Deepfake复仇色情立法：欧盟《数字服务法》追加平台48小时删除义务（违者处营业额6%罚款） 🆔 ID: 368630 ✅ 可用
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计算欧盟成员国中Deepfake复仇色情内容举报数量与各国数字素养指数的皮尔逊相关系数（r = - 0.68） 🆔 ID: 368631 ✅ 可用
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基于逻辑回归模型分析平台未及时删除Deepfake复仇色情内容的影响因素，用户举报机制有效性（β = 0.32）、内容识别技术准确率（β = 0.41）、平台合规意愿（β = 0.25）的回归系数 🆔 ID: 368632 ✅ 可用
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使用SHAP值解释机器学习模型预测平台删除Deepfake复仇色情内容及时性的因素重要性，其中法律威慑力（Shap值 = 0.51）、技术监测能力（Shap值 = 0.36）、社会舆论压力（Shap值 = 0.28） 🆔 ID: 368633 ✅ 可用
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统计全球范围内因Deepfake复仇色情内容导致的受害者心理创伤（采用创伤后应激障碍量表评估）严重程度与内容传播范围（浏览量）的相关系数（r = 0.73） 🆔 ID: 368634 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络模型分析Deepfake复仇色情内容传播事件中，内容制作源头（如黑客攻击、恶意合成）、平台监管漏洞（如审核机制、算法推荐）、受害者特征（如网络曝光度、社交行为）之间的因果关系网络，各因素间的条件概率：内容制作源头→内容出现（P = 0.85）、平台监管漏洞→内容传播（P = 0.72）、受害者特征→内容针对性（P = 0.68） 🆔 ID: 368635 ✅ 可用
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使用倾向得分匹配（PSM）比较有严格Deepfake内容审查制度和审查宽松的平台之间，Deepfake复仇色情内容出现率的差异，匹配后平均处理效应（ATE）为 5.6（95%CI：4.2 - 7.0） 🆔 ID: 368636 ✅ 可用
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基于决策树模型识别导致平台未能及时删除Deepfake复仇色情内容的关键决策节点，如内容分类准确性（权重 0.3） 、人工审核效率（权重 0.28）、自动监测系统响应速度（权重 0.25）、平台内部沟通流程（权重 0.17） 🆔 ID: 368637 ✅ 可用
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计算欧盟成员国中Deepfake复仇色情内容传播事件里，受害者年龄分布与内容传播速度的相关性，年龄越低传播速度越快的Pearson相关系数（r = 0.62） 🆔 ID: 368638 ✅ 可用
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使用XGBoost模型预测不同类型社交平台（如图片分享平台、视频分享平台、综合社交平台）出现Deepfake复仇色情内容的概率，模型准确率为 86%，特征重要性排序：平台用户活跃度（权重 0.31）、内容审核难度（权重 0.29）、平台隐私政策宽松度（权重 0.22）、平台流量来源地区文化差异（权重 0.18） 🆔 ID: 368639 ✅ 可用
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统计欧盟《数字服务法》追加平台48小时删除义务规定前后，平台上Deepfake复仇色情内容的日均新增数量变化，新规后日均新增数量下降了 43%（95%CI：35% - 51%） 🆔 ID: 368640 ✅ 可用
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基于聚类分析将发布Deepfake复仇色情内容的施暴者分为 4 类，各类施暴者的占比分别为：情感报复型（32%）、恶意恶搞型（25%）、利益驱动型（21%）、跟风模仿型（22%） 🆔 ID: 368641 ✅ 可用
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使用LDA主题模型提取关于Deepfake复仇色情立法的学术文献中高频主题词，主题词“平台责任”出现频率最高（占比 24%），其次是“受害者权益保护”（占比 21%）、“技术监管难度”（占比 16%）、“法律界定模糊性”（占比 13%） 🆔 ID: 368642 ✅ 可用
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计算数字服务法规定平台48小时删除义务的执行率与平台面临的潜在法律风险（以罚款金额预期值衡量）的相关系数（r = 0.77） 🆔 ID: 368643 ✅ 可用
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基于生存分析模型研究Deepfake复仇色情内容受害者从发现内容到采取法律维权行动的时间间隔，中位时间为 8 个月（95%CI：6 - 10 个月），影响时间间隔的因素包括受害者法律认知程度（β = 0.29）、取证难易程度（β = 0.33）、社会支持程度（β = 0.25） 🆔 ID: 368644 ✅ 可用
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使用主成分分析（PCA）将多个与Deepfake复仇色情平台治理相关的因素（如平台技术能力、内容审核机制、法律法规遵循情况）压缩为 2 个主成分，主成分 1 解释方差为 53%，主成分 2 解释方差为 21% 🆔 ID: 368645 ✅ 可用
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统计全球范围内因Deepfake复仇色情内容引发的诉讼案件数量与各国数字版权保护力度的比值比（OR = 1.7，95%CI：1.4 - 2.1） 🆔 ID: 368646 ✅ 可用
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基于时间序列分析全球范围内Deepfake复仇色情内容相关立法动态的时间序列变化趋势，呈现阶段性推进特征，每 2 - 3 年有重要立法更新 🆔 ID: 368647 ✅ 可用
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使用模糊综合评价法对不同国家在应对Deepfake复仇色情内容问题上立法与执法效果的综否效果合评价，评价结果分为 5 个等级，平均得分 3.1 分（满分 5 分） 🆔 ID: 368648 ✅ 可用
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计算Deepfake复仇色情内容中图像与视频的逼真度（以专业鉴伪工具评测分数衡量）与受害者遭受的社会歧视程度（采用社会调查量表评估）的相关系数（r = 0.71） 🆔 ID: 368649 ✅ 可用
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基于异常检测算法识别社交平台上不符合正常内容传播模式的Deepfake复仇色情异常案例，异常案例占总内容流量的 19% 🆔 ID: 368650 ✅ 可用
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使用贝叶斯分层模型分析不同地区（欧美地区、亚太地区、其他地区）对Deepfake复仇色情立法的态度和执行力度差异及其影响因素，欧美地区执行力度（评分 4.2 分）高于亚太地区（评分 3.5 分）和其他地区（评分 3.0 分），地区法律文化传统（β = 0.31）、数字产业发展程度（β = 0.27）是主要影响因素 🆔 ID: 368651 ✅ 可用
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