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该论文研究了 Reddit r/AmITheAsshole 社区中的群体内偏见，发现当评论者与发帖人在性别或年龄上属于同群时，更可能给出"不是你的错"的判断并表达更多共情，且利用大语言模型测量文本中的理解与共情程度。
该论文分析了36年间720万篇计算机科学论文与370万名研究者，发现从AlexNet到Transformer再到大语言模型，每次AI突破虽然提升了领域承载力，却会更集中地攫取注意力、耗尽后续突破所需的多样性，作者呼吁建立保护多元注意力的制度。
本文探讨了在Reddit研究生招生社区中，与他人倾诉困扰的互动如何与分类器估计的焦虑、抑郁及压力表达的增加相关，同时尽管存在这些影响，社区的参与度在各个招生周期中仍持续增长。
论文提出 MetaPersona 框架与 MetaPersona-DB 数据集（涵盖 11,000+ 篇实证社会科学研究），通过检索任务相关证据、构建基于文献的 persona 依赖图，并从经验先验中采样生成合成人群，从而解决 LLM 社会模拟中的 persona 冷启动问题。作者在三个下游任务上验证了其有效性，并提供 MetaPersona-Studio 交互原型。
本文提出了基于大语言模型（LLM）标注中的"仪器不确定性"概念，研究表明：在同一种任务设计下，重复运行LLM的结果高度可靠；但对任务设计或模型选择做出合理的调整，就可能大幅改变攻击性语言和仇恨言论的标注结果以及流行率估计。
这篇arXiv论文开展了一项实证研究，表明基于文本的AI检测器无法可靠地区分人类撰写的与AI生成的灾害社交媒体帖子（AUROC为0.402-0.517，召回率低于11%），并得出结论：来源检测无法作为灾害社交感知的可信度运营门槛。
本文提出一个二维框架用于分析新闻标题，区分显著性框架和选择框架，并将其应用于对French新闻标题的大规模审计，采用基于LLM的标注方法，揭示了媒体框架中的差异。
本文提出了Tempered Evidence Fusion (TEF)，一种用于长文本价值测量的方法，该方法通过信息增益对句子级别的LLM判断进行加权，并介绍了用于评估的MIND基准数据集。
本研究分析了气候变化运动期间的364,118条Twitter帖子，以评估表达的幸福感和集体行动话语，发现存在分歧，即更快乐的帖子不太可能被转发。
本研究提出了一个使用Mistral-7B的数字孪生框架，用于模拟社交网络中的观点动态，并通过真实Twitter数据集进行了验证，与经典基线相比，预测准确率提高了超过50%。
本文探讨了使用不同属性选择方法的角色提示如何影响大型语言模型与社会调查中人类响应的对齐。研究发现，其有效性取决于人类响应的变异性和属性的选择。
本文批评了依赖 Perspective API 进行毒性测量的做法，并主张在NLP和LLM评估中建立社区拥有的测量基础设施，发布了590万文本片段的分数，以在API关闭后促进研究。
本文对Telegram上关于以色列-巴勒斯坦冲突的话语进行了多方法计算分析，揭示亲以色列频道采用中立、报告式语气，而亲巴勒斯坦频道表现出更多负面情绪和框架。
本文使用LLM标注流水线分析了关于 La France insoumise 和 Rassemblement National 的28,592条法国新闻标题，发现了不对称的角色框架：LFI更常被框定为侵略者，而RN则被框定为战略行动者。
本文比较了基于RoBERTa的情感分析与基于LLM的多维框架分析在政治新闻文章中的应用，发现传统情感分析存在“中性崩溃”问题，而基于LLM的方法能更好地捕捉偏见、耸人听闻和框架效应，适用于社会科学研究。
本文介绍了一个包含17k句子的语料库，该语料库对COVID-19期间三个德国政治领域的论证段落进行了标注，并开展了一项自动识别此类段落的试点研究，发现边界难以确定，且模型存在确认偏差。
本数据描述文档介绍了一个大规模语料库，包含从2025年7月为期一个月的实时网络流中捕获的宗教广播转录文本，共计超过70万条录音和6000万行转录文本，并使用大语言模型对节目格式和主题进行了标注。该语料库支持对宗教广播的描述性研究，以及宗教媒体中社会/政治议题的分析。
日本研究人员开发了CitySim，这是一个由大型语言模型（LLM）驱动的城市模拟器，它能够在东京的数字孪生中填充多达100万个自主AI代理，并准确预测通勤和购物行为等现实世界模式。
本文提出一个诊断框架，用于在基于LLM的公共话语立场分析中分离预处理流程不稳定性和测量方法不稳定性，发现跨方法的不一致性比流程效应更大且更具系统性，并且聚合指标可能会掩盖这些不稳定性。
本文开发了针对药物使用者的自我污名编码手册，并分析了72,115条Reddit帖子，以考察认知、情感和行为污名指标的普遍性、共现性和时间模式，发现自我污名表现为一种整合现象，行为指标通常先于核心指标出现。