Stefan Feuerriegel

school慕尼黑大学bar_chart全球第 #923 名

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Stefan Feuerriegel 最新论文

Geissler 等人比较了五种数字素养干预措施提升深度伪造识别能力的效果，实验表明干预措施可将识别准确率提升 13 个百分点。

Schimpf等人进行543人随机对照实验，发现基于LLM的聊天机器人通过添加反馈机制可有效支持用户目标设定，自适应建议效果则较差。

Maier等人通过486人实验比较人类主导与AI主导的协作模式，发现反思性人类主导模式能在提升想法质量的同时保持多样性和归属感，优于AI独立创作模式。

Maarouf 等人分析2.5万条推文级联发现，验证用户发布的仇恨内容病毒式传播概率更高，级联规模达3.5倍，结构病毒性增1.2倍。

Geissler 等人利用逆强化学习方法分析 Twitter/X 平台上俄罗斯宣传策略，发现机器人主要响应亲入侵信息以推动传播，而人类则倾向于参与反对意见的讨论。

Lutz等人通过神经生理实验发现，用户对长篇假新闻投入更多认知处理，而使用分析性词汇的假新闻引发更强情感反应，为假新闻应对提供依据。

Bashardoust 等人通过988名受试者实验发现AI生成假新闻感知准确度低于人类生成，但两者分享率相当，且多个社会经济因素影响用户对AI假新闻的易感性。

Pröllochs 等人基于126,301个Twitter级联分析，发现生命周期影响谣言传播速度，虚假谣言因群体行为在更大传播深度时扩散，揭示真实与虚假谣言的不同扩散机制。

Koch 等人开发车载机器学习系统，利用驾驶监控摄像头预测血液酒精浓度，可靠检测酒驾（AUROC=0.88）及超过0.05 g/dL限制的驾驶（AUROC=0.79），实现实时酒驾干预。

Benk 等人提出基于增强现实的协作沉浸式分析系统，支持跨学科团队进行机器学习建模，通过六维度评估证明该系统能有效促进持续协作。

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