Mor Naaman

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Mor Naaman 最新论文

Lloyd 等人通过系统文献综述和CCS实现分析，提出包含理论模型和六维设计空间的众包上下文系统框架，为社交媒体众包事实核查的设计与伦理研究奠定基础。

Kadoma 等人通过在线实验（N=207）发现，ASR字幕错误会持续降低所有演讲者的评价，但控制字幕质量后未观察到口音群体间的差异影响。

Bhat 等人通过19名参与者访谈和1291次写作会话分析，揭示AI将写作转变为评估优先的建议主导实践，使写作者在不自觉中受AI偏见影响，提出 Reactive Writing 概念。

Lloyd 等人通过15个深度访谈揭示Reddit版主对AI生成内容的担忧，指出缺乏有效检测工具下，版主通过社区规范限定AIGC使用，但面临执法困难的挑战

Lloyd 等人分析超过300,000个Reddit社区规则，发现AI相关规则一年内翻倍，艺术类社区较多，社会支持类较少，为社区自我治理提供参考。

Kadoma等人通过三个在线实验发现，当他人感知或怀疑自由职业者使用AI时，会对写作评估和雇佣结果产生负面影响，且对某些人口群体存在感知伤害的差异化影响。

Matatov 等人分析2020年美国大选"Stop the Steal"运动中40张热门图像的传播，发现大多数图像未经篡改且在数小时内快速扩散，热门与普通账户共同参与传播。

Engel 等人分析13,000名QAnon用户发现他们在Reddit上参与多样化子版块但集中于同情阴谋论的社区，大多数帖子使用低质量来源，揭示了QAnon用户的专注性和对平台社区的潜在危害。

Jakesch 等人揭示2019年印度大选中跨平台操纵Twitter趋势的新模式，发现75个标签操纵活动，虽规模小于预期但成功制造了可控叙事。

Lu等人通过对44名中国微信用户的访谈研究，揭示用户在复杂社交媒体环境下对错误信息的多元态度及对审查制度的不同认知。

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