Estimating time-series changes in social sentiment @Twitter in U.S. metropolises during the COVID-19 pandemic.
在 COVID-19 大流行期間，估計美國大都會區 Twitter 上社會情緒的時間序列變化。 J Comput Soc Sci 2023-05-07

這篇論文提出了一個模型，可以估計像COVID-19這樣的緊急情況下社會的情緒，透過間接與病毒相關的關鍵詞。模型追蹤情緒隨感染率和政府命令變化而變化的情況，展示情緒隨時間變化的情況。在紐約市、洛杉磯和芝加哥等城市的測試中，模型表現可靠，反映了疫情期間情緒趨勢。這種方法可能有助於分析各種緊急情況，未來可作為政策支持工具補充傳統調查。 PubMed DOI

A platform for connecting social media data to domain-specific topics using large language models: an application to student mental health.
使用大型語言模型將社交媒體數據與特定領域主題相連的平台：以學生心理健康應用為例。 JAMIA Open 2024-01-23

這平台運用先進人工智慧技術，分析社群媒體文字資料，找出相關話題。透過 BERTopic 分群貼文，辨識相關句子，提升分析效果。以大學生心理健康為例，顯示在辨識抑鬱等議題上的實用性。為研究人員提供工具，分析龐大非結構化資料，找出相關部分，具潛力應用於心理健康研究。 PubMed DOI

Cross-platform social dynamics: an analysis of ChatGPT and COVID-19 vaccine conversations.
跨平台社交動態：ChatGPT 和 COVID-19 疫苗對話分析。 Sci Rep 2024-02-06

社群媒體對資訊傳播和公眾意見塑造很重要。研究分析了數百萬篇有關ChatGPT和COVID-19疫苗的帖子，探討線上平台如何影響大眾看法。研究使用主題分析和情感分析來了解不同平台和事件對線上討論的影響。結果顯示，COVID-19疫苗討論因為緊迫性而傳播速度快，而ChatGPT討論則發展較緩慢。 PubMed DOI

Twitter users perceptions of AI-based e-learning technologies.
Twitter使用者對基於人工智慧的電子學習技術的看法。 Sci Rep 2024-03-13

研究分析AI在電子學習中的公眾看法，包括ChatGPT、虛擬實境、微學習等，利用Twitter數據進行。多數情緒正面，信任和喜悅常見，恐懼最常。負面擔憂包括AI對人類和創意工作的影響，正面則著重AI提升教育效率的潛力。研究強調考量AI在教育中的道德和社會影響，以最大程度造福學生。 PubMed DOI

Powerful tool or too powerful? Early public discourse about ChatGPT across 4 million tweets.
ChatGPT：強大工具還是太強大？早期公眾對ChatGPT的討論：跨越400萬推文。 PLoS One 2024-03-29

研究探討2022年12月1日至2023年3月1日間ChatGPT推出後的初期反應和情緒。透過分析Twitter數據，發現公眾對這個聊天機器人的討論集中在擔憂和意見上。研究指出ChatGPT受到正負面評價，人們對其能力和影響持有著興奮與謹慎並存的態度。 PubMed DOI

A systematic evaluation of text mining methods for short texts: Mapping individuals' internal states from online posts.
短文本的文本挖掘方法的系統評估：從線上帖子中解讀個人內在狀態。 Behav Res Methods 2024-04-04

線上文章提供價值洞察，手動編碼可靠但限制大數據分析。自動文本分析近似人評估，大型語言模型如GPT-4表現佳。模型複雜度和性能權衡對科學家重要。 PubMed DOI

Potential use of large language models for mitigating students' problematic social media use: ChatGPT as an example.
潛在使用大型語言模型來緩解學生問題性社交媒體使用：以 ChatGPT 為例。 World J Psychiatry 2024-04-15

社群媒體對生活有負面影響，解決方法有限。大型語言模型如ChatGPT可提供支持、監控使用，但需注意風險，如錯誤和隱私問題。謹慎使用這些模型，才能有效處理問題性社群媒體使用，造福個人和社會。 PubMed DOI

The public attitude towards ChatGPT on reddit: A study based on unsupervised learning from sentiment analysis and topic modeling.
Reddit 上對 ChatGPT 的公眾態度：基於情感分析和主題建模的非監督式學習研究。 PLoS One 2024-05-14

研究分析Reddit對ChatGPT的看法，用了23,733篇文章。結果顯示七個主題，包括使用者意見、技術探討和社會影響。61.6%的回應正面，讚揚ChatGPT的對話能力，也提出改進建議。建議使用者和相關人士評估ChatGPT的利弊，以確保道德和監管使用。 PubMed DOI

Exploring climate change discourse on social media and blogs using a topic modeling analysis.
在社交媒體和部落格上使用主題建模分析探討氣候變遷的討論。 Heliyon 2024-07-01

氣候變遷是全球重要議題，了解民眾想法對政策制定至關重要。透過NLP和資料視覺化分析社群媒體和部落格內容，使用BERTopic和LDA等技術找出主題，並根據句子相似度分組評論。比較了不同關鍵詞提取方法，發現基於OpenAI的BERTopic效果最好。研究提供了民眾對氣候變遷態度的見解，有助於政策制定和因應氣候變遷。 PubMed DOI

Leveraging Generative AI Models in Urban Science.
在城市科學中利用生成式 AI 模型。 Curr Top Behav Neurosci 2024-07-22

本章探討自2000年代末以來，城市作為人類主要居住空間的重要性，以及理解城市環境對人類行為和感知的影響。首先分析城市設計與社會行為的關聯，並著重於城市形態學及現代數據收集技術。接著，利用先進的人工智慧模型模擬全球21個城市中人與環境的互動，評估這些模型在捕捉人類行為複雜性方面的有效性。研究結果顯示人工智慧在城市研究和政策中的潛力，並強調對這些技術進行批判性評估的重要性，以確保其有效運用於城市環境的理解與塑造。 PubMed DOI

原始文章

站上相關主題文章列表