22、政治偏见与可靠性对用户参与度的时间效应研究

政治偏见与可靠性对用户参与度的时间效应研究

1. 关键观察与评论

在帖子发布后的第一个小时内,帖子的可靠性与获得的点赞数呈正相关,“最可靠”的帖子点赞率最高。评论和点赞类似,能间接让朋友接触到各种帖子,但不同的是,单个用户可以对同一帖子发表多条评论。

从评论数量的TICR值时间动态图(图6)中可以有以下发现:
- “最可靠”的帖子在分享方面表现不佳,但在评论结果的前三个区间表现最佳,这类典型帖子在发布后的前17小时内,预计会有较高的标准化评论率。
- 除了“极右翼”类别的最后一个区间外,两个极端偏见类别的帖子评论表现较差,这与它们在分享方面的模式相反。
- 一些偏见 - 可靠性类别与它们所属的偏见或可靠性类别存在偏差,例如最后一个区间的“不可靠 - 右翼”类别。

Facebook还允许其他互动类型,但这些互动的参与量通常较小,对新闻传播模式的影响可能不太明显。

2. 特定媒体的结果

为了公平比较不同政治偏见的热门媒体,我们选择了六个媒体进行分析:
| 媒体 | 偏见类别 | 文章数量 | 帖子数量 | 互动数量 | 每篇文章的帖子数 | 每篇帖子的互动数 | 每月访问量 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 纽约时报 | 左翼 | 300 | 6354 | 4.74M | 21 | 746 | 618.60M |
| 福克斯新闻 | 右翼 | 209 | 2797 | 6.18M | 13 | 2209 | 280.30M |
| CNN | 左翼 | 206 | 2501

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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