Controversial information spreads faster and further in Reddit
在线用户在社交网络上讨论和交谈各种话题。Facebook、Twitter、Reddit等许多网络都可以让用户自由分享信息。这些网络上共享的丰富信息使它们成为研究人类信息传播行为各个方面的一个有吸引力的领域。在许多有趣的行为中，社会级联中的争议性是我们非常感兴趣的。众所周知，在网上讨论中必然会发生争议。在线社交网络平台Reddit有一个功能，如果用户对该评论有不同的看法，它会将评论标记为有争议的。这项研究与以前试图理解社交网络上的争议性的不同之处在于，我们不调查已知有争议的话题。相反，我们研究了典型的级联与评论，读者认为是有争议的问题讨论。这项工作的问题是，有争议的信息级联是否比Reddit中没有争议的信息级联具有独特的特征。我们使用从Reddit收集的数据，包括大约1700万个帖子及其与网络安全问题相关的相应评论，来回答这些新出现的问题。从所进行的比较分析来看，有争议的内容传播得更快，距离其来源更远。了解这一现象将有助于用户或组织如何利用它来帮助控制和传播特定的受益信息。
2020-06-24 cs.SI
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
Analysis of Moral Judgement on Reddit
近年来，道德义愤已成为社交媒体的代名词。然而，社交媒体网站上的学术分析主要集中在仇恨言论和错误信息上。本文的重点是通过捕获Reddit上subreddit /r/AmITheAsshole中传递的道德判断来分析社交媒体上呈现的道德判断。使用与每个判断相关联的标签，我们训练一个分类器，它可以接受评论并确定它是否判断原始帖子的用户具有积极或消极的道德效价。然后，我们使用这个分类器来调查其他10个subreddits中围绕道德判断的各种网站特征，包括负面道德用户喜欢发布的位置及其发布模式。我们的研究结果还表明，以积极的方式判断的帖子得分更高。
2021-01-19 cs.SI
Grievance Politics vs. Policy Debates: A Cross-Platform Analysis of Conservative Discourse on Truth Social and Reddit
GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences（GESIS – 莱布尼茨社会科学研究所）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）；Heriot-Watt University（赫瑞-瓦特大学）；The University of Edinburgh（爱丁堡大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Harvard University（哈佛大学）
本文通过主题建模分析Truth Social与Reddit保守派社区，发现Truth Social以诉求和叙事内容为主，而Reddit更侧重政策辩论，且Reddit的毒性更高。
2026-03-18 cs.CY cs.SI
Popularity and Quality in Social News Aggregators: A Study of Reddit and Hacker News
在本文中，我们试图了解一篇文章的在线流行度与其内在质量之间的关系。先前的实验工作表明，质量和受欢迎程度之间的关系可能会由于社会影响力偏见和可见性不平等等因素而非常扭曲。我们在两个不同的社交新闻聚合器Reddit和Hacker News上进行了一项受欢迎程度的研究。我们将质量定义为如果每篇文章以无偏见的方式展示给相同数量的用户，则每篇文章将获得的相对投票数。我们提出了一个简单的泊松回归方法来估计这个质量指标的时间序列投票数据。我们在Reddit和Hacker News的数据以及之前工作的实验数据上验证了我们的方法。即使收集的数据受到常见的社交媒体偏见的影响，这种方法也很有效。使用这些估计，我们发现Reddit和Hacker News上的受欢迎程度比预期更能反映内在质量。
2015-01-30 cs.SI physics.soc-ph
Humans Cannot Detect AI-Generated Media But Communities May -- For Now: Collaborative AI Detection in r/RealOrAI on Reddit
The University of Edinburgh（爱丁堡大学）
通过分析Reddit社区r/RealOrAI一年的活动，研究人类协作检测AI生成媒体的行为，发现社区检测准确率达72%但存在系统性假阳性偏差，且感知特征主导推理，而来源验证虽少但通过聚合被放大4.3倍。
2026-05-22 cs.SI
Evolution of Reddit: From the Front Page of the Internet to a Self-referential Community?
在过去的几年里，Reddit --一个社区驱动的平台，用于提交、评论和评级链接和文本帖子--从一个小的用户社区发展成为网络上最大的在线社区之一。据我们所知，这项工作代表了迄今为止对Reddit演变的最全面的纵向研究，研究了（i）用户提交如何随着时间的推移而演变，以及（ii）社区的注意力分配及其对提交的看法如何基于对近6000万份提交的分析在5年内发生变化。我们的工作揭示了一个日益多样化的主题，伴随着同时集中到几个选定的领域，无论是在张贴的意见书，以及感知和注意力。总的来说，我们的调查表明，Reddit已经从一个专门的网络门户转变为一个越来越自我参考的社区，专注于并加强自己的用户生成的图像和文本内容，而不是外部来源。
2014-06-23 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Subreddit Links Drive Community Creation and User Engagement on Reddit
在Reddit上，单个子Reddit用于组织内容和连接用户。一种交互模式是subreddit链接，当用户直接引用另一个社区中的子reddit时，就会出现这种情况。基于这些引用的普遍性，我们对Reddit上的subreddit链接进行了研究，目的是了解它们对引用的subreddit以及整个subreddit格局的影响。通过一项广泛的观察性研究以及几个使用Reddit整个历史的自然实验，我们能够确定（1）subreddit链接是新suberddit创建的重要驱动力;（2）subreddit链接（2a）大大推动了引用的subreddit中的活动，（2b）经常响应引用的subreddit中的高水平活动而创建;（3）随着时间的推移，subreddit链接的图形变得不那么密集，更像树。最后，我们讨论了这些结果如何证实，增加，并在某些情况下与现有的理论在网上社会系统中的信息寻求行为和自组织行为的冲突。
2022-03-18 cs.CY cs.SI
Quarantined! Examining the Effects of a Community-Wide Moderation Intervention on Reddit
当一个社区一再违反规则时，社交媒体平台是否应该凌驾于社区的自我监管之上？他们可以考虑采取什么行动？鉴于这一争论，平台已经开始尝试更温和的替代方案，以取代彻底的禁令。我们研究了一个这样的干预所谓的干预，阻碍直接存取和促进有争议的社区。具体来说，我们提出了两个案例研究，当Reddit隔离有影响力的社区r/TheRedPill（TRP）和r/The_Donald（TD）时发生了什么。使用超过8500万Reddit帖子，我们应用因果推理方法来检查隔离对TRP和TD的影响。我们发现，隔离使得招募新成员变得更加困难：TRP和TD的新用户流量分别下降了79.5%和58%。尽管有了抵制，但现有用户的厌女症和种族主义水平仍然没有受到影响。最后，我们通过反思这种设计摩擦在限制有毒社区影响方面的有效性，并讨论了内容适度的更广泛影响。
2021-10-05 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
RedditPersona: A Modular Framework for Community-Conditioned LLM Adaptation from Reddit
Future Computing Group University of Oulu（未来计算组奥卢大学）；Centre for Applied Computing University of Oulu（应用计算中心奥卢大学）
提出RedditPersona模块化框架，通过五种分组策略和QLoRA训练参数高效适配器，在112个Reddit子版块上评估社区条件化语言模型，发现适配器的行为可识别性与策略内在一致性相关，且所有策略在可识别性和分布相似性之间存在一致权衡。
2026-08-13 cs.AI cs.CL cs.LG
The Pushshift Reddit Dataset
社交媒体数据对科学理解的进步至关重要。然而，即使它已经变得无处不在，只是收集大规模的社交媒体数据涉及高度的工程技能和计算资源。事实上，研究经常被数据工程问题所限制，这些问题必须在分析之前克服。这使得数据集本身被认为是有意义的研究贡献。Reddit，被称为“互联网的头版”，特别是已经成为许多科学研究的主题。尽管与Facebook和Twitter等社交媒体平台相比，Reddit对数据采集相对开放，但技术障碍仍然存在。因此，Reddit的数百万子Reddit，数亿用户和数千亿评论同时相对容易访问，但系统地收集和分析耗时。在本文中，我们介绍了Pushshift Reddit数据集。Pushshift是一个社交媒体数据汇集、分析和存档平台，自2015年以来一直在收集Reddit数据并提供给研究人员。Pushshift的Reddit数据集实时更新，包括Reddit成立以来的历史数据。除了每月转储之外，Pushshift还提供计算工具来帮助搜索，聚合和对整个数据集执行探索性分析。Pushshift Reddit数据集使社交媒体研究人员能够减少项目的数据汇集，清理和存储阶段所花费的时间。
2020-01-23 cs.CY 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
Reddit Community Interventions and Cross-Platform Response: Migration and Policy-Response Discourse on Voat
Montclair State University（蒙特克莱尔州立大学）
本研究利用 MADOC 数据，分析 Reddit 社区封禁与隔离后 Voat 上的活动及话语变化，发现干预引发异质响应，需区分行为迁移与政策讨论。
2026-09-09 cs.SI
Navigating the massive world of reddit: Using backbone networks to map user interests in social media
在社交媒体的庞大网络世界中，用户经常依靠围绕感兴趣的特定主题组织自己，以找到志同道合的人并与之互动。然而，导航这些庞大的世界并找到特定兴趣的主题通常被证明是困难的，因为世界大多是随意组织的，让用户通过口碑或使用基本的搜索功能来找到相关的兴趣。在这里，我们报告了一种使用网络主干来创建任何社交网络中感兴趣的主要主题的地图的方法。为了演示该方法，我们为社交新闻网站reddit构建了一个兴趣地图，并展示了如何使用这样的地图来导航社交媒体世界。此外，我们分析了Reddit社交网络的网络属性，发现它具有无标度，小世界和模块化的社区结构，就像其他在线社交网络，如Facebook和Twitter。我们认为，将兴趣地图整合到流行的社交媒体平台中将有助于用户将自己组织成更具体的兴趣群体，这将有助于缓解大型在线社区中经常出现的过度拥挤效应。
2013-12-12 cs.SI physics.soc-ph
A Comparative Analysis of Social Network Topology in Reddit and Moltbook
Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学）
本文通过比较Moltbook和Reddit的社交网络拓扑结构，揭示了代理驱动与人类驱动网络在拓扑模式和边形成效率上的差异，为构建更真实的社会系统提供基础。
2026-02-25 cs.AI cs.SI
Roots of Trumpism: Homophily and Social Feedback in Donald Trump Support on Reddit
我们研究了在Reddit的政治讨论中对唐纳德特朗普的支持。拥有近80万订阅者的“r/The_Donald”是Reddit上最大的社区之一，也是特朗普支持者的主要中心之一。它创建于2015年，在唐纳德特朗普开始总统竞选后不久。通过仅使用2012年的数据，我们预测在2016年，即美国最后一次总统选举年，成为唐纳德特朗普支持者的可能性。为了描述特朗普支持者的行为，我们从三个不同的社会学假设中得出：同性恋，社会影响力和社会反馈。我们将每个假设操作为每个用户的一组特征，并训练分类器来预测他们在r/The_Donald中的参与。我们发现，基于同性恋和基于社会反馈的特征是最具预测性的信号。相反，我们没有观察到社会影响机制的强烈影响。我们还对表现最好的模型进行了反思，以在Reddit上构建唐纳德特朗普的典型支持者的“人物”。我们发现证据表明，最突出的特征包括男性利益占主导地位、保守派和自由主义政治倾向，以及与政治不正确和阴谋内容的联系。
2020-05-04 cs.CY cs.SI
Weaker Coherence, Weaker Reciprocity: Comparing the Semantic and Social Organization of Moltbook and Reddit
Universidad de Buenos Aires, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales（布宜诺斯艾利斯大学，理学院）；Instituto de Física Interdisciplinaria y Aplicada (INFINA), CONICET – Universidad de Buenos Aires（跨学科与应用物理研究所 (INFINA)，阿根廷国家科学研究委员会 - 布宜诺斯艾利斯大学）；Instituto Balseiro, Universidad Nacional de Cuyo y Comisión Nacional de Energía Atómica（巴尔塞罗研究所，门多萨国立大学与阿根廷国家原子能委员会）；Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)（阿根廷国家科学研究委员会 (CONICET)）
该研究对比AI智能体社交网络Moltbook与早期Reddit，发现Reddit在语义连贯性、多样性及交互互惠性上更优，且未被Moltbook复现。
2026-08-18 cs.SI physics.soc-ph
Understanding how social discussion platforms like Reddit are influencing financial behavior
本研究针对金融话题社交平台提出通用的内容与交互分析技术，扩展LDA主题提取方法，设计用户参与度等评估指标，映射用户内容与行为金融学，通过图分析揭示社群形成与信任建立机制，挖掘社交媒体数据的独特洞见。
2024-03-12 cs.SI
Characterizing Social Movement Narratives in Online Communities: The 2021 Cuban Protests on Reddit
社会运动以讲故事为主，因为叙事在参与这些运动的社区如何塑造他们的身份方面发挥着关键作用。因此，认识到不同社区的公认叙事是理解社会运动的核心。在这种情况下，记者在试图报道社会抗议活动时，面临着理解社交媒体中这些新兴叙事的挑战。因此，他们将受益于支持工具，使他们能够识别和探索这种叙述。在这项工作中，我们提出了一个叙事提取算法，从社会媒体，结合社区接受的概念。使用我们的方法，我们研究了2021年古巴抗议活动，并描述了五个相关社区。所提取的叙述在结构和内容上都因社区而异。我们的工作对社会运动、情报分析、计算新闻和错误信息研究都有影响。
2022-08-08 cs.HC cs.SI
Exploring Social Media Posts for Depression Identification: A Study on Reddit Dataset
Indian Institute of Science Education and Research, Bhopal（印度科学教育与研究学院博帕尔分校）
本研究针对抑郁症识别问题，基于Reddit 2022年抑郁相关论坛热门帖子数据，结合UMLS Metathesaurus标注与经典机器学习模型，实现了92.28%的抑郁帖子预测准确率，验证了社交媒体数据用于抑郁症识别的可行性。
2024-04-16 cs.CL cs.SI
Temporal Analysis of Reddit Networks via Role Embeddings
Insight Centre for Data Analytics（洞察数据分析中心）
受自然语言处理领域的历时词分析的启发，我们提出了一种使用图嵌入方法从社交网络中揭示用户角色的时间洞察的方法。具体来说，我们应用的角色嵌入算法，struct2vec，收集社交网络展示来自流行的在线社交新闻聚合网站Reddit的“忠诚”或“流浪”的特点。对于每个subreddit，我们提取9个月的数据，并在连续的时间窗口上创建网络角色嵌入。然后，我们能够比较和对比用户角色如何随着时间的推移而变化，通过调整产生的时间嵌入空间。特别是，我们从个人和社区层面的角度分析了Reddit上忠诚和流浪社区的时间角色嵌入。
2019-08-14 cs.LG cs.SI
Exploring Climate Change Discourse: Measurements and Analysis of Reddit Data
本文针对Reddit上2014-2022年11个气候变化相关子版块的帖子展开数据驱动分析，刻画数据基本特征、帖子与作者分布及用户参与度变化，并揭示讨论话题与提及实体。
2024-12-02 cs.SI
AI Rules? Characterizing Reddit Community Policies Towards AI-Generated Content
通过分析超30万个subreddit的社区规则，发现AI相关规则在一年内翻倍，多见于大型、艺术或名人社区，主要关注图像质量与真实性，为平台设计与社区自治提供参考。
2025-03-16 cs.CY cs.SI
Gendered Pathways in AI Companionship: Cross-Community Behavior and Toxicity Patterns on Reddit
研究分析了Reddit上人工智能陪伴平台中性别化的跨社区行为与毒性模式，揭示了性别结构对毒性传播的影响。
2026-01-03 cs.AI cs.SI
The Aftermath of Disbanding an Online Hateful Community
在线空间中的骚扰和仇恨言论已成为平台维护者及其用户的常见问题。这些内容所产生的毒性会阻碍用户的参与和参与。因此，减少仇恨和有害内容对平台管理者至关重要，也是他们的共同目标。在过去的一年里，主要的在线平台Reddit制定了一项政策，禁止他们认为具有骚扰性的子社区（subreddits），目的是减少此类活动。我们研究了禁止最大的仇恨subreddit（r/fatpeoplehate或FPH）对用户和其他与之相关的subreddit的影响。我们发现，虽然有一些结果是可能的-在这种情况下，subreddit禁令导致其成员（FPH用户）与Reddit平台的互动持续减少。我们还发现，FPH用户采取的许多反措施都是短暂的，并迅速被Reddit管理员和单个子Reddit的管理员所中和。我们的研究结果表明，禁止论坛可以是一种有效的手段，减少令人反感的内容。此外，我们对FPH用户禁止后行为的详细分析突出了禁止可能产生的一些行为模式。
2018-04-19 cs.SI
Comparing Toxicity Across Social Media Platforms for COVID-19 Discourse
本研究分析 2020 年 Twitter、Parler 和 Reddit 的 COVID-19 讨论，发现 Parler 毒性最低、Reddit 最高，并揭示反疫苗错误信息与阴谋论的作用。
2023-04-26 cs.SI
Generating insights about financial asks from Reddit posts and user interactions
针对社交媒体金融内容挖掘需求，本研究提出基于主题聚类和多文档摘要的内容互动分析方法，在Reddit个人理财数据上验证，还对比了ChatGPT、Vicuna与人类的查询回复效果，方法可通用至各大社交平台。
2024-03-12 cs.SI
Leveraging Social Media Sentiment for Predictive Algorithmic Trading Strategies
本研究提出结合Reddit评论情绪与评论量变化的SVC指标，据此设计的交易策略在四年回测中显著优于买入并持有策略，证实社交媒体情绪可有效预测短期股价、提升风险调整后收益。
2025-08-04 cs.SI
Public sentiment analysis and topic modeling regarding COVID-19 vaccines on the Reddit social media platform: A call to action for strengthening vaccine confidence
COVID-19大流行推动了历史上最快速的疫苗开发之一。然而，通过在线社交媒体传播的错误信息往往会导致疫苗的负面情绪和犹豫。为了调查社交媒体中与COVID-19疫苗相关的讨论，我们对2020年12月1日至2021年5月15日期间从13个关注COVID-19疫苗的Reddit社区收集的文本数据进行了情感分析和潜在狄利克雷分配主题建模。数据按月汇总和分析，以检测任何情绪和潜在主题的变化。ty分析表明，这些社区对疫苗相关讨论的积极情绪多于消极情绪，并且随着时间的推移保持不变。主题建模显示，社区成员主要关注副作用，而不是古怪的阴谋论。来自13个subreddit的Covid-19疫苗相关内容显示，这些社区表达的情绪总体上是积极多于消极的，自2020年12月以来没有发生有意义的变化。在整个LDA主题建模中检测到指示疫苗犹豫的关键词。关于疫苗的公众情绪和主题建模分析可以促进实施适当的信息传递、数字干预和新政策，以提高疫苗信心。
2021-08-22 cs.IR cs.SI
Analyzing behavioral trends in community driven discussion platforms like Reddit
本文的目的是提出方法，系统地分析在Reddit等社区驱动的讨论平台上观察到的个人和群体行为模式，用户在这些平台上就当前感兴趣的各种主题交换信息和观点。我们通过分析帖子的统计行为和建模用户交互来进行这项研究。我们选择Reddit作为一个例子，因为它已经从一个小社区成倍增长到最近最大的社交网络平台之一。由于其庞大的用户群和受欢迎程度，用户在其活动方面存在各种行为。我们的研究提供了关于大量不活跃帖子的有趣见解，这些帖子未能引起注意，尽管它们的作者表现出类似电子人的行为来吸引注意力。我们还提出了一些有趣的见解，这些见解是关于短命但非常活跃的帖子，它们模仿了像Mayfly Buzz这样的现象。此外，我们提出的方法，以找到周围的活动的性质，高度活跃的职位，以确定存在的聚光灯占用活动，如果有的话。我们分析了整个2008年超过$2$百万的帖子和超过$7$百万的用户回复，以及从2014年8月到2015年7月超过$63$百万的帖子和超过$608$百万的用户回复，共计两个为期一年的时间段，以了解社交媒体空间多年来的演变。
2018-09-19 cs.CY cs.MA cs.SI
Make Reddit Great Again: Assessing Community Effects of Moderation Interventions on r/The_Donald
Reddit r/The_Donald被多次谴责为有毒和行为不端的在线社区，原因是它面临着Reddit管理员越来越多的限制性适度干预。它于2019年6月被隔离，于2020年2月受到限制，并于2020年6月最终被禁止，但尽管对此事进行了初步研究，但这一系列干预措施的效果仍不清楚。在这项工作中，我们遵循多维因果推理方法来研究包含超过1500万个帖子的数据，这些帖子在2年的时间内发布，以检查这些干预措施在subreddit内部和外部的影响。我们发现，干预措施大大减少了有问题的用户的活动。然而，这些干预措施也导致了毒性的增加，并导致用户分享更加两极化和更少的事实新闻。此外，限制比隔离的影响更大，r/The_Donald的核心用户受到的影响比其他用户更大。总的来说，我们的研究结果提供了证据表明，干预措施的效果好坏参半，并描绘了社区一级适度策略的后果的细微差别。最后，我们反思了监管在线平台的挑战，以及对适度干预措施的设计和部署的影响。
2022-08-22 cs.CY cs.HC cs.SI
Predicting User-Interactions on Reddit
为了跟上管理大量众包内容的需求，社交媒体平台利用用户交互反馈来决定显示、突出显示和隐藏哪些内容。用户交互，如喜欢，投票，点击和查看被认为是内容的质量，受欢迎程度或新闻价值的代理。在本文中，我们问：如何可预测的用户在社交媒体上的互动？为了回答这个问题，我们记录了186名Reddit用户在一年内的点击、浏览和投票行为。我们对他们的339，270次交互进行了有趣的描述性统计，我们发现相对简单的模型能够以合理的准确度预测用户的个人浏览或投票交互。
2017-07-01 cs.HC cs.SI
Causal Effects of Trigger Words in Social Media Discussions: A Large-Scale Case Study about UK Politics on Reddit
Cardiff University（卡迪夫大学）；University of Birmingham（伯明翰大学）
本研究通过分析Reddit上的英国政治讨论，发现触发词与高参与度和负面情绪相关，揭示了社交媒体中极化现象的机制。
2026-03-03 cs.CL cs.CY cs.SI
Surveillance of COVID-19 Pandemic using Social Media: A Reddit Study in North Carolina
North Carolina A&T University（北卡罗来纳农工州立大学）
冠状病毒病（COVID-19）大流行改变了人们生活和行为的各个方面。在现阶段，除了采取戴口罩、观察距离和洗手等缓解策略外，没有其他方法可以控制疾病的自然进展。此外，在这个社会距离的时代，社交媒体在连接人们和提供表达情感的平台方面发挥着关键作用。在这项研究中，我们利用社交媒体来监测缓解和检测策略的采用情况，并捕捉有关大流行的问题和担忧。特别是，我们探讨了一个研究问题，“通过对Reddit帖子使用自然语言处理，可以了解到多少关于公众对缓解策略的理解和对COVID-19大流行的担忧？“在从北卡罗来纳州四个最大的subreddit社区中提取了六个月的COVID相关帖子后，我们进行了基于NLP的预处理来清理噪音数据。我们采用了自定义的命名实体识别（NER）系统和潜在狄利克雷分配（LDA）方法在Reddit语料库上进行主题建模。我们观察到，“口罩”、“流感”和“测试”分别是“个人防护装备”、“症状”和“测试”类别中最常见的命名实体。我们还观察到，讨论最多的话题与检测、口罩和就业有关。缓解措施是所有分区域讨论中最普遍的主题。
2021-06-10 cs.IR cs.LG cs.SI
Making Online Communities 'Better': A Taxonomy of Community Values on Reddit
本文通过调查212名Reddit用户并分析1,481条回答，构建了包含9个顶级类别和29个子类别的社区价值观分类体系，为在线社区价值观的定量研究和问题重构提供了新工具。
2023-09-20 cs.CY cs.HC cs.SI
Random Voting Effects in Social-Digital Spaces: A case study of Reddit Post Submissions
在信息寻求者首次转向数字来源获取新闻和观点的时候，我们理解社交媒体在人类行为中扮演的角色至关重要。当信息消费者通过其在线活动也充当信息生产者和编辑者时，情况尤其如此。为了更好地了解编辑评级对在线人类行为的影响，我们报告了社交媒体中大规模体内实验的结果。我们发现，对社交媒体提交的小而随机的评级操纵会导致下游评级发生重大变化，从而导致最终结果显着不同。积极的治疗产生了积极的影响，平均提高了11.02%的最终评级。与对照组相比，积极治疗还使达到高评级（>=2000）的概率增加了24.6%。与相关研究的结果相反，我们还发现，消极的处理导致了负面影响，平均降低了5.15%的最终评级。
2015-06-05 cs.CY cs.MM cs.SI
What Makes People Join Conspiracy Communities?: Role of Social Factors in Conspiracy Engagement
广泛传播的阴谋论，如那些激发反疫苗接种态度或否认气候变化的阴谋论，推动了集体行动，并产生了全社会的后果。然而，实证研究在很大程度上将阴谋论的采用作为一种个人追求，而不是作为一个社会中介过程。是什么让用户加入支持和传播阴谋论的社区？我们利用Reddit上56个阴谋社区的纵向数据，比较了决定哪些用户加入社区的个人和社会因素。使用准实验的方法，我们首先确定30 K未来的阴谋-（FC）和30 K匹配的非阴谋-（NC）。然后，我们通过分析600万条Reddit评论和帖子，在六个维度上提供了社会因素相对于个人因素的重要性的经验证据。特别是在社会因素中，我们发现，与阴谋社区成员的二元互动和阴谋社区外的边缘化，是阴谋加入的最重要的社会前兆，甚至优于个人因素基线。我们的研究结果提供了定量支持，以了解社会进程和回声室效应的阴谋参与，民主制度和在线社区的重要影响。
2020-10-06 cs.SI
Recurrent Graph Neural Networks for Rumor Detection in Online Forums
University of Southern California（南加州大学）；Google（谷歌）；Google Research（谷歌研究院）
在线社交网络在日常生活中的广泛采用产生了对有效地分类用户生成的内容的迫切需要。这项工作提出了分类链接的内容在论坛网站上传播的技术-特别是，链接到新闻文章或博客-单独使用用户交互信号。重要的是，Reddit等在线论坛没有用户生成的社交图谱，这是在基于社交网络行为的分类设置中假设的。使用Reddit作为案例研究，我们展示了如何获得派生的社交图，并使用此图，Reddit帖子序列和评论树作为递归图神经网络（R-GNN）编码器的输入。我们训练了R-GNN的新闻链接分类和谣言检测，显示出优于最近基线的结果。我们的代码可在https://github.com/google-research/social_cascades上公开获取。
2021-08-08 cs.LG 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
Democratization of Retail Trading: Can Reddit's WallStreetBets Outperform Investment Bank Analysts?
最近围绕Reddit的WallStreetBets（WSB）社区的炒作激发了对其对我们经济和社会影响的研究。尽管如此，一个重要的问题仍然存在：WSB的匿名贡献者社区是否真的能提供有价值的投资建议，甚至可能超越顶级金融机构？我们根据自2018年以来发布的160多万份WSB帖子，对WSB的投资建议与领先投资银行的建议进行了数据驱动的实证研究。%，用股票市场数据充实。为此，我们从WSB的原始文本中提取和评估所有标准普尔500指数股票的投资建议，并将其表现与来自最大投资银行的16，000多名分析师的建议进行比较。虽然并非所有WSB推荐都证明是有利可图的，但我们的结果显示，它们实现了与最好的银行竞争的平均回报，并在某些情况下表现优于它们。此外，WSB社区在发现表现最佳的股票方面比几乎所有投资银行都要好。我们的结论是，WSB确实可能构成一个免费访问的，有价值的投资建议来源。
2022-12-31 cs.CY cs.SI q-fin.ST
Social contagion and asset prices: Reddit's self-organised bull runs
本文利用机器学习从 Reddit 的 WallStreetBets 论坛提取炒作交易者情绪，研究社会传染对资产价格的影响，发现同伴效应可解释收益可预测性、反转与泡沫动态，并实证证明散户话语能预测价格且放大市场影响。
2023-08-08 cs.SI econ.GN q-fin.EC
Behavioral Homophily in Social Media via Inverse Reinforcement Learning: A Reddit Case Study
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；EPFL（洛桑联邦理工学院）
本文提出用逆强化学习推断用户策略，并以策略相似度度量行为同质性，在 Reddit 六年 590 万次交互上验证了该方法能揭示传统内容方法无法捕捉的行为模式与用户角色。
2025-02-05 cs.LG cs.SI
Roll in the Tanks! Measuring Left-wing Extremism on Reddit at Scale
Binghamton University（宾汉姆顿大学）；Cyprus University of Technology（塞浦路斯理工大学）
本文首次大规模测量Reddit上的左翼极端主义，发现坦克群体在左翼社区边缘，其讨论聚焦国家政治和威权主义，具有高毒性语言。
2026-01-20 cs.CY cs.SI
Machines in the Crowd? Measuring the Footprint of Machine-Generated Text on Reddit
DIMES Dept., University of Calabria Italy；IT University of Copenhagen\ Centre for AI Denmark；DIMES Dept., University of Calabria；IT University of Copenhagen\ Centre for AI
本文首次大规模分析Reddit上机器生成文本的足迹，发现其整体占比低但分布不均，可达9%峰值，且参与度与人类内容相当，表明AI文本正融入在线社会话语。
2025-10-08 cs.CL cs.CY cs.SI
Examining Algorithmic Curation on Social Media: An Empirical Audit of Reddit's r/popular Feed
本研究对Reddit的r/popular算法策展信息流进行实证审计，发现近期评论延长帖子留存并提升排名，排名低于80位活动骤降，不良行为无显著助益，凸显算法决定内容优先级，倡导提高透明度。
2025-08-07 cs.HC cs.SI
Deep Exogenous and Endogenous Influence Combination for Social Chatter Intensity Prediction
社交媒体上的用户参与动态建模在用户角色检测和政治话语挖掘中具有引人注目的应用。大多数现有的方法严重依赖于底层用户网络的知识。然而，大量的讨论发生在缺乏任何可靠的社交网络或仅部分揭示用户间关系的平台上（Reddit，Stackoverflow）。许多方法需要观察讨论相当长的一段时间，然后才能做出有用的预测。在实时流场景中，观察会产生成本。最后，大多数模型都没有捕捉到外部事件（如外部发布的新闻文章）和网络内效应（如Reddit上的后续讨论）之间的复杂互动，以确定参与度。为了解决上述三个限制，我们提出了一个新的框架ChatterNet，据我们所知，它是第一个可以在不考虑底层用户网络的情况下建模和预测用户参与度的框架。给定带有时间戳的新闻文章和讨论流，任务是在一个时间范围之前的短时间内观察这些流，然后预测聊天：在时间范围之后的指定时间内的讨论量。ChatterNet使用一种新颖的随时间演变的循环网络架构来处理新闻和讨论中的文本，该架构可以捕获新闻和讨论中的时间属性，以及新闻对讨论的影响。我们使用Reddit长达两个月的讨论语料库和Common Crawl的在线新闻文章的同期语料库进行了广泛的实验。ChatterNet显示出比最近最先进的参与预测模型有相当大的改进。详细的研究控制观察和预测窗口，超过43个不同的subreddits，产生进一步有用的见解。
2020-06-14 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
LonXplain: Lonesomeness as a Consequence of Mental Disturbance in Reddit Posts
Mayo Clinic（梅奥诊所）；University of Florida（佛罗里达大学）；The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）；Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院）
本文提出LonXplain数据集，通过可解释二元分类检测Reddit帖子中的孤独感，以识别心理障碍风险用户并促进早期干预。
2023-05-30 cs.CL cs.SI
The dynamics of the Reddit collective action leading to the GameStop short squeeze
本研究利用高时间分辨率统计分析，揭示了 Reddit 讨论增加预示了 GameStop 轧空前的高交易量，且社区集体投资额与市值高度吻合，表明用户通过社交媒体协调制定了共享金融策略。
2025-02-03 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Social Contagion in COVID-19 Discussions within the Belgian Reddit Community: A Statistical and Modeling Study
BionamiX, Department of Data Analysis and Mathematical Modelling, Ghent University（根特大学）；Department of Economics, Ghent University（根特大学）；Department of Physics and Astronomy, Ghent University（根特大学）；Department of Public and Ecosystem Health, College of Veterinary Medicine, Cornell University（康奈尔大学）；Department of International Health, Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health（约翰斯·霍普金斯大学）
通过分析比利时Reddit社区帖子，发现话题发起无平台内传染，但情感存在同质性；提出SLEBC模型，揭示表达情感比潜在状态更易受即时互动影响。
2026-06-18 cs.SI physics.soc-ph
Stranger Danger! Cross-Community Interactions with Fringe Users Increase the Growth of Fringe Communities on Reddit
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；EPFL（洛桑联邦理工学院）
研究Reddit边缘社区增长机制，发现与边缘用户的跨社区互动能显著吸引新成员加入，该效应受社区特征和语言毒性影响，限制此类互动可减缓边缘社区增长。
2023-10-18 cs.AI cs.SI
No Echo in the Chambers of Political Interactions on Reddit
在线社交网络中的回音室，用户的信念通过与志同道合的同龄人的互动和与他人观点的隔离而得到加强，被谴责为政治两极分化的原因。在这里，我们调查了他们在2016年美国大选辩论中的作用，Reddit是唐纳德特朗普成功的基本平台。我们识别特朗普与克林顿的支持者，并重建他们的政治互动网络。我们观察到两个社区之间的交叉政治互动，而不是组内互动的偏好，从而矛盾的回音室叙事。此外，这些互动是不对称的：克林顿的支持者特别渴望回答特朗普支持者的评论。除了不对称的异质性之外，用户还表现出对活跃度的选择性行为，以及对流行度的选择性、不对称行为。我们的研究结果进行测试，对一个空模型的随机相互作用，通过使用两种不同的方法：网络重新布线，保留节点的活动，并考虑到可能的混杂因素的logit回归。最后，我们探讨了可能的社会人口影响。用户表现出的倾向，地理同质性和一个小的正相关之间的交叉互动和选民的谨慎。我们的研究结果揭示了社会媒体上的舆论形成，呼吁更好地理解在这种情况下发挥作用的社会动态。
2021-02-10 cs.SI physics.soc-ph
Two Ways of Understanding Social Dynamics: Analyzing the Predictability of Emergence of Objects in Reddit r/place Dependent on Locality in Space and Time
Cross Labs（克罗斯实验室）；Morgridge Institute for Research（莫里奇研究所）；University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校）
最近，计算机模型的力量推动了对交互代理中社会动力学的研究，它带来了定性工作的丰富性，同时提供了统计和数学方法的精确性，透明度，广泛性和可复制性。研究社会动力学的一组特殊现象是网络协作平台。一个有趣的数据集是r/place，这是2017年在Reddit上进行的一个协作社交实验，它由一个1000 × 1000像素的共享在线画布组成，由超过100万记录用户在72小时内共同编辑。在本文中，我们设计并比较了两种方法来分析这个实验的动力学。我们的第一种方法包括近似用于生成画布图像的2D细胞自动机规则集以及这些规则如何随时间变化。第二种方法包括卷积神经网络（CNN），它学习了生成规则的近似值，以生成画布的复杂结果。我们的研究结果表明，不同的上下文大小的依赖性的可预测性不同的对象在r/地点的时间和空间。他们还指出，在社会实验的中间，统计推断行为规则的难度出现了令人惊讶的峰值，而用户交互直到结束前才下降。我们两种方法的结合，一种是基于规则的，另一种是基于统计CNN的，显示了突出分析社会动态的各个方面的能力。
2022-06-15 cs.HC cs.LG cs.MA
