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机器学习揭示个性化气候传播既可能成功也可能适得其反

机器学习 2021-09-14 v1 计算机与社会

作者: Totte Harinen , Alexandre Filipowicz , Shabnam Hakimi , Rumen Iliev , Matthew Klenk , Emily Sumner

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摘要

不同的广告信息对不同的人起作用。机器学习可以是个性化气候传播的有效方式。在本文中，我们使用机器学习重新分析最近一项研究的发现，表明在线广告增加了一些人对气候变化的信念，同时导致其他人的信念下降。特别地，我们表明广告的效果可能取决于人们的年龄和种族。

关键词

机器学习气候传播个性化在线广告气候变化信念

引用

@article{arxiv.2109.05104,
  title  = {Machine learning reveals how personalized climate communication can both succeed and backfire},
  author = {Totte Harinen and Alexandre Filipowicz and Shabnam Hakimi and Rumen Iliev and Matthew Klenk and Emily Sumner},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2109.05104},
  year   = {2021}
}