学科: 社会学

非洲裔人群肺癌确诊常偏晚、治疗不足、死亡率更高，这并非偶然，而是全球性健康不平等的体现。环境暴露（如室内燃煤烟雾）、医疗系统薄弱、临床试验参与不足及精准治疗资源缺失共同导致这一现象。

标签: 全球癌症登记 环境致癌暴露 精准肿瘤学可及性 肺癌健康不平等 非洲裔人群

本文研究如何通过调整社交媒体算法，纠正公众对社会规范的错误认知（例如误以为多数人支持极端立场），从而减少选举期间的政治极化。实验证明，微调推荐机制能有效缓解误解，提升理性讨论。

标签: 民主技术 社交媒体推荐 社会规范错觉 算法干预 选举极化

这是首次通过真实用户实验，验证社交媒体算法如何扭曲人们对政治讨论的认知。研究发现：以‘用户互动量’（点赞、转发等）为排序依据的算法，会放大煽动性、道德批判性和情绪化内容，加剧党派敌意感；而一种新设计的‘均衡极端用户影响’算法，则能减少这类内容曝光，更准确反映社会常态，且不降低用户使用体验。

标签: 信息流算法 政治极化 社会规范认知 算法偏见 道德义愤

本文以云南大理为切入点，揭示小红书（Xiaohongshu）如何重塑中国旅游方式：它不只是社交平台，更是全民共建的实用生活导航系统，帮游客精准发现小众景点、平价好店和真实体验。

标签: 公共基础设施 城市漫步 实用型社交平台 小红书 旅游方式

本文探讨AI热潮对普通人的多重冲击：Meta大规模裁员与员工士气崩塌、Google搜索转向‘智能代理’引发生态剧变、青年群体对AI的焦虑与抵制，以及AI从业者配偶因伴侣沉迷技术而产生的家庭危机。文章用通俗语言揭示技术狂奔背后被忽视的人本代价。

标签: AI职场影响 智能搜索革命 科技公司裁员

本书通过芝加哥29年追踪研究发现：年轻人犯罪和被捕风险，主要受所处时代社会环境（如治安政策、暴力水平）影响，而非个人‘坏性格’。同一社区出身的两个青年，因出生年代不同，命运截然不同——这说明司法系统应少看‘人品’，多看‘时代背景’。

标签: 历史情境 司法系统 犯罪率 纵向研究

Meta公司在美国员工电脑上强制安装屏幕监控软件，用于训练AI模型，引发员工强烈反对。该行为被指未经同意收集个人工作数据，损害信任、加剧焦虑，并推动员工发起请愿和工会化行动。

标签: 员工监控 数据同意权 科技公司工会化 职场信任危机

全球肥胖趋势呈现明显分化：发达国家肥胖率增长已趋平稳，而发展中国家则加速上升。新研究首次系统绘制了200个国家和地区1980—2024年的肥胖变化轨迹，揭示城乡差异、经济发展阶段与肥胖流行模式的深层关联。

标签: 农村肥胖 发达国家与发展中国家 肥胖流行病学 肥胖趋势 非传染性疾病

西非加纳等国抗生素滥用严重，街头无证药贩随意售卖、医生过度处方、缺乏诊断手段，导致耐药细菌快速蔓延。如今，连最强效的‘最后防线’抗生素（如碳青霉烯类）也频频失效，威胁患者生命，尤其在资源匮乏地区形势更为严峻。

标签: 不合理用药 全球健康治理 基层医疗 抗生素耐药性 诊断能力

人类活动已深刻改变地球，进入‘人类世’时代。本文介绍生态学家埃利斯的研究：人类既能造成环境危机，也具备通过合作、文化创新和制度建设修复自然、实现可持续发展的能力。关键在于转变思维——从只谈危机转向激发集体行动力。

标签: 人与自然联结 人类世 原住民主权 社会-生态系统 集体行动