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存在于2025年：在推文，模因和Tiktok视频中以性别歧视的识别和表征分歧
摘要。本文描述了存在于2025年的社交网络中性别歧视识别的实验室，该实验室预计将在CLEF 2025会议上举行，代表了现有挑战的第五版。该实验室包括两种语言，英语和西班牙语的九项任务，这些任务与三种不同类型的数据相同的三个任务（性别歧视，来源意图检测和性别歧视分类）。这种多媒体方法将有助于确定跨媒体格式和用户互动的性别歧视的趋势和模式，从而有助于更深入地了解社会动态。与2023年和2024年存在一样，该版本将使用“以分歧”的方式使用“学习”。九个任务的数据集将包括来自多个注释的注释，显示不同甚至相互矛盾的意见。这有助于模型从不同的角度学习，使它们更好地理解一系列人类观点，并为有效的以人为本的解决方案发展。
大学如何推文有关研究？大学研究推文的内容，立场和参与策略的纪律变化（urts
结果表明，大学研究推文具有一系列旨在促进有限可用空间研究的组织，符号和语言特征。 div>但是，在使用这些特征时，观察到一些学科差异。 div>例如，CMMM推文更有可能包含传统运动，例如“基金会”或“方法”，并且他们采取了立场来强调作者的权威并强调研究的重要性。 div>csh推文更多地通过“指导”和“行动”运动吸引读者，并诉诸更多资源，以创建接近和寻求关注。 div>我们通过提出一些未来的研究途径来得出结论。 div>
埃隆马斯克的推文对比特币价格的影响......
加密货币的受欢迎程度呈天文数字上升，并催生了一种革命性的新支付和投资方式。这些由区块链支持的证券不仅成功吸引了华尔街的鲨鱼，也吸引了散户投资者。这种飞速增长导致加密货币和区块链的市值飙升。比特币是有史以来第一个领先的加密货币，其市值已超过 7830 亿美元。到 2023 年，所有加密货币的总市值预计将超过 10877 亿美元。尽管这些数字惊人，但加密货币市场一直在努力解决的一个问题是高波动性。与传统市场一样，加密市场容易因新闻发展和投机而波动，从而加剧价格波动。然而，由于加密市场的流动性短缺，这种影响被夸大了，任何小新闻或猜测都可能导致价格波动。埃隆·马斯克 (Elon Musk) 位列全球最富有的人和最富有的人之列。加密货币市场波动性的最大推动者是埃隆·马斯克，因为他在 Twitter 上有 5800 万粉丝，并且他发布了关于比特币和狗狗币等加密货币的令人费解的推文。在他的几条推文之后，交易量明显高于平常。研究人员认为，社交媒体活动会影响这些动向；因此，像埃隆·马斯克这样的有影响力的人可以显著影响加密货币。该项目旨在研究埃隆·马斯克在 Twitter 上的相关活动及其对加密货币市场的影响。该项目的目标是研究埃隆·马斯克的推文对比特币和狗狗币以及价格预测的影响。为了实现这一目标，该项目提出了各种模型，例如自回归模型、移动平均模型和自回归综合移动平均模型。基于对数似然、修正赤池信息准则和贝叶斯信息准则等各种指标，选择最佳模型来预测未来。
yezzzs做到了：使用坎耶·韦斯特（Kanye West）的Tweets
摘要 - 精密医学领域面临的最大挑战之一是鉴定能够在个人水平上检测临床有意义的变化的生物标志物，而不仅仅是大规模人口研究。为此，越来越多的社交媒体媒体提供了对数字基因标志物的生态播种数据库的无与伦比的访问，可以用单用户精确来利用，通过监视使用量和情感状态来支持精神卫生保健。尽管有潜力，但研究如何使用社交媒体使用来研究睡眠效果行为的研究显着很少，部分原因是缺乏使用社交媒体活动来检测和估算睡眠的既定方法。我们在这里提出了一种新的方法，用于使用基于社交媒体的数据来跟踪睡眠和情绪，并在心理健康监测和预防方面使用了潜在的应用。在展示概念证明中，我们还提供了一个道德和理论框架，即如何在这个敏感但潜在的高度富有成果的领域中进行。
评估相关推文的可靠性并使用手动和自动方法进行验证以进行洪水风险沟通
摘要：虽然 Twitter 一直被誉为有关灾害事件的最新信息的卓越来源，但推文的可靠性仍然令人担忧。我们之前的出版物提取了包含有关 2013 年科罗拉多州洪水事件及其影响的信息的相关推文。使用相关推文，本研究通过检查文本和图像内容并将其与其他公开可用的数据源进行比较，进一步检查了推文的可靠性（准确性和真实性）。我们实施了文本信息的手动识别和图像的自动（Google Cloud Vision、应用程序编程接口 (API)）提取，以平衡准确的信息验证和高效的处理时间。结果表明，文本和图像都包含有关受损/被洪水淹没的道路/街道的有用信息。当足够多的推文包含地理坐标或位置/场地名称时，这些信息将有助于应急响应协调工作和明智的资源分配。本研究将确定可靠的众包风险信息，以通过更好地利用众包风险通信平台来促进近乎实时的应急响应。
道德机器：跟踪推文中的道德价值
对社会科学研究的兴趣越来越多，以利用智能数据分析来自动收集和分析大量数据。潜在的有趣但相对尚未探索的领域是伦理学，到目前为止，在理论上而不是经验方面，它已经更加接近，尤其是在机器学习方法上。Twitter等网络媒体的瞬时和有见识的性质为情感，观点，信息和互动提供了直接的渠道，并充满了道德观点[14]。因此，Twitter是跨学科研究的有前途的数据源。，大多数社会科学研究都检查了信息的分歧，而不是内容[1,7,17]。即使分析内容，这主要集中在商业或政治动机上[2，18]。同样在智能数据分析中，社交媒体监控是一个受欢迎的话题，但通常仅限于商业应用程序的情感或意见挖掘，并且缺乏理论上的社会科学基础。因此，有一种方法可以将道德研究与社交网络内容分析相结合。这项研究的主要目的是提供道德机器的概述，道德机器的概念系统证明并监视道德情绪
推文情绪及其对股市走势的影响
推特情绪及其对股市走势的影响 评审团： 论文发起人： Hakim ABBES Ashwin ITTOO 旨在获得硕士学位 读者： 商业工程学位 Michael SCHYNS 专注于供应链 Anne-Sophie HOFFAIT 管理和商业分析 学年 2015/2016
激光竖琴生成实时推文的语音和文本......
1。引言单词是传达问候，思想，感觉和情感的有用工具。尤其是诗歌是一种丰富的单词表达形式，有时听起来像是一首歌。，例如，haiku是由音节构建的传统日本经文，即使没有旋律也可以读出一首歌，因为单词具有口音，语调和节奏的短语。这意味着口语的声音是构成包含各种人类情感的音乐的有吸引力的资源。现在有许多人将世界各地的Twitter用作与他人交流的工具。他们鸣叫有关日常琐事的简短话语和与他人分享的意见。有人总是在某个地方发推文，它创造了反映人类思想和内心的大量单词。推文单词本身只是文本数据；但是，当它们与人类的声音交谈时，它们类似于诗歌和歌曲。我们提出了一种使用人类声音说单词和激光竖琴的系统。我们使用Twitter网站[1]的推文中的单词作为音乐的材料。1.1 Twitter应用程序已经开发了许多Twitter客户端应用程序，其中一些应用程序具有娱乐性的享受推文。