Chenyan Jia

school东北大学bar_chart全球第 #2562 名

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Chenyan Jia 最新论文

Alsebayel 等人通过187人调查发现，FemTech用户对边缘数据收集和普遍追踪持抵抗态度，商业实践仅在功能相关时才被容忍，透明界面原型比文字描述引发更宽容回应。

Jia 等人通过274名媒体专业人士实验发现，LLM生成的事实核查报告与人类撰写的一样准确逻辑，但专家感知其有用性显著更低，且不知来源时差异更大。

Jia 等人提出社会客观函数方法，将民主价值观嵌入社交媒体AI，通过动态降级（d=.25）有效减少党派敌意，为缓解社交媒体中的政治分歧提供了新途径。

Jia 等人通过 1677 人的实验发现，算法标签对减少保守派用户对虚假保守派内容的信任最有效，而各类标签对自由派用户均有显著效果。

Liu 等人提出基于Transformer的框架，利用注意力机制和GAN网络中和或反转新闻政治极性，在标题上比最先进模型提升3-10%成功率，并扩展至完整文章。

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