Gabriele Lenzini

school卢森堡大学bar_chart全球第 #1587 名

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Gabriele Lenzini 最新论文

Chuai 等人分析 X 社区便签系统的请求功能，发现误导性高的帖子和党派不对称性影响事实核查分配，但高质量便签仅占12%。

Chuai 等人发现包含阴谋论的假新闻在X上获得更多互动，帖子观看者比分享者更易受话题多样性影响，为健康危机期间的错误信息干预提供精准策略。

Chuai 等人通过准实验方法分析 X 社区笔记平台 1841 个帖子和 222 万回复，发现社区事实核查使负面情绪增 7.3%、道德愤怒增 16.0%，证实用户将虚假信息视为违反社会规范。

Chuai 等人研究发现 X/Twitter 社区笔记未能有效减少误导性内容传播，因其在信息病毒式传播早期响应速度不足。

Tang 等人通过22名用户访谈分析健康错误信息类型，提出反误导方案需强调信源透明度、信息即时呈现与清晰度，为社交平台健康内容设计提供具体建议。

Chen 等人通过混合设计实验比较网络钓鱼培训效果，发现角色扮演培训显著提升员工反钓鱼自我效能感和支持寻求意图，比小组讨论更有效。

Bongard-Blanchy 等人调查发现用户虽能识别暗模式但缺乏抵抗力，提出明亮模式、设计摩擦等干预措施以保护用户免受操控性设计影响。

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