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对 X 上的 AI 机器人政治影响活动的分析
该网络由至少 686 个账户组成，这些账户发布了超过 130,000 条帖子，第一条帖子出现在 2024 年 1 月 23 日。图 1 显示了一段时间内网络的总输出。在这里，我们看到到 6 月中旬的输出相对较低，此时我们看到了明显的增长。自首次创建以来，网络的总规模一直以稳定的速度增长，我们在档案数据中没有发现任何证据表明以前可能是该网络的一部分，但后来被暂停。图 2 显示了网络中每个帐户的第一篇帖子的日期，该日期与每个帐户的创建日期相对接近。网络帐户的平均关注者数量为 23.8，尽管其中绝大多数似乎是假的。网络的整体参与度一直很低，截至 9 月中旬，该网络共收到 2453 次转发和 3131 次点赞。然而，一篇典型的帖子会收到几十次浏览量。重要的是，网络只回复。这是 X 上的一种互动形式，即使没有多少真正的粉丝，也可能会获得浏览量。如果回复，此网络中的帐户不会回应。
Xeomin 无标题信件
美国食品药品管理局 (FDA) 处方药推广办公室 (OPDP) 审查了注射用、肌肉注射或腺内注射 XEOMIN (incobotulinumtoxinA)（Xeomin）的宣传传播“Xeomin Aesthetic 社交媒体” (XASM-28)（帖子）。该帖子由 Merz Pharmaceuticals GmbH (Merz) 在 Xeomin Aesthetics Instagram 账户上发布，也由 Nate Berkus 在其个人 Instagram 账户上以“与 xeominaesthetic 的合作”为主题发布（强调原文）。1 该帖子对 Xeomin 的风险和功效做出了虚假或误导性的陈述和建议。因此，该帖子在《联邦食品药品和化妆品法案》（FD&C 法案）的规定范围内错误标记了 Xeomin，并使其分销违法。21 USC 352(a)，(n)；321(n)；331(a)。 21 CFR 202.1 (e)(5); (e)(7)(viii)。从公共卫生角度来看，这些违规行为令人担忧，因为宣传信息对Xeomin的安全性和有效性产生了误导性印象，而Xeomin是一种具有多种严重且可能危及生命的风险的药物，包括关于毒素效应远距离扩散风险的黑框警告。
XSL•FO
背景：2018 年 11 月，一位中国研究人员报告称，他的团队已应用成簇的规则间隔回文重复序列或相关蛋白 9 从胚胎中删除基因 CC 趋化因子受体 5 型，并声称这两个新生儿将终生免疫 HIV 感染，社交媒体平台上将此事件称为 #GeneEditedBabies。尽管这一事件引发了全球范围内关于胚胎基因序列临床试验的伦理和法律问题的争论，但关注的焦点主要集中在学者和专业人士身上。然而，公众，尤其是按地理区域和文化分层的公众对这些问题的反应尚不清楚。目标：本研究旨在研究有关 #GeneEditedBabies 事件的网络帖子，并描述和比较不同用户群的社交媒体平台上公众的立场。方法：我们使用一组相关关键词在 4 个全球或地区主流社交媒体平台上搜索网络帖子：新浪微博（中国）、Twitter、Reddit 和 YouTube。我们应用结构主题模型来分析主要讨论的主题及其时间趋势。根据我们发现的主题，我们设计了一个注释码本，对每个平台随机抽取的 2000 个帖子进行标记，标记内容包括对该事件是支持、反对还是中立的立场，以及如果描述了立场，这些帖子的主要考虑因素是什么。注释数据用于比较 4 个网络平台上的立场和使用的语言。结果：我们收集了大约 130,000 名用户发布的关于 #GeneEditedBabies 事件的 220,000 多个帖子。我们的结果表明，用户讨论了广泛的主题，其中一些主题具有明显的时间趋势。我们的结果进一步表明，尽管几乎所有专家都反对这一事件，但许多网络帖子支持这一事件。其中，Twitter 上的反对帖数量最多（701/816，85.9%），其次是新浪微博（968/1140，84.91%）、Reddit（550/898，61.2%）和 YouTube（567/1078，52.6%）。反对的主要原因是出于伦理方面的考虑，而支持的主要原因是期望这种技术可以预防未来疾病的发生。这四个平台的帖子在表达对#GeneEditedBabies 事件的立场时，语言使用和模式有所不同。结论：本研究提供的证据表明，网络平台上的帖子可以提供关于公众对基因编辑技术的立场的见解。然而，这些立场在不同的网络平台上有所不同，而且往往与学者和政策制定者提出的立场不同。
Instagram上的香烟产品推广
社交媒体上的抽象背景电子烟促进与美国青年的电子烟使用快速增长相吻合，尤其是随着Juul Pod蒸发器使用的增加。我们检查了Instagram上的商业与Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-Juul-jultighte诉讼，以识别用于针对电子烟的连续性用户的营销吸引力；我们绘制了对现有理论营销框架的呼吁，以更好地了解行业策略。方法基于主题标签的关键字规则用于从Instagram应用程序界面收集与JUUL相关的帖子，2018年3月1日至13日。帖子被归类为商业或非商业。使用机器学习方法，关键字算法和人类编码的组合来表征商业帖子中的消息主题。结果关键字过滤器捕获了50 817个相关帖子和41％的商业。在商业职位中，有91％的人包含招聘/基于审判的上诉（例如，可燃的烟草戒烟；产品采样；赠品），有71％的特征是加强/成瘾 - 相关的上诉（例如，忠诚度计划）。没有任何商业信息包含电子烟与戒烟相关的上诉，不到25％的人提到退出可燃烟草作为招聘上诉。结论Instagram帖子以电子烟相关的营销为特色，可以增加对鼓励电子烟试验的有说服力信息的接触，并在易感青年中尤其使用。需要更强有力的法规来防止年轻的社交媒体用户接触社交媒体营销。
ACC的主题标签参考指南| 2025 Update
ACC的主题标签参考指南| 2025更新为什么要标签指南？通过ACC的主题标签参考指南来增强您的社交媒体参与并将帖子分类。本指南概述了关键心脏病学和与ACC相关的术语的主题标签和定义。社交媒体主题标签允许在常见主题之间更容易导航，以连接相关对话中的用户。也可以搜索标签，使其成为临床医生和患者的宝贵资源。如何使用本指南？本仅数字指南由主题标签的主要主题进行分类，例如会员资格，JACC期刊，倡导等，以及来自Symplur的临床主题标签的可靠列表。每个主题标签旁边都有一个描述，以便如何使用主题标签。如果在主题标签中寻找特定的关键字，请使用CTRL-F搜索指南。主题标签的提示和技巧：标签应谨慎使用。ACC作为一般规则建议，每个帖子建议不超过三个主题标签。过度使用主题标签看起来像垃圾邮件。专注于选择最适用于您帖子的主题标签，并且很可能会吸引最多的帖子流量。一些通用主题标签一直在邀请机器人流量 - 在向您的帖子中添加诸如“心脏病”之类的广泛主题标签时，请考虑一下。官方ACC社交媒体帐户：Facebook.com/americancollegeofcardiology facebook.com/jaccjournals
帖子：个人助理地点：供应链管理，总部，比勒陀利亚薪酬水平：薪金7，r 294 321每年参考
在南非警察局内部。将不接受电子邮件申请。申请可以发布到以下地址：部门专员：SCM，人力资源管理，私人包X254，Pretoria，Pretoria，0001（请注意PPO S Babana或Po fh Mudau）（请注意，如果发布申请，则必须在公告和时间之前在指示的办公室到达广告，即在广告中指示的办公室，即2023-06-26在14:00）申请手工：部门专员：SCM，Cresswell Road 117（CNR Cresswell和Pretoria Road），Silverton，Pretoria，Pretoria（主要入口，安全盒中的木箱中）询问：PPO S Babana，PPO S Babana，TEL NO（012）841 7171 71 71 71 7171 71 71 71 71 71 71 71 71 7123，POFHA，PO FHA，PO FHA，PO FHA，PO FHA，PO FHA，PO FHA，PO FHA，PO FHA，PO FHA，PO FHA（012） 7217和PO I MPHETHI TEL NO（012）841 7179
内容策略在社交媒体中的作用在品牌邮报的受欢迎程度上：土耳其高等教育机构的案例
竞争激烈的高等教育市场已转向品牌作为应对当今全球挑战的解决方案。可持续品牌策略的一种重要工具是在社交网站上建立品牌粉丝页面并吸引追随者。在品牌的粉丝页面上实施有效的内容策略可以帮助与目标群体建立和建立关系。因此，这项研究的目的是了解内容策略在社交网站中的作用在确定土耳其领先的高等教育机构创造的品牌帖子的普及中发挥的作用。结果表明，土耳其的十大高等教育机构最常见的帖子代表文本 +图像 +链接内容类型。大多数向社区成员的职位是由机构本身创建的，涉及大学新闻，主要是在中午至18:00之间的工作日发表的。此外，还进行了MANOVA分析，以研究内容策略在品牌帖子受欢迎的各种要素的作用。结果表明，内容类型，内容敏捷性，内容上下文，发布类型和发布日会显着影响喜欢，分享和评论的数量，这是品牌帖子受欢迎的指标。
人工智能在营销中的应用：其影响和未来
人工智能 (AI) 是一个已经接管了世界各个领域的概念，无论是医学、建筑、教育、商业、娱乐还是营销。我们生活在一个数据收集、分析和推理与呼吸一样重要的世界。每一个数据，无论大小，都会被企业存储和使用。以 Instagram 用户为例。用户在特定 Instagram ID 上观看的卷轴和帖子会被捕获和存储。下次用户打开其 Insta 页面时，与他们之前查看的内容相关的帖子会出现在顶部。同样，如果用户滚动浏览了某个特定的促销帖子，AI 软件会捕获此数据并在页面上充斥类似的促销信息。所有这些都在一纳秒内完成。这就是 AI 的力量。