Understanding Online Discussion Across Difference: Insights from Gun Discourse on Reddit
本文结合 Reddit 枪支政策帖子聚类与二十名用户访谈，揭示意识形态隔离、karma 机制与化名性对跨差异讨论的影响，并提出平台设计改进方向。
2024-09-06 cs.CY cs.SI
CARD: Controlled Agentic Reddit Discussions for Credit Card Simulation
University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；U.S. Bank（美国银行）；Stanford University（斯坦福大学）
本研究提出CARD框架，通过规划器、生成器与校准循环，结合多维度控制项生成逼真信用卡讨论线程，经多指标评估，其效果优于多种LLM模拟基线。
2026-08-12 cs.AI cs.MA cs.SI
Multi-layer network analysis of deliberation in an online discussion platform: the case of Reddit
提出融合讨论层与行动者层的 Reddit 多层网络模型及审议指标，基于 72 个子版块发现地理和体育类版块审议水平最高，且用户互动网络普遍具有小世界等共性。
2024-10-29 cs.SI
Characterizing the Structure of Online Conversations Across Reddit
本研究通过分析Reddit一年的25万条帖子及数百万条评论，厘清了讨论树的全局与局部属性对其结构变异的影响，发现局部特征整体作用更大，同时揭示了特征影响的异质性，为理解在线对话动态提供了洞见。
2024-09-18 cs.CY cs.SI
The Role of Science in the Climate Change Discussions on Reddit
本研究基于 Reddit 上 14 年气候变化讨论数据，分析科学来源链接的使用比例、变化趋势及与用户政治倾向的关系，揭示科学信息在公共审议中被大众媒体和社交媒体引用所淹没的现状。
2025-02-07 cs.CY 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
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
Upvotes? Downvotes? No Votes? Understanding the relationship between reaction mechanisms and political discourse on Reddit
Sony AI（索尼人工智能研究院）；Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
很大一部分政治话语发生在社交媒体平台上。政策制定者和研究人员试图了解社交媒体设计在塑造全球政治话语质量方面的作用。在过去的几十年里，政治话语理论的研究已经产生了不同类型的突出的政治修辞，如审议，公民，或蛊惑人心的话语的鲜明特征。这项研究调查了社交媒体反应机制（即，通过对政治话语理论进行深入的概念分析，研究用户讨论中的政治修辞（upvotes，downvotes）和政治修辞。首先，我们分析了2010年至2018年间Reddit上55个政治子论坛的1.55亿条用户评论，以探讨用户的政治讨论风格是否与审议，公民和煽动性话语的基本组成部分一致。其次，我们进行了一个定量研究，结合验证性因素分析和差异模型的差异，以探讨不同的反应机制方案（例如，只有赞成票，赞成票和反对票，没有反应机制）对应于或多或少具有审议、公民或煽动性话语特征的政治用户讨论。我们生产三种主要的外卖。首先，尽管是“政治修辞的理想结构”，我们发现政治话语理论在很大程度上描述了Reddit上的政治讨论。第二，我们发现，在子论坛中的讨论，只有赞成票，或赞成票和反对票都与用户话语，是更深思熟虑和公民。第三，社交媒体上的讨论在没有任何反应机制的subreddits中最具煽动性。这些发现为正在进行的关于社交媒体界面设计与用户之间相互尊重的政治讨论之间关系的政策讨论提供了宝贵的贡献。
2023-02-19 cs.CL cs.CY 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
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
Evidence of Demographic rather than Ideological Segregation in News Discussion on Reddit
本文通过分析 Reddit r/news 社区五年互动数据，发现用户倾向于跨意识形态互动而人口统计学群体内部同质，表明情感极化更多源于社会分裂而非网络回音室。
2023-07-05 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Redditors in Recovery: Text Mining Reddit to Investigate Transitions into Drug Addiction
University of California, Irvine（加州大学欧文分校）；University of North Carolina, Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校）；IUPUI（印第安纳大学-普渡大学印第安纳波利斯分校）
阿片类药物滥用率的增加和在线支持社区的流行率的提高，强调了采用数据采掘技术，以更好地了解吸毒成瘾使用这些快速发展的在线资源的必要性。在这项工作中，我们从Reddit（一个在线论坛集合）获取数据，以使用用户自己的文本数据来收集对药物使用/滥用的见解。具体来说，使用用户帖子，我们训练了1）一个二元分类器，它预测从休闲药物讨论论坛到药物恢复论坛的转变，以及2）一个Cox回归模型，它输出这种转变的可能性。在这样做的过程中，我们发现，选择药物的话语和某些语言特征包含在一个人的职位可以帮助预测这些过渡。使用未过滤的药物相关职位，我们的研究描绘了与从娱乐性药物讨论到支持/恢复讨论的更高过渡率相关的药物，提供了对现代药物文化的深入了解，并提供了在打击阿片类药物危机方面具有潜在应用的工具。
2019-03-11 cs.CL cs.SI
Longitudinal Sentiment Topic Modelling of Reddit Posts
本文对加拿大四所大学学生2020至2023年的Reddit帖子开展纵向情感主题建模，发现疫情及疫后心理健康相关讨论呈逐步上升趋势。
2024-01-24 cs.IR 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
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
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
Beyond Content: Behavioral Policies Reveal Actors in Information Operations
通过分析用户行为策略而非内容，有效识别恶意行为者，提升信息操作检测的鲁棒性和跨平台适应性。
2026-07-22 cs.LG cs.SI
ThreadBench: Benchmarking Realism in Agentic Simulation of Real-world Discussions
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；Starc.Institute（Starc研究院）
提出MiroBench基准，基于4292条真实Reddit帖子，通过统计测试评估LLM智能体模拟在重复性、叙事内容、毒性攻击和结构复杂度四个方面的分布匹配度，发现当前模拟器与真实讨论存在分布差异。
2026-10-14 cs.AI cs.MA 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
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 behavioral trends in a community driven discussion platform
本文系统地分析了在Reddit等社区驱动的讨论平台上观察到的个人和群体的行为模式，用户通常在Reddit上就他们感兴趣的话题交换信息和观点。我们对帖子的行为进行统计分析，并对用户围绕它们的交互进行建模。像Reddit这样的平台已经呈指数级增长，从一个非常小的社区发展成为最大的社交网络之一，其庞大的用户群和受欢迎程度在用户活动方面包含了各种行为。我们的工作提供了关于大量不活跃帖子的有趣见解，这些帖子无法吸引注意力，尽管它们的作者表现出类似电子人的行为来吸引注意力。我们还观察到短暂但非常活跃的帖子模仿了像Mayfly Buzz这样的现象。提出了一种方法，研究周围的活动是高度活跃的职位，以确定存在的聚光灯占用活动。我们还提出了一个系统的分析，研究存在争议的职位。我们分析了两个为期一年但相隔几年的时期的数据，以了解社交媒体多年来的发展情况。
2019-11-07 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Analyzing User Perceptions of Large Language Models (LLMs) on Reddit: Sentiment and Topic Modeling of ChatGPT and DeepSeek Discussions
Florida State University（佛罗里达州立大学）
本研究利用情感分析和 LDA 主题建模分析 Reddit 上关于 ChatGPT 和 DeepSeek 的讨论，揭示用户对 AI 的信任、期望、偏见和伦理担忧，为开发者和政策制定者提供公众认知参考。
2025-02-22 cs.CL cs.HC 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
Online conspiracy communities are more resilient to deplatforming
在线社交媒体促进了围绕共享叙事的活跃社区的创建。这些社区可能会变成阴谋论的孵化器-一些传播暴力信息的社区可能会加剧辩论，并可能危害社会。面对这些现象，大多数社交媒体平台实施了适度政策，从发布警告标签到去平台化，即，永久禁用用户。评估内容审查的有效性对于在维护言论自由权的同时平衡社会安全至关重要。在本文中，我们比较了受Reddit上两个大型社区GreatAwakening和FatPeopleHate禁令影响的用户行为的转变，这两个社区分别致力于传播QAnon阴谋和身体羞辱个人。在禁令之后，这两个社区都部分迁移到了Voat，一个未经审核的Reddit克隆。我们估计有多少用户迁移，发现阴谋社区的用户更有可能完全离开Reddit并加入Voat。然后，我们通过匹配普通用户来量化Reddit内部以及Reddit和Voat之间的行为转变。很少有移民狂热者推动Voat上新的GreatAwakening社区的增长，而FatPeopleHate则没有这种影响。最后，从Reddit迁移的阴谋用户倾向于在Voat上重建他们以前的社交网络。我们的研究结果表明，应该仔细设计禁止托管暴力内容的阴谋社区，因为这些社区可能对去平台化更具弹性。
2023-03-21 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
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
How did the discussion go: Discourse act classification in social media conversations
Jadavpur University（贾达布尔大学）；IIIT Delhi（德里印度理工学院信息技术学院）
我们提出了一种新的基于注意力的分层LSTM模型来分类社交媒体对话中的话语行为序列，旨在使用句子级别之外的文本含义从在线讨论中挖掘数据。该任务的独特之处在于对非正式文本讨论中可能的语用角色进行了完整的分类，而不是抽取问题-答案，立场检测或讽刺识别，这些都是非常特定的角色任务。早期的尝试是在Reddit讨论数据集上进行的。我们在相同的数据上训练我们的模型，并在两个不同的数据集上展示测试结果，一个来自Reddit，一个来自Facebook。我们提出的模型在领域独立性方面优于之前的模型;在不使用平台依赖的结构特征的情况下，我们的具有单词相关性注意力机制的分层LSTM分别获得了71%和66%的F1分数，以预测Reddit和Facebook讨论中评论的话语角色。为了在同一任务上学习话语表示，递归和卷积架构的效率已经被提出和分析，具有不同的单词和评论嵌入方案。我们的注意力机制使我们能够根据语篇中的角色来探讨语篇片段的关联排序。我们提出了一个人类注释实验，以揭示有关建模和数据注释的重要观察结果。我们配备了基于文本的话语识别模型，我们探讨了异构的非文本特征，如位置，时间，信息的学习等如何发挥作用，在Facebook上的在线讨论的特征。
2018-08-07 cs.CL cs.SI
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
Predicting stock prices with ChatGPT-annotated Reddit sentiment
Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫理工大学）
本研究针对社交媒体情感能否预测股价的问题，提出经ChatGPT标注微调的RoBERTa情感分析模型，分析Reddit板块中GME和AMC相关讨论，发现社交媒体情感与股价弱相关，评论量、搜索趋势等简单指标预测性更强。
2025-07-21 cs.AI cs.CL cs.SI
Understanding the Use of e-Prints on Reddit and 4chan's Politically Incorrect Board
科学知识的传播和覆盖面以惊人的速度增加。在这方面，电子打印服务器发挥了核心作用，为科学家提供了一个快速和开放的机制，可以传播研究成果，而不必等待（漫长的）同行审查过程。电子打印服务器在以多种方式帮助科学界的同时，还为科学传播者和公众提供了获得丰富知识的机会，而无需支付高昂的订阅费。这促使我们研究如何电子打印定位在网络社区的讨论。在本文中，我们分析了来自两个网络社区的数据：14年的Reddit数据和4chan的Politically Incorrect董事会的4年以上数据。我们的研究结果强调了电子打印在科学爱好者和普通观众社区的存在。现实世界的事件和独特的因素影响e-Prints人员的讨论;例如，在疫情爆发的最初几个月，与COVID-19相关的研究出版物激增，在线讨论中对e-Prints的引用也有所增加。电子印刷品和在线讨论中引用它们的文本相似性很低，这表明后者并不完全是在谈论前者的发现。此外，我们对线索样本的分析突出了：1）对研究结果的误解和概括，2）早期的研究结果被放大为未来预测的来源，3）质疑来自伪科学电子打印的发现。总的来说，我们的工作强调需要快速有效地验证未经同行评审的电子打印，这些电子打印得到了大量的新闻/社交媒体报道，以帮助减轻对科学成果的错误解释。
2023-03-08 cs.DL 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
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
Tracking Patterns in Toxicity and Antisocial Behavior Over User Lifetimes on Large Social Media Platforms
本文基于近5亿条评论分析Reddit和Wikipedia上14年间的毒性行为，发现用户生命周期毒性趋势在2013年前后发生逆转，且两平台最毒行为分别来自最活跃和最不活跃用户。
2025-09-21 cs.CY cs.HC cs.SI
How Large Language Models play humans in online conversations: a simulated study of the 2016 US politics on Reddit
Enrico Fermi Research Center（恩里科·费米研究中心）；Physics Department and INFN, University of Rome Tor Vergata（罗马托尔维加塔大学物理系和INFN）
本研究评估了GPT-4在2016年美国大选Reddit对话中模拟党派用户生成评论的能力，发现其能产生逼真评论但更易制造共识，且真实与虚构评论在语义空间可区分但人工难辨，揭示了AI操纵政治话语的风险。
2025-06-23 cs.AI cs.CL cs.CY
Multi-Modal Discussion Transformer: Integrating Text, Images and Graph Transformers to Detect Hate Speech on Social Media
University of Waterloo（滑铁卢大学）
本文提出多模态讨论Transformer（mDT），利用图Transformer融合讨论上下文中的文本与图像信息来检测Reddit仇恨言论，并构建新数据集HatefulDiscussions验证其优于仅处理单条评论的基线方法。
2024-02-22 cs.CL cs.LG cs.MM
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
Characterizing Reddit Participation of Users Who Engage in the QAnon Conspiracy Theories
广泛传播的阴谋论可能会对我们的社会产生重大影响。本文重点讨论QAnon阴谋论，这是一种通过社交媒体开始并成功传播的阴谋论。我们的工作描述了参与QAnon的Reddit用户如何参与平台上的活动，特别是在他们自己的社区之外。以2018年针对QAnon相关活动的大规模Reddit审核行动为来源，我们确定了早期QAnon社区中活跃的13，000名用户。我们收集了这些用户在2016年10月至2021年1月期间在Reddit上发布的210万条提交和1080万条评论。这些用户中的大多数只是在QAnon阴谋论出现后才活跃起来，而在Reddit 2018年禁止QAnon之后，他们的活跃度有所下降。对915个“QAnon热情”用户特别活跃的subreddits样本的定性分析表明，他们参与了各种各样的subreddits，通常与QAnon无关的主题。然而，大多数用户的意见书都集中在对阴谋论持同情态度的subreddits上，其特点是支持特朗普的讨论，或强调不受约束的行为（通常是反建制和反干预主义者）。对其中1,571个提交的样本的进一步研究表明，大多数链接来自低质量的来源，对更广泛的Reddit社区带来了潜在的危害。这些结果表明，早期QAnon用户在Reddit上的活动可能是致力于阴谋的，这对平台审核设计和未来的研究都有影响。
2023-03-16 cs.CY 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
Muse-it: A Tool for Analyzing Music Discourse on Reddit
Muse-it是一个平台，用于检索和分析Reddit上的大规模音乐话语，支持主题建模、趋势分析和音乐元数据链接，为音乐研究提供便捷工具。
2025-09-24 cs.CL cs.HC cs.IR
Israel-Hamas war through Telegram, Reddit and Twitter
Technical University of Crete（克里特技术大学）；Institute of Computer Science, Foundation for Research and Technology（研究与技术基金会计算机科学研究所）
本研究分析了以色列-哈马斯战争中Telegram、Twitter和Reddit上的在线讨论，通过量量分析、实体提取、BERT主题分析和情感分析，揭示了两极分化的叙事及宣传操纵趋势，为地缘政治危机下的社交媒体传播动态提供了新见解。
2025-01-30 cs.AI cs.LG cs.SI
Symptom extraction from the narratives of personal experiences with COVID-19 on Reddit
The University of Adelaide（阿德莱德大学）；The University of South Australia（南澳大学）
社交媒体对COVID-19的讨论提供了丰富的信息来源，可以了解病毒如何影响人们的生活，这与传统的公共卫生数据集有质的不同。特别是，当个人在社交媒体上自我报告他们在病毒过程中的经历时，它可以识别患者症状的每个阶段产生的情绪。Reddit论坛r/COVID 19 Positive的帖子包含COVID-19阳性患者的第一手资料，让人们深入了解个人与病毒的斗争。这些帖子通常具有时间结构，表明出现文本所指症状后的天数。使用主题建模和情感分析，我们量化了自症状出现后前14天内个人经历中对COVID-19讨论的变化。关于发烧、咳嗽和喉咙痛等早期症状的讨论集中在帖子的开头，而表明呼吸问题的语言在十天左右达到顶峰。还发现了一些围绕关键病例的对话，并以大致恒定的速度出现。我们确定了与这些症状的演变相关的两个明确的积极和消极情绪集群，并绘制了它们之间的关系。我们的研究结果提供了一个关于COVID-19患者体验的视角，补充了其他医疗数据流，并可能揭示何时可能出现心理健康问题。
2020-05-21 cs.CL cs.SI stat.AP
Talking to the crowd: What do people react to in online discussions?
University of Washington（华盛顿大学）
本文讨论了语言使用如何影响社区对在线论坛评论的反应，以及消息与信使的相对重要性。一个新的评论排名任务是基于Reddit讨论中的社区注释的因果报应提出的，它控制评论的主题和时间。来自六个subreddits的讨论线程的实验工作表明，不同类型的语言功能的重要性随兴趣社区而变化。
2015-08-16 cs.CL cs.SI
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
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
Investigating the Relationship Between User Specialization and Toxicity on Reddit: A Sentiment Analysis Approach
本文基于 Reddit 大规模帖子数据，利用社区嵌入和 GS 分数区分专业与通才用户，并结合毒性及多维情感分析，发现专业用户毒性更强且负面情绪更明显。
2024-06-11 cs.SI
Discovering and Categorising Language Biases in Reddit
King’s College London（伦敦国王学院）
我们提出了一种数据驱动的方法，使用词嵌入发现和分类的语言偏见的讨论平台Reddit。作为孤立的用户社区的空间，Reddit等平台越来越多地与种族主义，性别歧视和其他形式的歧视问题联系在一起。因此，有必要监测这些群体的语言。在大型文本数据集中跟踪语言偏见的最有前途的人工智能方法之一涉及词嵌入，它将文本转换为高维密集向量并捕获词之间的语义关系。然而，以前的研究需要预先定义的潜在偏倚集来研究，例如，性别是否或多或少与特定类型的工作有关。这使得这些方法不适合处理较小的以社区为中心的数据集，例如Reddit上的数据集，其中包含较小的词汇和俚语，以及可能特定于该社区的偏见。本文提出了一种数据驱动的方法来自动发现Reddit上在线话语社区词汇中编码的语言偏见。在我们的方法中，受保护的属性连接到数据中发现的评估词，然后通过语义分析系统进行分类。我们通过比较我们在Google News数据集中发现的偏差与以前文献中发现的偏差来验证我们方法的有效性。然后，我们成功地发现了不同Reddit社区中的性别偏见，宗教偏见和种族偏见。最后，我们讨论了这种数据驱动的偏差发现方法的潜在应用场景和局限性。
2020-08-13 cs.AI cs.CL cs.CY
Brexit Means Brexit: Selection Bias, Echo Chambers, and Entrenched Opinion on Reddit
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）；Université de Lyon, UJM-Saint-Étienne, CNRS（里昂大学，圣艾蒂安国立综合理工学院，法国国家科学研究中心）
针对Reddit等结构化讨论平台的政治极化，提出端到端分析框架，通过构建r/Brexit数据集和域适应BERT分类器，发现未来立场预测受生存偏差干扰、回声室主导近40%互动、用户当前极性是未来极性的主要预测因子。
2026-06-15 cs.CY cs.SI
Measuring Offensive Speech in Online Political Discourse
University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）
互联网和Reddit等在线论坛已成为公民参与政治对话的越来越受欢迎的媒介。然而，使用匿名身份的能力所产生的在线去抑制效应可能会以攻击性言论的形式表现出来，从而使政治讨论比现在更具有攻击性和两极分化。这种环境可能会导致目标受到骚扰和自我审查。在本文中，我们提出了一个大规模的时间测量，旨在量化在线政治讨论的进攻性的初步结果。为了使我们的测量，我们开发和评估一个进攻性的语音分类。然后，我们使用这个分类器来量化和比较在政治和一般情况下的攻击性。我们使用一个数据库进行研究，该数据库包含2015年1月至2017年1月期间超过700万名用户在Reddit上发表的超过1.68亿条评论，这一时期涵盖了包括2016年美国总统大选在内的几个分裂性政治事件。
2017-07-19 cs.CL cs.CY cs.SI
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
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
Linking the Dynamics of User Stance to the Structure of Online Discussions
本文研究了社会化媒体中意见形成和两极分化的动态。我们调查是否用户的立场有争议的主题是由他们接触到的在线讨论和与用户的互动支持不同的立场。我们建立了一系列基于机器学习模型的预测练习。用户描述使用几个发布活动功能捕捉他们的整体活动水平，张贴成功，他们的帖子吸引不同立场的用户的反应，以及他们参与的讨论类型。给定当前的用户描述，目的是预测他们未来的立场。使用Reddit平台上的Brexit讨论数据集，我们发现活动特征经常优于文本基线，证实了讨论和意见之间的联系。我们发现，最翔实的功能涉及到的立场组成的讨论中，用户更喜欢从事。
2021-02-27 cs.CY cs.SI
'Walking Into a Fire Hoping You Don't Catch': Strategies and Designs to Facilitate Cross-Partisan Online Discussions
虽然跨党派对话是一个充满活力的民主国家的核心，但这些对话很难进行，特别是在美国，党派仇恨达到了前所未有的水平。这种互动往往演变成辱骂和人身攻击。我们对17名在Reddit上与外党人接触的美国居民进行了定性研究，以了解他们的期望以及他们在这种互动中采取的策略。我们发现，用户对这些对话有多种，有时是相互矛盾的期望，从深思熟虑的讨论到娱乐和玩笑，这增加了找到他们喜欢的对话的挑战。通过经验，用户已经完善了多种策略，以促进良好的跨党派参与。与了解对话者可以帮助管理分歧的离线设置相反，在Reddit上，一些用户希望尽可能少地主动了解他们的非党派对话者，因为担心这些信息可能会影响他们的互动。通过对旨在减少党派敌意的假设功能的设计探索，我们发现用户实际上愿意了解有关其对话者的某些信息，例如他们都参与的非政治性subreddits，并使这些信息对他们的对话者可见。然而，使其他信息可见，例如他们参与的其他子Reddit或他们发布的先前评论，尽管可能人性化，但会引起对隐私和滥用这些信息进行人身攻击的担忧。
2021-08-15 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
Anti-Latinx Computational Propaganda in the United States
鉴于拉丁裔社区是美国第二大族裔群体，了解拉丁裔在美国选举期间如何在社交媒体上被讨论和针对是至关重要的。本文通过对Reddit的数据分析来探讨这些问题，Reddit是最着名和最受欢迎的政治讨论社交媒体平台之一。我们收集了2017年9月24日至2018年9月24日期间提到拉丁美洲人和美国中期选举的Reddit帖子。我们分析了人们随着时间的推移发布的模式，以及发布大多数内容和最受欢迎内容的个人的数字痕迹。我们的研究强调了美国中期选举之前围绕拉丁美洲人的在线讨论中存在的数据空白。我们观察到缺乏中立的行为者参与政治话题的拉丁美洲人。似乎是那些更极端的声音（即那些在subreddits中活动的个人，他们认为自己是政治巨魔）创造了关于拉丁美洲人的最具政治性的内容。我们在报告的最后讨论了数据空白的可能危险（特别是与错误信息和虚假信息的关系），并建议增加拉丁裔社区在未来美国选举中的参与。
2019-06-27 cs.SI
