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Time-Series Graph

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A time-series graph is a line graph with repeated measurements taken at successive intervals of time. It is also called a time series chart. To construct a time-series graph, one must look at both pieces of a paired data set. The horizontal axis is used to plot the time increments, and the vertical axis is used to plot the values of the variable that one is measuring. By using the axes in this way, each point on the graph will correspond to time and a measured quantity. The points on the graph...
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An ogive graph is sometimes called a cumulative frequency polygon. It is one type of frequency polygon that shows cumulative frequency. In other words, the cumulative percentages are added to the graph from left to right. An ogive graph plots cumulative frequency on the vertical y-axis and class boundaries along the horizontal x-axis. It’s very similar to a histogram; only instead of rectangles, an ogive displays a single point where the top right of the rectangle would be. Creating this...
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Signal-flow graphs offer a streamlined and intuitive approach to representing control systems, providing an alternative to traditional block diagrams. These graphs use branches to symbolize systems and nodes to represent signals, effectively illustrating the relationships and interactions within the system.
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End Point Prediction: Gran Plot

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Seguimiento de comunidades en evolución en cascadas de noticias falsas utilizando grafos temporales

Yanfei Ma1, Daozheng Qu2, Yibo Wang3

  • 1Department of Computer Science, Fairleigh Dickinson University, Vancouver, V6B 2P6, Canada.

Scientific reports
|January 9, 2026
PubMed
Resumen

Desarrollamos TIDE-MARK para rastrear comunidades de noticias falsas en redes sociales a lo largo del tiempo. Este método identifica de manera efectiva comunidades estables e interconectadas que difunden desinformación, superando a las técnicas existentes.

Palabras clave:
Detección de comunidades dinámicasCascadas de noticias falsasAprendizaje por refuerzoNoticias falsas en redes socialesRedes de grafos temporales

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Área de la Ciencia:

  • Análisis de redes sociales
  • Ciencias sociales computacionales
  • Ciencia de la información

Sus antecedentes:

  • La desinformación se propaga rápidamente en las plataformas de redes sociales con poblaciones de usuarios dinámicas y estructuras comunitarias en evolución.
  • Los métodos existentes a menudo pasan por alto la dinámica temporal o utilizan agrupaciones estáticas, sin lograr capturar el comportamiento evolutivo de la comunidad en las cascadas de información.
  • El seguimiento longitudinal de las comunidades dentro de las cascadas de información se complica por su desarrollo continuo, amalgamación o desintegración.

Objetivo del estudio:

  • Proponer TIDE-MARK, una metodología novedosa para identificar comunidades dentro de cascadas de noticias falsas que mantienen la coherencia estructural y temporal.
  • Proporcionar un marco unificado para trayectorias de comunidad consistentes e interpretables en redes sociales dinámicas.
  • Evaluar la efectividad de TIDE-MARK frente a líneas de base robustas utilizando conjuntos de datos de noticias falsas del mundo real.

Principales métodos:

  • Empleo de incrustaciones de nodos a través de redes neuronales de grafos temporales para representar la estructura y la dinámica de la red.
  • Utilización de agrupaciones basadas en prototipos y modelado de Markov para la detección de comunidades y el análisis de transiciones.
  • Implementación de refinamiento basado en refuerzo para mejorar la precisión y la estabilidad de la identificación de la comunidad.

Principales resultados:

  • TIDE-MARK demostró un rendimiento superior a las líneas de base tanto en medidas estructurales (modularidad, conductancia) como temporales (índice de Rand ajustado).
  • El análisis reveló que las noticias falsas se propagan a través de comunidades más estables e interconectadas, a diferencia de las noticias reales que se propagan a través de comunidades dispersas.
  • Las simulaciones indicaron que las intervenciones conscientes de la estructura dirigidas a comunidades nacientes pueden reducir significativamente la propagación de desinformación y la modularidad de las cascadas.

Conclusiones:

  • TIDE-MARK proporciona un marco robusto y consciente de la estructura para el monitoreo de noticias falsas en tiempo real, priorizando la dinámica de la red sobre el análisis del contenido.
  • La metodología ofrece una base para el monitoreo dinámico de comunidades innovadoras en sistemas sociales complejos.
  • La arquitectura interpretable de TIDE-MARK apoya aplicaciones éticas y el desarrollo de estrategias de mitigación neutrales en cuanto al contenido contra la desinformación.