图像分析集体行动的动态机制

讲座概要:

本次报告重点介绍深度神经网络如何赋能集体行动动态研究。图像可用于研究情绪、媒体行为以及暴力所起的作用。新模型显著提高了抗议图像识别的准确率和召回率,从而扩大了可研究事件的范围。这些模型还深化了对抗议者和警察行为的理解。尽管解读神经网络的决策过程十分困难,但目前已有几种方法可以提高其可解释性。

讲者:

Zachary Steinert-Threlkeld教授

公共政策副教授

拉斯金公共事务学院

加州大学洛杉矶分校(UCLA)

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