徐文韬
信息学博士，现任中国科学技术大学科技传播系特任副研究员，日本文部科学省资助东海高等教育机构，下一代前沿交叉科学研究员。研究兴趣：大模型（DeepSeek-r1、 DeepSeek-v3）本地部署、训练，大模型蒸馏（large language model distillation），AI Agent，智能心理学，智能认知学、多模态模型、AI视频理解。成果见于中国计算机学会推荐CCF A类会议， Frontiers in Public Health、Journal of Social Media + Society、 Journal of Computational Social Sciences等审稿人。
【加入实验室】
致有志于人工智能研究的同学：随着ChatGPT等大语言模型的突破性进展，人工智能正在开启以智能体为核心的新纪元。在社会5.0时代，AI不仅能够理解和生成文本，更能通过多模态技术实现对视频内容的深度理解与分析。我的实验室专注于智能体（AI Agent）系统研究、认知与计算心理学、大语言模型应用开发、视频内容理解与分析等前沿方向，探索AI如何模拟和理解人类认知、情感与行为模式。如果你具有人工智能、计算机、数学、心理学、统计学、网络安全等背景，我可以帮你设计紧跟前沿的研究方向；如果你来自其他专业但对AI技术充满热情，也欢迎从零开始探索这个激动人心的领域。请将个人简介和报考计划发送至[邮箱]，让我们一起推动AI时代的技术突破与创新。期待与你共同探索智能时代的无限可能！
【课程】
趣味大模型（核心通识课）
联系方式:
myrainbowandsky[AT]gmail.com
Google Scholar:
https://scholar.google.com/citations?user=8V9X99YAAAAJ&hl=en
【研究进展】
【1】社交媒体机器人大揭秘：谁在操控你的信息？
我们用大数据和算法解码了俄乌战争期间Twitter和Reddit上的“隐形战场”。通过分析2000万条推文和百万级Reddit评论，发现了这些惊人的现象：
🔍 核心发现：机器人比你想象的更会“带节奏”
推特被机器人占领，Reddit是人类主战场
推特上67%的亲乌克兰内容由机器人发布，日语区机器人甚至比人类活跃3倍（图1）。
Reddit则以真实用户为主，但英语区的机器人仍能“伪装”成人类引导讨论（图4）。
日语机器人竟是“隐形冠军”
日语机器人单条推文能引发近万次转发，远超英语机器人（图2）。
它们像精密网络般协同作战：15秒内组建转发矩阵，比英语快2倍（图3）。
英语是“毒圈”，日语更隐蔽
英语社区攻击性言论超标30%，机器人专挑深夜人类疲惫时投放争议内容。
日语机器人用“温和话术”渗透，毒性低但洗脑性强，更易被普通人转发（图5）。
📊 关键图表解析：用数据撕开机器人的面具
图1：推特上的“机器人军团”网络
（可视化亲乌克兰/俄罗斯的机器人与人类转发链）
👉 日语区机器人像蜘蛛网中心，人类只是外围节点；英语区机器人则伪装成“散兵游勇”。
图2：信息核爆力对比
（日语机器人单条推文传播深度=英语的3倍）
👉 日语机器人用“接力转发”打造信息瀑布，英语依赖少数大V。
图3：15秒协同作战
（机器人如何在55秒内组建转发矩阵）
👉 日语区机器人像精密蜂群，英语区更像无头苍蝇。
🤖 我们如何揪出这些“数字特工”？
AI鉴谎仪：用“Botometer”算法扫描账号行为，抓出伪装成人类的机器人（比如每秒发10条推文的“超人手速”）。
毒性雷达：谷歌Perspective API实时检测攻击性言论，发现机器人专挑“愤怒词汇”煽动情绪。
时间魔法：Granger因果模型证明——英语区的争吵会像多米诺骨牌一样引爆日语/德语区。
详情：Xu, W., Sasahara, K., Chu, J. et al. Social media warfare: investigating human-bot engagement in English, Japanese and German during the Russo-Ukrainian war on Twitter and Reddit. EPJ Data Sci.14, 10 (2025). https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-025-00528-y
我是中国科大徐文韬AI Agent智能计算实验室。本研究已被EPJ Data Science（中科院数学跨学科应用1区）收录，我实验室手握核心算法，能预测下一场网络舆论战的爆发点。关注我们，看清AI在屏幕后的真实操作！
【2】语言毒性的极化
推特用户政治立场与语言毒性量化关系
ACM SIGCHI Conference on Computer-Supported Cooperative Work & Social Computing (CSCW) 是计算机支持的协同工作（CSCW）和社会计算（Social Computing）领域享有盛誉的顶级国际学术会议。也是中国计算机学会推荐的A类（CCF A）国际学术会议。我的题为《Characterization of Political Polarized Users Attacked by Language Toxicity on Twitter》的论文被第27届CSCW（2024 CSCW）接收。文章研究了推特用户语言毒性与政治倾向之间的关系。了解社交媒体上语言毒性的动态对我们调查误导信息传播和政治场景（如美国总统选举）中回音室的发展至关重要。最近的研究使用大规模数据来探讨社交媒体平台上的动态。然而，对于毒性动态的研究还不充分。本研究旨在首次探讨左翼、右翼和中间用户之间潜在的语言毒性流动。具体而言，我在检查左翼用户是否更容易受到语言毒性的攻击。在这项研究中，我检查了超过5亿条Twitter帖子。发现左翼用户收到的有毒回复远远多于右翼和中间用户。
详情：Wentao Xu. 2024. Characterization of Political Polarized Users Attacked by Language Toxicity on Twitter. In Companion Publication of the 2024 Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW Companion '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 185–189. https://doi.org/10.1145/3678884.3681849
【主持项目】
2021-2022年度，基于二分网络的社交机器行为识别，日本文部科学省资助、東海国立大学機構 ，下一代前沿交叉科学研究员项目。
【教育经历】
1）2019/10-2022/09： 名古屋大学（日本，2019年软科世界排名90），信息学博士
2）2009/09-2010/06：皇家理工学院（瑞典） 经济学硕士（数量建模方向）
3）2007/08-2008/09：巴斯大学（英国） 再生医学硕士 （生物信息方向）
【参与项目】
1）2021-2022年度日本JST 战略基础研究计划（CREST) ，CREST FakeMedia 的目的是妥善应对人工智能产生的虚假信息带来的潜在威胁，同时建立支持多样化沟通和决策方式的社会信息技术。http://research.nii.ac.jp/~iechizen/crest/en/publication.html
2）2017-2023年度日本JST 战略基础研究计划（CREST) ，“共生互动：创造和开发连接人类和信息环境的核心技术。”时空多样性中新兴相互作用原理的探索，An exploration of the principle of emerging interactions in spatiotemporal diversity, JST Strategic Basic Research Programs (CREST) "Symbiotic Interaction: Creation and development of core technologies interfacing human and information environments" (Oct. 2017 – Mar. 2023)
【论文】：
1）Wentao Xu. 2024. Characterization of Political Polarized Users Attacked by Language Toxicity on Twitter. In Companion Publication of the 2024 Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing (CSCW Companion '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 185–189. https://doi.org/10.1145/3678884.3681849
2）Xu (2024), et. al, A multidisciplinary framework for deconstructing bots' pluripotency in dualistic antagonism, arXiv:2402.15119
3）Xu, W., & Sasahara, K. (2023). Domain-based user embedding for competing events on social media. ArXiv, abs/2308.14806.
4）Wentao Xu and Kazutoshi Sasahara (2022), "A Network-Based Approach to QAnon User Dynamics and Topic Diversity During the COVID-19 Infodemic", APSIPA Transactions on Signal and Information Processing: Vol. 11: No. 2, e17. http://dx.doi.org/10.1561/116.00000055
5）Wentao Xu and Kazutoshi Sasahara, Characterizing the roles of bots on Twitter during the COVID-19 infodemic, Journal of Computational Social Science, Aug. 2021, https://doi.org/10.1007/s42001-021-00139-3
6）徐文韬,叶子弘,俞晓平. 基于支持向量机(SVMs)的核心启动子识别方法[J]. 安徽农学通报,2006,12(13):71-74,200. DOI:10.3969/j.issn.1007-7731.2006.13.032.
7）徐文韬,叶子弘,俞晓平. 基于支持向量机(SVMs)的人类核心启动子的识别[J]. 安徽农学通报,2006,12(13):64-66,76. DOI:10.3969/j.issn.1007-7731.2006.13.029.
会议
1）Wentao Xu, Bin Wang, Jianxun Chu, Network-based Approach to User Engagement and Coordination during the Russo-Ukrainian War, 9th International Conference in Computational Social Science (IC2S2 2023), Copenhagen, Denmark, July 17-20, 2023
2）Wentao Xu and Bin Wang, Language Toxicity Patterns of Politically-Polarized Twitter Replies During the COVID-19 Pandemic, 9th International Conference in Computational Social Science (IC2S2 2023), Copenhagen, Denmark, July 17-20, 2023
3）Wentao Xu and Kazutoshi Sasahara, QAnon User Dynamics And Topical Diversity Amid The COVID-19 Infodemic，International Conference in Computational Social Science (IC2S2), Chicago, July, 2022
4）Wentao Xu and Kazutoshi Sasahara, A network perspective on QAnon movement during COVID-19 infodemic,COMPLEX NETWORKS 2021(The 10th International Conference on Complex Networks and their Applications, Madrid, Spain, Nov.-Dec. 2021
5）Wentao Xu and Kazutoshi Sasahara, Twitter Bot Networks and Activity Patterns during the COVID-19 Infodemic at the International Conference in Computational Social Science (IC2S2), July 2021
6）Wentao Xu and Kazutoshi Sasahara, Network and behavioral patterns of bots during the early COVID-19 infodemic, The 35th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2021 (JSAI 2021), June 2021,https://doi.org/10.11517/pjsai.JSAI2021.0_4N3IS1b04
7）Wentao Xu and Kazutoshi Sasahara, Characterizing the roles of bots during the COVID-19 infodemic on Twitter, at The Fifth Computational Social Science Japan Workshop (CSSJ2021), Kobe University. Feb 2021
8）Wentao Xu and Kazutoshi Sasahara, Fake News Characterization Using Linguistic Features at The Fourth Computational Social Science Japan Workshop (CSSJ2020), Kobe University, Feb 2020
获奖
1）徐文韬，第二届 NTTデータTwitter Innovation Contest 一等奖, NTT
2）徐文韬，第二届 データTwitter Innovation Contest日立特别奖, NTT
