Collaborative Research: HNDS-R: Dynamics and Mechanisms of Information Spread via Social Media
合作研究:HNDS-R:社交媒体信息传播的动力学和机制
基本信息
- 批准号:2214217
- 负责人:
- 金额:$ 32.81万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2022
- 资助国家:美国
- 起止时间:2022-08-15 至 2025-07-31
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
There has never been so much information available at everyone’s fingertips than there is today. Unfortunately, with so much information comes a lot of misinformation that can be spread to human populations and adopted by them as the truth. Understanding how information flows and its impact on human behavior is important for determining how to protect society from the effects of misinformation, propaganda, and “fake news.” This project traces how information spreads on social media channels and how ideas, opinions, and beliefs change as they spread. Conducting this research requires combining concepts from computational social sciences, computer science, sociology, and statistics to understand the fundamentals of information spread in social mediaThis project develops a new approach to the study of information diffusion that brings together several different mechanisms for information flow. Together these are used to analyze how information spreads in social media. The research has two main goals: First, it will spot and predict opinion trends and identify users’ polarization on topics of broad interest to society (e.g., climate change or the Covid-19 pandemic). Second, it will track information propagation to understand its role in shaping opinion trends and identify the factors that are important for its spread and adoption. The researchers have access to a large amount of data that permits them to build and test large-scale models of information diffusion. The outcomes of this project include new computer algorithms that are capable of understanding information flow in social media and new avenues for research in the science of information spread and diffusion.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
每个人的指尖从来没有比今天有太多的信息。不幸的是,有了很多信息,大量的错误信息可以传播给人类的人口,并被他们作为事实所采用。了解信息如何流动及其对人类行为的影响对于确定如何保护社会免受错觉,宣传和“假新闻”的影响很重要。该项目追溯了信息如何在社交媒体渠道上传播,以及思想,观点和相信它们在传播时的变化。进行这项研究需要将计算社会科学,计算机科学,社会学和统计数据中的概念结合在一起,以了解社交媒体中信息传播的基本原理。该项目为信息差异的研究开发了一种新的方法,从而汇集了几种不同的信息流动机制。这些共同用于分析信息如何在社交媒体中传播。这项研究有两个主要目标:首先,它将发现和预测意见趋势,并确定用户对社会广泛关注的主题的两极分化(例如,气候变化或COVID-19-19大流行)。其次,它将跟踪信息传播,以了解其在塑造意见趋势中的作用,并确定对其传播和采用至关重要的因素。研究人员可以访问大量数据,使他们可以构建和测试大规模的信息扩散模型。该项目的结果包括能够理解社交媒体中信息流的新计算机算法以及信息传播和扩散科学研究的新途径。该奖项反映了NSF的法定任务,并被认为是通过基金会的智力优点和更广泛的影响审查标准通过评估来评估的。
项目成果
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Manuel Zimmer
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