Marina Kogan

school犹他大学bar_chart全球第 #1264 名

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Marina Kogan 最新论文

Ahmed 等人分析2014年俄乌冲突英语推特，识别21个主题并发现亲乌克兰运动难以维持长期参与，需更针对性的社交媒体参与策略。

Wang 等人分析2020年美国大选前COVID-19危机沟通，发现政府机构官员与政治人物在风险和保护行动沟通上存在一致性，揭示极化环境中官僚机构保持公正的可能性。

Greger 等人使用LDA主题追踪工具分析2013-2015年乌克兰Twitter对话的波动性，揭示在线公共领域如何随冲突演变，并为当前乌克兰冲突提供参考。

Lisnic 等人提出可视化护栏设计空间，通过三个众包实验验证其可有效揭示交互式时间序列中的挑拣数据现象。

Lisnic 等人分析Twitter上COVID-19数据可视化帖子，发现包含误导性可视化的帖子获得更多回复，揭示受众能识别数据谬误但错误信息仍广泛传播的现象。

Polychronis 等人开发词袋聚类方法分析SSIO用户活动，发现国家信息操作不符合社交僵尸网络范式，而是呈现劳动分工特征，建议用社会角色理论框架替代。

Lisnic 等人分析 COVID-19 相关 Twitter 可视化误导，发现违反设计指南非主要误导方式，常见推理错误即使忠实图表亦可支持错误信息。

Li 等人发现推文的语言特征（如主题和情感）显著影响权威来源的回复率，用户受欢迎程度和账号繁忙程度则无明显影响，为危机时期可信信息传播提供设计建议。

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