Tanushree Mitra

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Bhuiyan 等人通过定性分析发现，用户为获得更好推荐会提供创建工具、时间限制等新信息，众包推荐可作为搜索系统的补充，为智能推荐系统设计提供新思路。

Engel 等人通过对12个阴谋论前信徒的深度访谈，揭示在线和离线因素如何推动阴谋论参与、演变与脱离，并发现在线恢复社区通过同理心和团结帮助用户实现信念恢复。

Husseen 等人审计YouTube发现用户观看历史会触发过滤气泡效应，使虚假信息推荐增加，但人口统计特征对新账户用户影响不显著。

Phadke等人分析72个仇恨团体跨平台交流，发现Facebook侧重团体激进化与招募，Twitter用于受众教育与政策倡导。

Samory 等人通过分析Reddit十年阴谋讨论数据，开发叙事模式方法检测阴谋论中的行动者-行为-目标三元组，揭示阴谋论的语言特征和传播规律。

Mitra 等人分析4700万条推文数据发现，社交媒体事件的持续关注度可预测其可信度，间歇性关注与低可信度事件相关。

Mitra 等人通过分析大型企业员工社交媒体数据，发现敬业度和不敬业都可通过同事网络传播，不敬业的影响更强，建议企业及时干预以减少负面传染。

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