RedNote-Vibe：捕捉AI生成文本在生活方式社交媒体中的时序动态的数据集
计算与语言
2026-04-14 v2
摘要
我们介绍了RedNote-Vibe数据集，涵盖五年时间（从AI生成文本出现到2025年7月），来自生活方式平台RedNote（小红书），捕捉内容创建的时序动态，并包含全面的互动指标。为解决RedNote-Vibe数据集所带来的检测挑战，我们提出了基于心理学的AI生成文本检测框架（PsychoLinguistic AIGT Detection Framework, PLAD）。PLAD基于深度心理学特征，实现稳健且可解释的检测。我们的实验表明PLAD性能卓越，并揭示了内容动态特征：（1）人类内容在情感共鸣领域仍优于AI；（2）AI内容更均质且很少产生突发性文章，但这种人类-AI差距在引发高投入互动的情境下逐渐缩小；（3）最有趣的是，少数策略性利用AI工具的用户可实现更高的互动效果。该数据集已发布于 https://github.com/ydli-ai/RedNote-Vibe
引用
@article{arxiv.2509.22055,
title = {RedNote-Vibe: A Dataset for Capturing Temporal Dynamics of AI-Generated Text in Lifestyle Social Media},
author = {Yudong Li and Yufei Sun and Peiru Yang and Yuhan Yao and Wanyue Li and Jiajun Zou and Haoyang Yang and Haotian Gan and Linlin Shen and Yongfeng Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.22055},
year = {2026}
}