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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。
本文展示了对加拿大25年来涉及警察的死亡事件新闻报道的最大规模计算分析，引入了一种新模型（PerspectiveGap），该模型量化了媒体叙事中国家官僚视角相对于平民声音的主导地位。
本文介绍了条件假设生成（Conditional Hypothesis Generation），这是一个结合研究者指定协变量的框架，用于引导基于LLM的文本分析发现有意义的子组差异，同时解决诸如层不平衡和符号反转等混杂因素。
本文讨论了在计算社会科学与人文学科应用中，需要具有认识论基础且负责任的多语言LLM。
本文提出了一种轻标注测量诊断方法，用于评估流行的文本分析方法（词典、主题模型、词嵌入、大语言模型）在创业话语测量中捕捉实质性立场与象征性修辞的能力。研究使用了80场中国国企演讲语料库，并利用同一公司不同演讲者配对的自然实验。作者发现，零样本大语言模型表现出更高的敏感性，但效应中相当一部分可能源于演讲者个人语言风格而非实质性立场。
本文介绍了阿拉伯女性与社会语料库，该语料库收集了十年来超过25万条与女性赋权和社会福祉相关的阿拉伯语Facebook帖子，并包含互动指标，可用于分析性别话语和情感倾向。
本文批评了自然语言处理（NLP）中的“代理预设”，即错误地将几何嵌入属性与社会构念等同起来。文章提出了结构效度协议（Construct Validity Protocol）和反事实中立化（Counterfactual Neutralization）方法，以确保对源自语义嵌入的社会测量进行严格的验证。