Cheating in online gaming spreads through observation and victimization
反社会行为具有传染性，可以在个体之间传播，并通过社交网络传播。此外，它不仅可以通过观察的第三方影响传播，就像创新或个人行为一样，而且还可以通过直接体验，通过“向前支付”的报复。在这里，我们通过分析大规模的数字跟踪数据来区分观察和受害对反社会行为传染的影响。我们研究了在线多人第一人称射击游戏中超过100万场比赛中作弊的传播，其中多达100名玩家单独或组队对抗陌生人。我们确定的事件序列中，观察或被杀死的玩家一定数量的骗子开始作弊，并评估这些序列将出现的程度，如果我们保留团队和互动结构，但假设替代的游戏场景。结果表明，社会传染只可能存在于那些既观察和经验作弊，这表明第三方的影响和“支付它转发”互惠积极互动。此外，这种效应只存在于那些观察和经历不止一次的人身上，这表明作弊在重复或多源暴露后更有可能传播。接近网络游戏作为社会系统的模型，我们使用的研究结果来讨论有针对性的干预策略，以阻止作弊和反社会行为的传播更普遍的在线社区，学校，组织和体育。
2022-01-27 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
A Multi-Platform Analysis of Political News Discussion and Sharing on Web Communities
新闻生态系统变得越来越复杂，包含了各种各样的来源，可信度不同，公众评论对同一个故事有不同的解释。在本文中，我们提出了一个多平台的测量这个生态系统。我们编制了一个包含1,073个新闻网站的列表，并从四个网络社区（Twitter、Reddit、4chan和Gab）中提取了包含这些来源的URL的帖子。这产生了一个包含1500万个新闻URL的3800万个帖子的数据集，时间跨度近三年。我们沿着几个轴研究数据，评估共享新闻的可信度，设计一种方法将新闻文章分组为故事，分析这些故事并测量各种网络社区的影响力。我们的分析表明，不同的社区讨论不同类型的新闻，像Gab和/r/The_Donald这样的两极分化的社区不成比例地引用不可信的来源。我们还发现，边缘社区对其他平台的影响力往往不成比例。推动围绕某些新闻的叙述，例如关于政治选举，移民或外交政策。
2021-03-05 cs.CY cs.SI
The Chilling: Identifying Strategic Antisocial Behavior Online and Examining the Impact on Journalists
本文提出树结构 Transformer 分类器识别 Twitter 对话中的攻击者、支持者和旁观者及其潜在策略，并发现攻击者互动与记者发帖放缓的寒蝉效应显著相关。
2025-08-22 cs.SI
Moral intuitions behind deepfake-related discussions in Reddit communities
Deepfakes是人工智能合成的内容，在许多社交媒体平台上越来越受欢迎，这意味着deepfakes的使用在社会中越来越多，无论其社会影响如何。如果deepfakes背后的道德直觉是有问题的，那么它的影响是有害的;因此，重要的是要探索deepfakes背后的道德直觉如何在社区中大规模展开。然而，由于对话的复杂性，理解在数字环境中展开的感知道德观点是具有挑战性的。在这项研究中，我们展示了道德基础理论（MFT）如何被用作一个镜头，通过它在Reddit社区关于deepfakes的讨论中操作道德观点。使用扩展的道德基础词典（eMFD），我们测量了101，869个Reddit帖子背后的道德直觉（道德负载）的强度。我们介绍了2018年至2022年在Reddit上展开的讨论，其中一些帖子背后的直觉被发现对社会来说是道德上有问题的。我们的研究结果可以帮助平台检测和采取行动，打击与deepfakes相关的不道德活动。
2023-02-27 cs.CY cs.HC cs.SI
Behavior Change in Response to Subreddit Bans and External Events
随着越来越多的人涌向社交媒体与他人联系并形成虚拟社区，研究这些群体的成员如何互动以了解网络上的人类行为非常重要。为了应对仇恨言论、骚扰和其他反社会行为的增加，许多社交媒体公司实施了不同的内容和用户审核政策。例如，在Reddit上，社区，即subreddits，偶尔会因违反这些政策而被禁止。我们研究这些监管行动的影响，以及当一个社区经历一个重大的外部事件，如政治选举或市场崩溃。总体而言，我们发现大多数subreddit禁令会促使少量但具有统计意义的活跃用户离开平台;外部事件的影响因事件类型而异。最后，我们讨论了禁令的有效性和对在线内容审核的更广泛影响。
2021-01-05 cs.SI
Two Time Scales of Online Discussion: Mixture Distributions of Thread Durations Across Four Reddit Communities
ENEA ICT-HPC Lab（ENEA 高性能计算实验室）
研究分析四个Reddit社区350万个线程，发现线程持续时间由简短反应和扩展讨论两种模式混合，其流行程度和持续时间受社会因素影响，建立了在线讨论动态统计模型，揭示对话时间组织对相关因素的可预测反应。
2026-07-22 cs.SI
From Toxicity to Conformity: Adaptive user behavior to social norms in Telegram communities
Institute of Informatics and Telematics, National Research Council（意大利国家研究委员会信息与电信研究所）；IMT School for Advanced Studies Lucca（卢卡高等研究院）；University of Pisa（比萨大学）
研究探讨了Telegram社区中用户行为对社会规范的适应，通过一致性指数分析用户顺从、反顺从和独立行为倾向，揭示了社区规范对在线毒性行为的决定性影响。
2025-11-21 cs.SI
Characterizing Social Imaginaries and Self-Disclosures of Dissonance in Online Conspiracy Discussion Communities
University of Washington（华盛顿大学）；GESIS（莱布尼茨社会科学研究所）
在线讨论平台提供了一个论坛，以加强和宣传对误导阴谋论的信念。然而，它们也为阴谋论者提供了表达他们的怀疑和认知失调经验的途径。这种不和谐的表达可能会揭示谁放弃了被误导的信念，以及在什么情况下。QAnon是一个由神秘的领导者Q发起并由其追随者推广的阴谋论，是阴谋论的一个分支。为了理解阴谋社区中的不和谐和怀疑意味着什么，我们首先描述他们的社会想象力，即对人们如何集体想象他们的社会存在的广泛理解。关注来自两个图像板4chan和8chan的2K帖子，以及来自12个致力于QAnon的subreddits的120万评论和帖子，我们采用混合方法来揭示代表QAnon社区的运动，期望，实践，英雄和敌人的符号语言。我们使用这些社会概念来创建一个计算框架，用于区分关于QAnon的一般讨论中的信念和不和谐。此外，通过分析用户对QAnon阴谋子帖子的参与度，我们发现，自我披露的不和谐与用户贡献的显著减少相关，并最终与他们离开社区相关。我们提供了一个计算框架，用于识别不和谐的自我披露和测量用户参与度的变化。我们的工作可以为设计基于不和谐的干预措施提供见解，这些干预措施可能会阻止阴谋论者参与在线阴谋讨论社区。
2021-07-21 cs.CL cs.CY cs.HC
Dynamical phase transition due to preferential cluster growth of collective emotions in online communities
我们考虑一个一维随机模型中的优惠集群增长描述的动力学的二元链与长程记忆。该模型由在线社区讨论期间观察到的情感模式对应的数据驱动。系统经历动态相变。对于偏好指数的低值，在大多数模拟讨论线程中的字符串演化期间观察到这两种状态。当指数超过临界值时，在大多数线程中出现有序阶段，即从某个时刻开始，仅表示一个状态。当讨论无限长时，过渡变得不连续，即使是无限小的偏好指数也会导致每个讨论线程中的排序行为。数值模拟结果与近似解析公式吻合较好。
2012-07-31 cs.SI physics.soc-ph
Identifying the social signals that drive online discussions: A case study of Reddit communities
越来越多的人根据他们在在线社交媒体上消费的信息形成观点。因此，了解什么类型的内容在社交媒体上吸引人们的注意力并推动讨论至关重要。在本文中，我们重点讨论在线讨论。我们能预测哪些评论和哪些内容在在线讨论中获得最高关注吗？社区与社区之间的内容有何不同？为了实现这一目标，我们对Reddit进行了一项独特的研究，涉及来自11个具有不同属性的热门子Reddit的大样本评论。我们引入了大量的情感，相关性，内容分析功能，包括一些为reddit定制的新颖功能。通过对所选subreddits的比较分析，我们表明我们的模型能够正确地以很高的精度检索帖子下的顶级回复。此外，我们解释了我们的研究结果，详细分析了不同社区中高分帖子的区别，这些社区在主题和风格的特异性，受众和适度程度等方面有所不同。
2017-05-07 cs.SI
Analyzing Crime Discourse in U.S. Metropolitan Communities on Reddit: Trends, Influences, and Insights
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
本文研究Reddit上384个美国大都会社区的犯罪讨论，发现大型社区和政治倾向更自由的社区犯罪讨论更频繁，但犯罪率与讨论频率无强相关性。
2025-12-20 cs.SI
Communication Communities in MOOCs
大规模开放式在线课程（MOOC）汇集了来自不同地理和人口背景的数千人-但迄今为止，人们对他们如何学习或交流知之甚少。我们引入了一个新的内容分析MOOC数据集，并使用贝叶斯非负矩阵分解（BNMF）来提取学习者社区的基础上，他们的在线论坛帖子的性质。我们看到，与其他模型相比，BNMF为在线讨论提供了一个更好的概率生成模型，并且它所学习的社区由其复合学生的人口统计和课程成绩指标区分开来。这些研究结果表明，MOOC的计算效率高的概率生成模型可以为教育研究人员和实践者揭示重要的见解，并有助于开发更智能和响应更快的在线学习环境。
2014-04-16 cs.CY cs.SI stat.ML
Forecasting the presence and intensity of hostility on Instagram using linguistic and social features
Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院）；University of Michigan（密歇根大学）
网络欺凌、骚扰和拖钓等在线反社会行为是一个普遍存在的问题，威胁到自由讨论，并对受害者和社区的身心健康产生负面影响。虽然先前的工作已经提出了自动化的方法来识别在线讨论中的敌意评论，但这些方法对已经发布的评论进行追溯，因此很难在互动升级之前进行干预。在本文中，我们考虑的问题，预测未来的敌对行动在网上讨论，我们分解成两个任务：（1）给定一个初始序列的非敌意的评论在讨论中，预测一些未来的评论是否会包含敌意;（2）给定第一个敌意的评论在讨论中，预测这是否会导致敌意的升级在随后的评论。因此，我们的目标是预测的存在和强度的敌意评论的语言和社会功能的基础上，从早期的评论。为了评估我们的方法，我们引入了来自1,100多个帖子的超过30K注释的Instagram评论的语料库。我们的方法能够预测未来10个小时或更长时间内Instagram帖子上的敌意评论的出现，AUC为0.82（任务1），并且还可以区分未来敌意的高水平和低水平，AUC为0.91（任务2）。
2018-04-18 cs.CL cs.SI
Soros, Child Sacrifices, and 5G: Understanding the Spread of Conspiracy Theories on Web Communities
本文提出了一种多平台计算管道，用于识别讨论（已知）阴谋论的社交媒体帖子。我们使用了Snopes收集的189个阴谋论，并在Reddit上找到了66k个帖子和277k条评论，以及379k条讨论它们的推文。然后，我们研究了阴谋论是如何在不同的网络社区讨论的，哪些是特别有影响力的推动他们的讨论。我们的分析揭示了阴谋论是如何在网上讨论和传播的，同时强调了减轻阴谋论的多重挑战。
2021-11-03 cs.CY cs.SI
On the Dynamics of Political Discussions on Instagram: A Network Perspective
Instagram越来越多地被用作信息来源，尤其是在年轻人中。因此，政治人物现在利用这个平台传播意见和政治议程。在这里，我们从网络的角度分析了Instagram上的在线讨论，特别是政治话题。具体来说，我们调查了共同评论者社区的出现，也就是说，经常通过评论相同帖子进行互动的用户群体，可能会推动正在进行的在线讨论。特别是，我们感兴趣的是显着的相互作用，即，共同评论者之间的互动比预期的更频繁，这是偶然的，也是独立的。与通常大量发生的偶然和偶然的共同互动不同，显着的共同互动是推动在线讨论并最终推动信息传播的关键因素。我们的研究基于对巴西和意大利主要选举的10周数据的分析，跟踪政治家和其他名人。我们提取和特征的共同评论者的社区的拓扑结构，社区成员进行的讨论的属性，以及一些社区属性，特别是社区成员和主题，如何随着时间的推移而演变。我们发现，讨论政治话题的社区往往比其他主题更投入辩论，他们写更长的评论，使用更多的表情符号，标签和负面词汇。此外，围绕政治讨论建立的社区往往更具活力，尽管顶级评论者仍然活跃，并随着时间的推移保持社区成员资格。此外，我们观察到，随着时间的推移，讨论的话题也有很大的多样性：有些话题只是暂时吸引注意力，而其他话题则围绕着更基本的政治讨论，随着时间的推移一直保持活跃。
2022-09-13 cs.SI
No Love Among Haters: Negative Interactions Reduce Hate Community Engagement
虽然网络仇恨团体对网络平台的健康和边缘化群体的安全构成重大风险，但人们对是什么原因导致用户在仇恨团体中变得活跃以及社会互动对促进他们参与的影响知之甚少。我们首先开发工具来寻找Reddit中的仇恨社区，然后用14个已知的仇恨子reddit（总共25个）来增加11个子reddit。使用因果推理方法，我们通过比较收到第一条评论（治疗）回复的用户与没有收到回复的同等控制用户，来评估回复对参与仇恨subreddits的影响。我们发现，收到回复的用户比没有回复的用户更不可能参与仇恨的子reddits，而对于类似大小的非仇恨子reddits的匹配样本，则观察到相反的效果。使用Google Perspective API和VADER，我们发现仇恨的社区第一回复者比非仇恨的第一回复者更具毒性，负面性，并且更经常地攻击海报。此外，我们还发现，参与度与第一反应者的攻击或毒性之间存在负相关关系。我们模拟了仇恨和非仇恨的subreddits的反积极的情况下，友好的第一次答复的累积参与，发现攻击大大减少参与仇恨的subreddits。这些结果反直觉地暗示，尽管缺乏节制的社区允许仇恨恶化，但由此产生的环境是这样的，直接的社会互动并不鼓励进一步参与，从而内在地限制了这些社区作为反社会信仰招募场所的有害作用。
2023-03-23 cs.SI
Characterizing Communities of Hashtag Usage on Twitter During the 2020 COVID-19 Pandemic by Multi-view Clustering
2019冠状病毒病大流行在社交媒体网站上引发了一系列在线活动。因此，分析COVID-19疫情期间的社交媒体数据可对讨论话题以及该等话题在疫情期间如何演变产生独特见解。在这项研究中，我们建议通过聚类标签来分析Twitter上的讨论主题。为了获得高质量的集群的Twitter标签，我们还提出了一种新的多视图聚类技术，采用多种不同的数据类型，可用于描述用户如何与标签交互。我们的多视图聚类结果显示，COVID-19推特讨论中存在明显的时间和主题趋势。特别是，我们发现，一些主题标签的集群在大流行的过程中发生变化，而另一些则始终存在，并且标签的使用有明显的时间趋势。这项研究是第一次使用多视图聚类来分析标签，也是第一次分析COVID-19大流行期间在线讨论的更大趋势。
2020-08-03 cs.HC cs.SI
A Longitudinal Study of Italian and French Reddit Conversations Around the Russian Invasion of Ukraine
本研究通过分析意大利和法国Reddit社区超300万条帖子，发现乌克兰战争加剧了社区负面情绪，改变了版主审核行为，但未引发用户同质化互动倾向。
2024-02-19 cs.CY cs.SI
Towards Designing Social Interventions For Online Climate Change Denialism Discussions
本研究提出一种利用内部语言在Reddit气候变化否认主义社区中进行基于证据干预的框架，通过人工与生成式AI结合制作信息并经透明机器人部署，发现中立干预能促进否认者开放讨论及支持者积极回应，为社交媒体干预提供了宝贵见解。
2025-08-11 cs.HC cs.SI
Something's Brewing! Early Prediction of Controversy-causing Posts from Discussion Features
Cornell University（康奈尔大学）
有争议的帖子是那些分裂社区偏好的帖子，既收到显著的积极反馈，也收到显著的消极反馈。我们在这里使用“社区”一词是经过深思熟虑的：对某些受众有争议的东西对其他人可能不是这样。使用来自reddit.com上几个不同社区的数据，我们预测帖子的最终争议性，利用从文本内容和引发讨论的早期评论的树结构中提取的特征。我们发现，即使只有少数评论可用，例如，在原始帖子的15分钟内发表的前5条评论，讨论功能通常会为强大的内容和评级基线增加预测能力。关于域转移的其他实验表明，对话结构特征通常比对话内容特征更好地推广到其他社区。
2019-04-15 cs.CL cs.SI physics.soc-ph
The Effect of Moderation on Online Mental Health Conversations
University of Washington（华盛顿大学）
由于高昂的费用和心理健康专业人员的短缺，许多与心理健康问题作斗争的人无法获得足够的护理，导致全球心理健康危机。在线心理健康社区可以通过提供可扩展的，易于访问的替代治疗师或支持团体的面对面会议来帮助缓解这一危机。然而，在网上寻求情感或心理支持的人可能特别容易受到在线讨论中有时发生的反社会行为的影响。适度可以提高在线话语质量，但我们对其对在线心理健康对话的影响缺乏了解。在这项工作中，我们利用了一个自然实验，从7,000个在线心理健康对话中收集了20万条信息，以评估适度对在线心理健康讨论的影响。我们发现，参与小组心理健康讨论导致心理观点的改善，这些改善在有节制的谈话中更大。主持人的存在增加了用户的参与度，鼓励用户更坦率地讨论负面情绪，并大大减少了聊天参与者之间的不良行为。适度还鼓励加强语言协调，这表明建立了信任。此外，在谈话中保持活跃的主持人在保持谈话主题方面特别成功。我们的研究结果表明，适度可以作为一个有价值的工具，以提高在线心理健康对话的有效性和安全性。基于这些发现，我们讨论了设计有效的心理健康支持在线空间的影响和权衡。
2021-04-22 cs.CL cs.CY cs.SI
Reading Between the Tweets: Deciphering Ideological Stances of Interconnected Mixed-Ideology Communities
USC Information Sciences Institute（南加州大学信息科学研究所）
针对现有意识形态立场研究将群体割裂、忽略在线社群互联性与观点细微性的问题，本文提出在微调语言模型时引入消息传递的新方法，经2020年美国大选Twitter讨论数据验证，其结果与现实调查的一致性优于基线，可用于揭示互联混合意识形态社群的复杂意识形态。
2024-02-02 cs.CL cs.CY cs.SI
Talking Wikidata: Communication patterns and their impact on community engagement in collaborative knowledge graphs
本文研究Wikidata这一协作知识图谱社区的沟通模式，通过混合方法分析讨论数据，发现编辑互动形成具弹性和包容性的小世界网络，账户年龄和对话内容影响长期参与，为改善协作环境提供指导。
2025-02-17 cs.HC cs.SI
From the User to the Medium: Neural Profiling Across Web Communities
New York University（纽约大学）
在线社区为个人提供了一种独特的方式，可以从类似情况下的人那里获取信息，这对于需要日常和个性化管理的健康状况至关重要。由于这些群体和主题往往是有机地出现的，确定讨论的主题类型对于了解他们的需求是必要的。同样，这些社区和其中的人可以是相当多样化的，并且现有的社区发现方法还没有扩展到评估这些异质性。这是有限的，因为社区发现方法没有集中于基于用户生成的内容的文本特征之间的语义关系的社区发现。因此，在这里，我们开发了一种方法，NeuroCom，最佳地发现密集的用户群体作为社区在一个潜在的空间推断的神经表示的用户发布的内容。通过嵌入的话和消息，我们表明，NeuroCom展示了改进的聚类，并确定更细致入微的讨论主题相比，其他常见的无监督学习方法。
2018-12-03 cs.AI cs.CY cs.SI
Predicting User Emotional Tone in Mental Disorder Online Communities
Universidade Federal de Minas Gerais（米纳斯吉拉斯联邦大学）
近年来，在线社交网络已成为精神障碍患者分享困难时刻并获得情感和信息支持的重要媒介。在这项工作中，我们分析了Reddit社区中与精神疾病相关的讨论如何帮助改善用户的健康状况。使用用户的写作作为情绪状态的代理的情感基调，我们发现用户交互和状态变化之间的关系。首先，我们观察到负面帖子的作者在参与讨论后经常写更乐观的评论，这表明用户的情绪状态可以由于社会支持而改善。其次，我们基于SOTA文本嵌入技术和RNN构建模型来预测情绪基调的变化。这与大多数相关工作不同，后者主要侧重于从用户活动中检测精神障碍。我们证明了准确预测用户对这些平台中所经历的交互的反应的可行性，并给出了一些示例，这些示例说明了模型正确地捕捉了评论对作者情感基调的影响。我们的模型对干预措施有着很好的影响，可以为患有精神疾病的人提供支持。
2021-07-27 cs.CL cs.LG cs.SI
Understanding the Diverging User Trajectories in Highly-related Online Communities during the COVID-19 Pandemic
随着COVID-19大流行扰乱全球生活，相关在线社区如雨后春笋般涌现。特别是Reddit上出现了两个“新”社区，/r/China flu和/r/Coronavirus，从这场大流行一开始就致力于COVID相关的讨论。随着/r/Coronavirus成为Reddit上的官方社区，用户如何在这两个高度相关的社区之间做出选择仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，我们描述了从COVID-19开始到2020年9月底这两个社区的用户轨迹。我们发现，从1月到3月，/r/中国流感和/r/冠状病毒的新用户相似。此后，随着这一大流行病的继续发展，他们的分歧稳步扩大，这从语言距离和成员预测中可以看出。此外，从1月到3月开始使用/r/中国流感的用户更有可能离开，而那些在随后几个月开始使用的用户往往保持高度“忠诚”。为了理解这一差异，我们开发了一个移动分析框架，以了解这两个社区的成员变化，并确定在2月份转移到/r/Coronavirus的/r/China flu成员中有很大一部分（约50%）。根据用户以前活跃的其他子Reddit，这种移动是高度可预测的。我们的工作展示了两个高度相关的社区如何在危机中出现并发展自己的身份，并强调了现有社区在理解这种出现方面的重要作用。
2021-04-04 cs.CY cs.SI
Longitudinal Analysis of Discussion Topics in an Online Breast Cancer Community using Convolutional Neural Networks
Columbia University（哥伦比亚大学）；King’s College London（伦敦国王学院）
识别在线健康社区（OHC）中的讨论主题对各种应用程序至关重要，但可能很困难，因为OHC内容的主题通常是异构的，并且依赖于域。在本文中，我们提供了一个多类模式，一个注释数据集，和监督分类器的基础上卷积神经网络（CNN）和其他模型的任务分类的讨论主题。我们将CNN分类器应用于最受欢迎的乳腺癌在线社区，并进行纵向分析，以显示整个成员参与过程中的主题分布和主题变化。我们的实验结果表明，CNN优于其他分类器在主题分类的任务，并可以检测到某些轨迹的主题变化。
2016-04-07 cs.CL cs.CY cs.SI
No Community Can Do Everything: Why People Participate in Similar Online Communities
University of Washington（华盛顿大学）
研究探讨了为何人们在相似的在线社区中参与，发现单一社区无法满足所有需求，而由多个重叠社区组成的系统能提供更广泛的利益。
2022-02-10 cs.CY cs.HC cs.SI
Shaping Online Dialogue: Examining How Community Rules Affect Discussion Structures on Reddit
本文研究了社区规则对在线社区动态的影响，通过构建 Reddit 行为规则分类法并结合网络分析，发现规则变化（如结构性监管和内容限制）显著影响用户互动与讨论网络，为主动审核和社区设计提供了见解。
2023-08-02 cs.HC cs.SI
Identity-Based Attribute Prototypes Distinguish Communities on Twitter
本文考察了Twitter上的会话社区与其成员的社会身份表达之间的联系。它专门测试社区原型的存在，或者通过元对比定义一个群体的属性集合：高内聚性和高外聚性。分析四个数据集的政治讨论，从大约400万到3000万推文，我们发现了强有力的证据，存在独特的社区原型。我们观察到，社区原型是通过标签、提及、表情符号和身份短语构建的。这一发现定位在一个更大的群体过程中发挥出通信社区内的个人用户的身份信号先前的工作。然后，通过测量每个社区的身份信号的显着性，为特定的社区构建社区原型。观察到的社区原型往往基于政治意识形态、地理位置和语言或普遍利益。虽然社区原型的存在可能是一种自然的群体行为，但在展示意识形态对立原型的社区之间观察到的高水平对比表明存在与身份有关的两极分化。
2023-02-20 cs.SI
How founder motivations, goals, and actions influence early trajectories of online communities
基于951名Reddit社区创始人的调查，本文揭示了创始人以主题兴趣为主的多元动机和重视质量而非规模的目标差异，并证明这些早期态度能预测其社区建设行动及最初28天内吸引访客、贡献者和订阅者的能力。
2024-05-01 cs.HC cs.SI
Promoting and countering misinformation during Australia's 2019-2020 bushfires: A case study of polarisation
在2019-2020年澳大利亚前所未有的火灾期间，使用#ArsonEmergency在Twitter上重新出现了指责纵火的错误信息。机器人传播和放大这些错误信息的程度已经受到媒体和学术研究的审查。在这里，我们研究Twitter社区在人口级别的事件中传播这种错误信息，并调查在线社区和机器人的作用。我们对讨论动态的深入调查采用了分阶段的方法--在主流媒体报道推广标签的机器人之前和之后。虽然我们没有发现很多机器人，但最像机器人的账户是社交机器人，它们表现为真正的人类。此外，我们在Twitter讨论中提取了两个两极分化社区之间有意义的定量差异，从而得出以下见解。首先，纵火叙述的支持者通过使用标签和外部来源的链接直接与他人进行回复和提及来宣传错误信息。作为回应，反对者转发了基于事实的文章和官方信息。第二，支持者嵌入在他们的互动网络，但反对者获得高中心更有效地尽管他们的外围位置。到了最后一个阶段，反对者和无关联的账户似乎协调起来，有可能接触到更广泛的受众。最后，在最后一个阶段中，无关联账户与反对者共享相同的URL，支持者的比例为9：1，而在第一阶段中，大多数支持者共享相同的URL。这挫败了支持者的努力，突出了揭露错误信息运动的价值。我们推测，在这里观察到的沟通策略可以在其他错误信息相关的讨论，并可以告知反策略。
2022-01-10 cs.CY cs.SI
Are Online Sports Fan Communities Becoming More Offensive? A Quantitative Review of Topics, Trends, and Toxicity of r/PremierLeague
University of Potsdam, Germany（波恩大学）；Hasso Plattner Institute（哈索罗滕堡研究所）；Isenberg School of Management, University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校商学院）
本研究分析了 r/PremierLeague 上2013至2022年间超110万条评论，发现该社区在讨论日益多元化的同时，负面情绪与毒性呈现令人担忧的上升趋势，并成为用户发泄社会问题不满的场所。
2025-10-30 cs.LG cs.SI
Jump on the Bandwagon? -- Characterizing Bandwagon Phenomenon in Online NBA Fan Communities
了解在线社区中的用户动态已经成为一个活跃的研究课题，可以为人类行为分析和社区管理提供有价值的见解。在这项工作中，我们调查的“潮流球迷”的现象，一个特殊的情况下，用户动态，提供一个大规模的表征在线球迷的忠诚度的背景下，专业运动队。我们利用Reddit上与NBA相关的讨论论坛的现有结构，调查一般的潮流模式，并跟踪潮流粉丝的行为，以捕捉潜在的行为特征。我们观察到，更好的球队吸引更多的追随者，但他们不一定来自弱队。随着季后赛的进行，我们对球迷流动的分析也显示了不同球队的不同趋势。此外，我们比较了流行用户和非流行用户在他们的活动和语言使用。我们发现，赶时髦的用户写更短的评论，但收到更好的反馈，并使用的话，显示较少的附件，他们的附属团队。我们的观察允许更有效地识别潮流用户和预测用户的未来潮流行为在一个季节，在我们的评估结果中的基线方法的显着改善所示。
2021-04-17 cs.CY cs.SI
Why do people participate in small online communities?
在线社区的许多好处-如获得新的信息，机会和社会联系-随着规模的增加而增加。因此，一个“成功”的在线社区往往会让人联想到成千上万用户的形象，从业人员和研究人员都在寻求实现增长从而取得成功的方法。另一方面，小型在线社区成群结队地存在，许多社区随着时间的推移而保持其小规模。谈到由数十万社区组成的非常受欢迎的讨论网站Reddit，我们进行了一项定性访谈研究，研究人们如何以及为什么参与这些持续存在的小社区，以了解为什么这些社区存在，而流行的方法将它们视为失败。从20个访谈中，本文作出了几个贡献：我们描述了小社区如何为参与者提供独特的信息和互动空间，他们被社区的超特定方面所吸引;我们发现，小社区并没有促进强有力的二元人际关系，而是促进基于群体的身份;我们强调参与小型社区是如何成为更广泛的、持续的战略的一部分，以策划参与者的在线体验。我们认为，在线社区可以被视为嵌套的利基：嵌入式的，复杂的，共生的社会信息生态系统的一部分。我们建议的方式，社会计算研究可以受益于更慎重的考虑不同规模的在线社区规模之间的相互依存关系。
2021-08-09 cs.HC cs.SI
Safe Spaces or Toxic Places? Content Moderation and Social Dynamics of Online Eating Disorder Communities
本研究比较分析了Twitter/X、Reddit和TikTok上进食障碍讨论的内容审核与用户参与，发现审核较弱的平台易形成放大支持厌食症言论的有毒回音室，揭示了审核策略对心理健康在线社区发展的显著影响。
2024-12-20 cs.CY cs.HC cs.SI
Can Twitter Predict Royal Baby's Name ?
Ivan Franko Lviv National University（利沃夫伊万弗兰科国立大学）
在本文中，我们分析了twitter用户的公众意见与社会上有影响力的人的决策之间可能存在的相关性。我们对2013年7月出生的英国皇冠婴儿的可能名字的讨论进行了分析。在研究过程中，我们采用了自然语言的量化处理方法、频繁集理论、用户社区的可视化显示算法。我们还分析了关键字频率的时间动态。分析表明，在正式宣布之前，主要可预测名称在名称谱中占主导地位。利用频繁集理论，我们证明了由三个成分名称组成的全名是支持度值前5名的一部分。结果表明，参与讨论的动态形成的用户社区的结构是由少数领导人谁显着影响其他用户的观点。
2013-10-13 cs.CL cs.CY cs.SI
Predicting Hateful Discussions on Reddit using Graph Transformer Networks and Communal Context
University of Waterloo（滑铁卢大学）
我们提出了一个系统来预测社交媒体平台上的有害讨论。我们的解决方案使用上下文深度语言模型，并提出了集成最先进的图Transformer网络来分析初始帖子之后的所有对话的新想法。该框架还支持随着对话的展开而适应未来的评论。此外，我们还研究了针对特定社区的仇恨言论分析是否能更有效地检测仇恨讨论。我们对来自不同社区的333，487个Reddit讨论进行了评估。我们发现，特定于社区的建模提高了两倍的性能，与有限的上下文模型相比，捕获更广泛讨论的上下文的模型将准确率提高了28%（对于最讨厌的内容为35%）。
2023-01-10 cs.CL cs.LG cs.SI
Niche Dynamics in Complex Online Community Ecosystems
针对在线社区重叠却未探究注意力非线性动态及生态位选择/适应对竞争共生的影响问题，本文通过分析5年8806个Reddit社区，揭示共生事件特征及生态位重叠与竞争共生的关系，为生态系统管理提供新方向。
2025-04-14 cs.CY cs.HC cs.SI
Deliberate Exposure to Opposing Views and its Association with Behavior and Rewards on Political Communities
本研究针对Reddit政治社区中愿意接触对立观点的用户，发现其语言更温和亲和但获同伴社会回报更少，且短期社会制裁难以将其驱逐。
2024-01-26 cs.HC cs.SI
Integrated or Segregated? User Behavior Change after Cross-Party Interactions on Reddit
本研究针对跨党派互动能否打破社交媒体回声室的问题，通过分析 Reddit 美国政治讨论中用户收到跨党派回复后的社区参与变化，发现跨党派互动的去极化效应具有高度条件性。
2024-10-07 cs.CY cs.SI
Pathways through Conspiracy: The Evolution of Conspiracy Radicalization through Engagement in Online Conspiracy Discussions
University of Washington（华盛顿大学）；GESIS（莱布尼茨社会科学研究所）
在线阴谋论（CT）讨论中参与者的破坏性离线动员突出了了解在线用户如何形成激进阴谋信念的重要性。虽然先前的工作研究了导致加入在线CT讨论的因素，并提供了阴谋信念如何形成的理论，但我们对用户加入CT讨论社区后阴谋激进化如何演变的了解甚少。在本文中，我们提供了在网上CT讨论参与者的各种激进化阶段的实证建模。为了解开阴谋参与与激进化的关系，我们首先通过阴谋参与途径描述了用户通过CT讨论的旅程。具体来说，通过研究36K Reddit用户的1.69亿贡献，我们发现了四种不同的阴谋参与途径：稳定的高，增加，减少和稳定的低。我们进一步模拟了三个连续的激进化阶段的指导下，以前的理论著作。特定的用户亚群，即那些在稳定的高和越来越多的阴谋参与途径，通过不同的激进化阶段连续进展。相比之下，参与度下降路径上的用户表现出不同的行为：他们将CT讨论限制在专门的主题上，参与不同的讨论组，并表现出对阴谋subreddit的遵从性降低。通过研究用户脱离在线CT讨论，本文提供了有前途的见解阴谋恢复过程。
2022-04-22 cs.CL cs.CY cs.SI
Modelling Formation of Online Temporal Communities
当代社会媒体网络可以被视为对早期两步流模型的突破，在早期两步流模型中，有影响力的个人充当媒体和公众之间的中介，进行信息扩散。今天的社交媒体平台使用户能够生成和消费在线内容。用户不断地参与和脱离讨论，并进行不同程度的互动，从而形成不同的在线社区。这些社区通常是基于元数据（如Twitter上的主题标签）或由少数有影响力的用户触发的流行内容而形成的。这些在线社区往往不能反映真正的连通性，缺乏传统社区的凝聚力。在这项研究中，我们调查实时形成的时间社区在Twitter上。我们的目标是定义高和低级别的连接，并揭示集群的凝聚力的时间基础上的大小。受现实生活中的活动中心的座位安排的情况下，所提出的方法的目的是集群用户到不同的和有凝聚力的在线时间社区。社区的成员资格依赖于内在的推文属性来定义相似性，作为交互网络的基础。所提出的方法可以用于本地事件监测和基于客户端的营销等应用。
2018-04-27 cs.SI physics.soc-ph
A Study of Partisan News Sharing in the Russian invasion of Ukraine
本研究分析了俄罗斯入侵乌克兰期间六个Reddit社区中党派新闻分享的时间演变、用户反应和传播特征，并构建了预测模型识别相关用户，发现党派新闻虽吸引更多讨论但传播范围受限且传播者网络影响力较低。
2023-11-26 cs.CY cs.SI
Reddit Rules and Rulers: Quantifying the Link Between Rules and Perceptions of Governance across Thousands of Communities
针对社区规则与治理感知联系不明的问题，通过分析Reddit 5225个社区的67545条规则，分类并发现积极感知相关规则，纵向研究显示新规则可即时改善治理感知但效果随时间减弱，公开数据集助力后续研究。
2025-04-14 cs.CY cs.HC cs.SI
Clustering online social network communities using genetic algorithms
为了分析在线社交网络（OSN）中的活动，我们引入了“吸引节点”（NoA）的概念，它代表了网络社区中最活跃的节点。该NoA被识别为吸引其他节点并在任何时间点形成集群的发布/通信的起源/发起者。在这项研究中，一个遗传算法（GA）被用作数据采掘方法，其主要目标是确定集群的网络社区在一个给定的OSN数据集。这种方法在处理我们研究的OSN中不同类型的讨论主题时是有效的-评论，电子邮件，聊天表情等，并且可以根据一个或多个主题形成集群。我们相信，这项工作可以是有用的，在寻找这种基于遗传算法的聚类的在线交互的传播源，并报告了一些实验结果与现实世界的数据，并证明了所提出的方法的性能。
2013-12-08 cs.SI physics.soc-ph
Conspiracy and Environment Communities on Reddit Sort Along Different Demographic Axes
Central European University（中欧大学）；Sapienza University of Rome（罗马第一大学）；University of Turin（都灵大学）；CENTAI（CENTAI研究所）
本研究以Reddit为对象，通过分层过渡网络对比阴谋论与环保社群的人口特征及进入路径，发现前者按性别和党派分化、后者按年龄和富裕程度分化，揭示社会人口分层在极化议题中运作不统一，深化了对在线政治社群参与机制的理解。
2026-09-28 cs.CY cs.SI
An analysis of community structure in Brazilian political topic-based Twitter networks
Twitter等在线社交网络是就各种主题传播舆论的重要平台。通过分析用户在推特上的帖子，根据他们的意见分享对他们进行分类，可以帮助营销广告和政治活动专注于特定的用户组。基于社区发现的技术对于分类Twitter用户特别有用，因为它们不需要基于规则的方法或标记的数据来执行聚类任务。在本文中，我们构建了网络使用的数据，在巴西的政治讨论提取Twitter。我们发现：（i）这些网络遵循幂律分布，表明少数受欢迎的用户负责大部分的“提及”和“转发”;（ii）最受欢迎的推文是病毒式的，并在社区中传播，而大多数剩余的推文都被困在它们起源的社区中;以及（iii）与积极情绪相关的词语在与巴西总统选举相关的网络社区中占主导地位，并出现在病毒式推文中。
2019-06-14 cs.CY cs.SI
Perceptions of Moderators as a Large-Scale Measure of Online Community Governance
本研究通过分析reddit上189万条帖子和评论的情感，大规模度量社区成员对版主的认知，揭示严格规则执行与特定主题社区（如新闻）的积极看法相关，并发现活跃的社区成员成为版主后更受好评。
2025-01-24 cs.CY cs.HC cs.SI
Loyalty in Online Communities
Stanford University（斯坦福大学）；Cornell University（康奈尔大学）
忠诚度是多社区参与的重要组成部分。当用户可以选择与各种不同的社区互动时，他们往往只忠于一个社区，以牺牲其他社区为代价专注于该社区。然而，目前还不清楚忠诚度如何表现在用户行为中，或者忠诚度是否受到某些社区特征的鼓励。在本文中，我们操作的忠诚度作为一个用户社区的关系：忠诚于一个社区的用户始终喜欢它超过所有其他的忠诚社区保留他们的忠诚用户随着时间的推移。通过使用来自Reddit的讨论社区的大型数据集来探索这种关系，我们发现忠诚度在广泛的社区中表现为非常一致的行为。忠诚的用户使用的语言标志着集体身份，并参与更深奥，不太受欢迎的内容，这表明他们可能在展示新材料方面发挥策展作用。忠诚的社区有更密集的用户间交互网络和更低的三元闭合率，这表明社区级别的忠诚度与更有凝聚力的交互和更少的子群体碎片化有关。我们利用这些一般模式来预测未来的忠诚率。我们的研究结果表明，用户的倾向，成为忠诚是显而易见的，从他们的第一次与社区的互动，这表明，一些用户从一开始就本质上忠诚。
2017-05-24 cs.CL cs.SI
Capturing Dynamics in Online Public Discourse: A Case Study of Universal Basic Income Discussions on Reddit
本文提出了一个在线平台意见变化的概念模型，通过分析 Reddit 上关于全民基本收入的讨论，发现其总体立场在2019年中期由下降转为上升，并揭示了用户群体和社区特征等社会驱动因素。
2025-07-14 cs.CY cs.SI
Can Platform Design Encourage Curiosity? Evidence from an Independent Social Media Experiment
Duke University（杜克大学）；Graz University of Technology（格拉茨工业大学）；University of Houston（休斯顿大学）
本文通过实验表明，平台设计通过激发好奇心可促进亲社会行为，且不影响用户体验。
2026-01-22 cs.SI
A General Method to Find Highly Coordinating Communities in Social Media through Inferred Interaction Links
政治错误信息，astroturfing和有组织的拖钓是具有重大现实世界影响的在线恶意行为。许多以前研究这些现象的方法都侧重于广泛的运动，而不是负责煽动或维持这些运动的小团体。为了揭示潜在的（即，隐藏）网络的合作帐户，我们提出了一种新的时间窗口的方法，依赖于帐户的交互和元数据单独。它检测参与各种行为的帐户组，这些行为一致地执行不同的基于目标的策略，其中一些我们描述。该方法依赖于从社交媒体帖子中提取相关元素的管道，基于与协调策略匹配的标准推断帐户之间的连接，以构建无向加权帐户网络，然后使用新的社区提取方法挖掘具有高水平协调证据的社区。我们解决的时间方面的数据，通过使用窗口机制，这可能是适合于近实时应用。我们进一步强调了跨多个窗口的滑动框架的一致协调以及衰减因子的应用。我们的方法与其他最近类似的处理方法和社区发现方法进行了比较，并验证了对两个相关的数据集与地面真相数据，使用内容，时间，和网络分析，以及与设计，训练和应用的三个一类分类器建立使用地面真相，其效用进一步证明在两个案例研究有争议的在线讨论。
2021-03-05 cs.CY cs.SI
Ideology and polarization set the agenda on social media
本研究通过分析三大全球辩论的Twitter数据，发现意识形态一致性而非行动者显赫性主导在线话语结构，并驱动极化环境中的信息传播。
2025-10-16 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
