cívico em diversos países.
Este artigo apresenta uma abordagem de entropia máxima para modelar redes temporais em tempo contínuo, derivando intensidades de processos de Poisson não homogêneos que permitem uma representação modular e interpretável, gerando modelos eficazes com log-verossimilhança superior e capacidades de previsão estatística.
Este estudo demonstra que os nós de sobreposição em redes complexas exercem uma influência superior à dos nós não sobrepostos em processos de propagação de influência, revelando que a definição das "círculos" estruturais impacta diretamente a importância topológica e estratégica desses nós na dinâmica de disseminação.
Este estudo demonstra que a sequência de avaliação ("Avaliar Primeiro" versus "Escrever a Análise Primeiro") polariza as classificações dos consumidores, aumentando-as em serviços de alta qualidade e diminuindo-as em serviços de baixa qualidade, um efeito mediado por heurísticas afetivas e esforço cognitivo que é amplificado em produtos hedônicos e confirmado por dados reais de plataformas como Yelp e Letterboxd.