在此訪談系列中，我們會遇到一些AAAI/Sigai博士聯盟參與者，以了解有關他們的研究的更多信息。該博士聯盟為一組博士生提供了一個機會，可以在跨學科研討會上與一組知名研究人員討論和探索他們的研究興趣和職業目標。
在我們接受2025年同伙的第三次採訪中，我們從Tunazzina Islam那裡聽到了，她最近在普渡大學完成了計算機科學博士學位，並由Dan Goldwasser博士提供。她的主要研究興趣在於計算社會科學（CSS），自然語言處理（NLP）以及社交媒體挖掘和分析。
您能概述您在博士學位期間進行的研究嗎？
現在，我們生活在一個可以直接通過社交媒體吸引人們的世界，而無需依靠電視和廣播等傳統媒體。另一方面，社交媒體平台收集大量數據，並通過有針對性的廣告創建不同用戶的非常具體的配置文件。包括政客，廣告商和利益相關者在內的各種利益集團都利用這些平台來針對潛在用戶，以通過調整消息傳遞來推動其利益。這個被稱為微靶向的過程依賴於數據驅動的技術，這些技術利用了社交網絡收集的有關用戶的豐富信息。我給出了關於COVID-19疫苗主題的微靶向的示例：針對老年人群時，相同的AD來源強調了“疫苗護照是壓迫”的信息。相反，在以生殖年齡為目標的同時，它聲稱“疫苗對孕婦是危險的”。相同的廣告源基於不同的人口統計量量身定制消息傳遞。
微靶向是一把雙刃劍。它提高了目標內容的相關性和效率，並可以影響人們根據個人信念採取行動。一方面，這可能是在增加基於用戶的相關性方面很棒的，以幫助人們指導人們做出更好的健康決策並為他們提供職業發展的機會。另一方面，它可以操縱人們根據自己的利益做出決定，促進迴聲室並增加兩極分化。
我的研究是由於這些風險中的某些風險可以通過提供透明度，確定矛盾或有害的消息傳遞選擇並指出以細微的方式提出偏見來減輕這些風險的動機。我的研究願景是通過開發融合計算社會科學（CSS），自然語言處理（NLP）和人工智能（AI）的計算方法和框架來了解社交媒體上的微靶向和活動模式。
一個重大的挑戰在於了解消息傳遞及其如何根據目標用戶組的變化。當我們不知道用戶是誰以及他們參與內容的動機是什麼時，就會出現另一個挑戰。我的研究是由用戶和社交媒體上的消息傳遞來驅動的。我通過開發（1）來表徵用戶類型及其參與內容的動機（ICWSM’22，ICWSM’21，ICSC’21，IEEE BIGDATA’20）的計算方法來應對挑戰，（2）分析基於用戶相關的信息，與用戶有關深入了解內容中涉及的主題和論點（NaAcl’25，ICWSM’25，ACL’23，Naacl’22，Dash’22）
Tunazzina在2025年AAAI/Sigai博士聯盟上的海報。
您的研究中是否有一個特別有趣的？
我的研究中一個特別有趣的方面是發現消息傳遞策略如何適應不同的用戶群體以及對公眾輿論和決策的影響。同一來源可以為不同的觀眾製作巨大不同的敘述的方式既有趣又令人關注。例如，在COVID-19與疫苗相關的消息傳遞的情況下，看到同一實體如何量身定制其論點 – 將疫苗作為對較老人群的壓迫性授權，同時將其描繪成對孕婦的健康風險 – 高明了微核心的能力和潛在的微核心風險。
從方法論的角度來看，開發將NLP+CSS融合以檢測細微的消息傳遞模式的計算技術在智力上令人興奮。它不僅涉及確定所說的話，而且還涉及在更大的敘述中進行背景與背景相關，並了解不同消息風格背後的戰略意圖。這些見解可用於增強在線交流中的透明度，減輕微靶向的有害影響，並製定乾預措施，從而促進更加平衡和知情的公眾話語。
總體而言，使我的研究特別有趣的是它的現實世界相關性 – 解開數字溝通如何塑造公眾的看法和決策，並探索確保這些過程更透明的方法。
我的博士學位論文提案在2025年的AAAI/Sigai博士聯盟上獲得了最佳海報獎。
Tunazzina獲得了最佳海報獎。
您在博士學位期間建立研究的計劃是什麼？接下來，您將調查哪些方面？
一個主要的挑戰是在增強偏見和刻板印象時了解消息選擇的有害影響。這樣做需要我們擴展此分析並適應正在進行的持續變化消息傳遞；大型語言模型（LLM）為我們提供了推理它的機會，並處理該分析如何擴展。 Currently, I am working on leveraging LLMs to analyze societal opinions, biases in microtargeting to ensure equitable digital practices, and foster human-AI collaboration in complex psycho-linguistic tasks, ie, identifying morality frame on vaccine debate (ACM WebSci’25), create AI-driven insights that inform policymaking and promote positive societal change.這種綜合方法確保了人工智能（AI）是理解和改善各種社會環境中人類經驗的催化劑。我未來的研究將利用先進的AI技術來彌合社會需求與技術解決方案之間的差距。
是什麼讓您想學習NLP，特別是在計算社會科學和社交媒體分析中的應用？
我對NLP，CSS和社交媒體開采的興趣源於對語言如何塑造人類互動並影響社會成果的好奇心。此外，我被計算社會科學的跨學科性質所吸引，因為它允許將AI和機器學習與心理學，社會學和政治學的理論相結合。
社交媒體作為主要的溝通平台的興起從根本上改變了信息的傳播方式，人們如何形成觀點以及不同的利益集團如何與公眾互動。與傳統媒體（在很大程度上都是統一的傳統媒體，社交媒體都可以進行高度個性化和動態的交流。這讓我很感興趣，因為它引入了機遇和挑戰，一方面可以實現更相關和有針對性的內容，但另一方面，增加了操縱，錯誤信息和兩極分化的風險。見證了數據驅動消息在塑造公眾話語中的越來越多的作用，我對開發計算方法感興趣，以更好地理解和分析這些動態。
您會給想在該領域獲得博士學位的人提供什麼建議？
博士不是衝刺。這是一場馬拉松。會有許多紙質拒絕，不起作用的想法以及長期感到困住的階段。一些研究問題將比其他研究更難制定，但我的建議很簡單：掛在那裡 – 不要放棄。繼續與您的顧問進行溝通，通過閱讀論文來保持參與度，並積極討論您的想法。參加會議，講習班和教程，以擴大您的觀點。尋求您的同齡人和同事的支持 – 這是一段最能通過強大的網絡導航的旅程。
您能告訴我們一個關於您的有趣（非AI與非ai相關的）事實嗎？
關於我的一個有趣（且非常個人化的事實）是，我在博士學位旅程中成為了兩個孩子的媽媽！我的女兒出生於2021年，我的兒子出生於2023年。在兩次懷孕，兩個分娩的同時平衡博士學位，以及撫養幼兒的挑戰 – 我的丈夫也是當時也是博士生的丈夫，這是一個令人難以置信的要求卻又有回報的經歷。除了複雜性，這一切都發生在全球大流行期間。這次旅行使我對韌性，時間管理和學術父母的實力深表感謝。這是充滿挑戰的，但也證明了毅力和激情！
我是第一代博士，瑜伽士和旅行愛好者。
Tunazzina與她的海報在2025年的AAAI。
關於Tunazzina
Tunazzina Islam最近從普渡大學獲得了計算機科學博士學位。丹·戈德瓦瑟（Dan Goldwasser）博士建議她。她的研究願景是通過開發融合計算社會科學（CSS），自然語言處理（NLP）和人工智能（AI）的計算方法和框架來了解社交媒體上的微靶向和活動模式。她的工作得到了她在著名會議上的出版物的認可，包括AAAI ICWSM，NAACL，ACL，AIES，AIES，ACM WebSCI，IEEE BIGDATA和獎項（普渡大學研究生院夏季研究贈款：3次）。她的博士學位論文提案在AAAI-25博士聯盟中被接受，她獲得了最佳海報獎。除了研究之外，她還擁有九年的教學經驗，例如教學助理，客座講師，導師和教練。由於她的教學貢獻，她獲得了普渡大學CS系的研究生教學獎。為了支持CSS研究社區，她成為ICWSM大使，向有興趣的研究人員和人物不足的團體的個人介紹了會議。她曾擔任ICWSM 2025的教程聯合主席，CSCW 2024，CSCW 2025。她還曾從2022年至2023年擔任普渡大學計算機科學研究生協會（CSGSA）的副主席。
標籤：AAAI，AAAI博士財團，AAAI2025，ACM Sigai
露西·史密斯（Lucy Smith）是Aihub的高級執行編輯。
