动态信息环境中的时序叙事监控
社会与信息网络
2026-03-19 v1 计算与语言
摘要
在危机事件期间理解信息环境（IE）具有挑战性，主要由于其快速变化和抽象的领域特性。许多方法聚焦于通过分类方法或网络方法获取危机情境下的快照，忽略了信息随时间变化的时序特性。本工作提出一种面向系统的框架，用于建模作为随时间演化的语义结构的新兴叙事，而无需指定先验标签。通过整合语义嵌入、基于密度的聚类和滚动时序链接，该框架将叙事表示为在共享语义空间中保持持久性但具有自适应性的实体。我们将该方法应用于真实世界的危机事件，并通过分层聚类验证和时序生命周期分析评估系统行为。结果表明聚类具有较高的一致性，并揭示了由短暂碎片和稳定叙事锚点构成的异构叙事生命周期。我们基于情境意识理论 grounding 了该方法，支持对IE的感知与理解，通过将非结构化社交媒体流转化为可解释的、时序结构化的表示。所得系统为动态信息环境中的监控与决策支持提供了方法论。
引用
@article{arxiv.2603.17617,
title = {Temporal Narrative Monitoring in Dynamic Information Environments},
author = {David Farr and Stephen Prochaska and Jack Moody and Lynnette Hui Xian Ng and Iain Cruickshank and Kate Starbird and Jevin West},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.17617},
year = {2026}
}