Messengers: Breaking Echo Chambers in Collective Opinion Dynamics with Homophily
针对同质性网络中集体估计因回声室难以达成共识的问题，提出Messengers智能体顽固状态方法，通过二分马尔可夫过程控制状态切换，打破回声室并促进共识达成。
2025-08-20 cs.SI
Modeling of Online Echo-Chamber Effect Based on the Concept of Spontaneous Symmetry Breaking
在线回音室效应是一种现象，在这种现象中，远离常识的信念在在线社交网络中形成的相对较小的社区中得到加强。由于它是显着降低社会活动在现实世界中，我们应该了解回声室效应如何在工程框架中出现，以实现对策技术。在描述在线用户行为的振荡模型框架中引入对称性自发破缺的概念，提出了一种在线回音室效应模型。
2020-11-26 cs.SI physics.soc-ph
Are we always in strife? A longitudinal study of the echo chamber effect in the Australian Twittersphere
相反的期望，互联网，特别是在线社交网络（OSN）提供的连接性的增加将导致有争议的问题上的广泛共识，我们反而经常观察到两极分化的回音室的形成，其中只有一方的论点被受理。这些可以过滤泡沫，积极过滤对立的意见，导致容易受到错误信息的影响，并增加社会和政治问题上的两极分化。当它们离线传播时，这些会产生现实世界的影响，例如疫苗犹豫和暴力。这项工作旨在更好地了解回声室如何在长时间内处理不同问题的不同讨论中表现出来。我们探讨了两组两极分化的帐户在澳大利亚的背景下，在三个Twitter讨论的活动。我们发现，2017年反对婚姻平等的澳大利亚Twitter账户更有可能支持纵火犯是2019/2020年澳大利亚火灾的主要原因的观点，而那些支持婚姻平等的人则反对这种纵火叙述。我们还发现了强有力的证据，表明人们在2017年对婚姻平等的立场并没有预测他们在两年后澳大利亚联邦选举讨论中的政治立场。虽然大多数情况下彼此孤立，但我们观察到，在某些情况下，两极分化的群体可能会与更广泛的社区互动，这带来了希望，即通过协调一致地与成员接触，回音室可能会减少。
2022-01-23 cs.SI
Mechanisms and Attributes of Echo Chambers in Social Media
回音室可能会阻止社交媒体用户接触其他意见，因此可能会造成猖獗的负面影响。大量证据包括2016年和2020年美国总统选举的阴谋论和两极分化，以及COVID-19的非信息流行病。为了更好地发现回声室并减轻其负面影响，本文探讨了社交媒体中回声室的机制和属性。特别是，我们首先说明四个主要机制与三个主要因素：人类心理，社交网络，自动系统。然后，我们描述了回声室的共同属性，重点是错误信息的传播，阴谋论的传播，社会趋势的创造，政治极化和用户的情绪感染。我们用最近的案例研究从社会学、心理学和社会计算的多角度说明了每个机制和属性。我们的分析表明，一个新兴的需要检测回声室，并减轻其负面影响。
2021-08-12 cs.HC cs.SI
A Survey on Echo Chambers on Social Media: Description, Detection and Mitigation
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
社交媒体上的回音室是一个严重的问题，可能会引发一些负面后果，最近影响到对COVID-19的应对。回音室宣扬关于病毒的阴谋论，并被发现与疫苗犹豫、较少遵守口罩规定以及社交距离的做法有关。此外，回音室问题与政治两极化和错误信息传播等其他相关问题有关。回音室被定义为一个用户网络，在这个网络中，用户只与支持他们先前存在的信念和观点的观点进行交互，他们排除和诋毁其他观点。这项调查旨在从社会计算的角度研究社交媒体上的回音室现象，并为可能的解决方案提供蓝图。我们调查了相关文献，以了解回声室的属性，以及它们如何影响个人和社会。此外，我们显示的机制，算法和心理，导致回声室的形成。这些机制可以表现为两种形式：（1）社交媒体推荐系统的偏见和（2）内部偏见，如确认偏见和同质性。虽然减轻内部偏见是非常具有挑战性的，但已经做出了很大的努力来寻求减轻推荐系统的偏见。这些推荐系统利用我们自己的偏见来个性化内容推荐，让我们参与进来，以便观看更多的广告。因此，我们进一步研究了不同的计算方法回声室检测和预防，主要是基于推荐系统。
2021-12-09 cs.LG cs.SI
Echo Chambers Exist! (But They're Full of Opposing Views)
回音室理论认为，在线政治讨论是在意识形态同质的条件下进行的，该理论最近流行起来，被用来解释在许多民主国家观察到的政治极化和激进化模式。然而，虽然微观层面的实验工作表明，个人可能会倾向于支持他们的信念的信息，但最近的宏观层面的研究对这种趋势是否会在实践中产生回音室表示怀疑，而是表明交叉接触是数字生活的共同特征。在这篇文章中，我们提供了一个解释这些分歧的结果。认知失调理论的基础上，并利用从一个在线的白人民族主义网站的观察跟踪数据，我们探讨个人如何在一个意识形态的“回声室”从事与对立的观点。我们表明，这种类型的曝光，远离有害于激进的在线讨论，实际上是这样的空间，鼓励人们保持参与的核心特征。在这个回音室中最常见的“回声”实际上是反对观点被削弱和边缘化的声音。因此，回音室的存在不仅是由于对立观点的统一存在，而且也是由于对立观点的统一存在。最后，我们反思我们的研究对那些寻求促进更温和的政治互联网的政策影响。
2020-01-30 cs.SI stat.AP
Trends and Topics: Characterizing Echo Chambers' Topological Stability and In-group Attitudes
本文提出跨平台的四阶段框架，结合动态网络、回音室提取、话题与效价分析，刻画回音室拓扑稳定性及群体内态度，并通过 Reddit 社会政治讨论案例验证用户长期滞留与敏感议题上的负向/中性倾向。
2024-01-19 cs.SI
Entropy-based detection of Twitter echo chambers
提出一种完全无偏且与数据性质无关的基于熵的回音室检测方法，发现在意大利Twitter新冠疫苗接种讨论中回音室用户仅占0.35%却贡献近三分之一转推且易传播虚假信息。
2024-02-28 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Inside the Right-Leaning Echo Chambers: Characterizing Gab, an Unmoderated Social System
许多社交媒体系统（如Twitter和Facebook）的内容节制促使一个新的促进言论自由的社交网络系统Gab的出现。不久之后，Gab因违反公司的仇恨言论政策而被从Google Play商店中删除，并因类似原因被苹果拒绝。在本文中，我们Gab的特点，旨在了解谁是用户谁加入了它，什么样的内容，他们在这个系统中共享。我们的研究结果表明，Gab是一个非常政治化的系统，它托管了来自其他社交网络的被禁止用户，其中一些是由于可能的仇恨言论和与极端主义的联系。我们提供了第一个测量新闻传播的右倾回声室内，调查的社交媒体，读者很少接触到的内容，跨越意识形态线，而是与内容，加强他们当前的政治或社会观点喂养。
2018-07-10 cs.SI
Echo-chambers and Idea Labs: Communication Styles on Twitter
Constructor University（康斯特大学）；CAIRO（开罗）
本文通过分析疫苗接种话题下的Twitter社区，发现除回音室外还存在多种沟通风格，强调应重视在线社区观点多样性。
2024-03-28 cs.CL cs.SI
Non-Polar Opposites: Analyzing the Relationship Between Echo Chambers and Hostile Intergroup Interactions on Reddit
先前的研究已经证明了在线回音室和敌对的群体间互动的存在。在本文中，我们通过研究597万Reddit用户的活动和13年来发布的4.21亿条评论来探索这两种现象之间的关系。我们研究了那些更热衷于回声室的用户在评论其他社区时是否更有敌意。然后，我们创建一个类型的政治社区之间的关系，根据他们的用户是否是有毒的对方，是否回音室般的参与这些社区与极化，并对社区的政治倾向。我们观察到回音室和敌对的群体间互动现象，但两者都不普遍存在于社区中。与流行的看法相反，我们发现，两极分化和有毒的言论是更占主导地位的社区之间的相同，而不是对立，双方的政治光谱，特别是在左边;然而，这主要是指集体针对政治外群体。
2022-11-25 cs.CY cs.SI
Understanding Echo Chambers in E-commerce Recommender Systems
个性化推荐有利于用户有效地访问感兴趣的内容。目前推荐系统的研究主要集中在基于用户兴趣的推荐上。然而，在理解推荐如何影响用户偏好和行为方面缺少重大努力，例如，建议是否以及如何产生\textit{echo chambers}。在审查在线媒体和社会网络系统中的这一现象方面作出了广泛的努力。与此同时，越来越多的人担心，推荐系统可能会导致用户的兴趣，由于缩小曝光的项目，这可能是回声室的潜在原因自我加强。在本文中，我们的目的是分析回声室现象在阿里巴巴淘宝-一个最大的电子商业平台在世界上。回音室是指通过重复接触类似内容来加强用户兴趣的效果。基于这个定义，我们分两步来检验回声室的存在。首先，我们探讨用户的兴趣是否得到了加强。第二，我们检查强化是否来自类似内容的暴露。我们的评估增强了强大的指标，包括聚类有效性和统计显著性。实验是在大量的真实世界数据上进行的，这些数据包括用户点击、购买和浏览阿里巴巴淘宝的日志。有证据表明，用户点击行为中的回声室倾向，而用户购买行为中的回声室倾向相对减轻。从结果的见解指导在现实世界的电子商业系统中的推荐算法的改进。
2020-07-06 cs.IR cs.SI
Quantifying echo chamber effects in information spreading over political communication networks
在线社交网络中的回音室，用户更喜欢只与意识形态一致的同龄人互动，被认为有助于错误信息的传播，并有助于激进的政治话语。在本文中，我们衡量回声室在政治通信网络上的信息传播现象的影响。挖掘1200万条Twitter消息，我们重建了一个网络，用户在其中交换与巴西前总统迪尔玛·罗塞夫弹劾案有关的意见。我们定义了一个连续的{政治立场}参数，独立于网络的结构，它允许量化网络的强连接组件中回声室的存在，反映在两个大小相似的社区中，对弹劾过程有相反的看法。通过简单的传播模型，我们表明，用户在传播他们生产的内容的能力，测量相关的传播性，强烈依赖于他们的态度。平均而言，表达支持弹劾情绪的用户能够向比表达反弹劾情绪的用户更多的受众发送信息。此外，用户的传播能力与受众的政治立场多样性有关。我们的方法可以用来识别回声室的存在及其在不同背景下的影响，并揭示允许打破回声室的机制。
2019-07-17 cs.SI physics.soc-ph
Inside the Echo Chamber: Disentangling network dynamics from polarization
回音室的定义是关于一个有争议的话题和同质性的意见两极分化的同时存在，即个人与志同道合的同龄人互动的偏好。虽然最近的努力致力于检测在线社交媒体上两极分化的辩论中回音室的存在，但导致这些现象出现的动态仍然不清楚。在这里，我们通过提出新的指标来从意见极化中挑出网络动态的影响，从而为这一努力做出贡献。通过使用2016年巴西一场有争议的政治辩论中收集的Twitter数据集，我们采用了时间网络方法来衡量回声室效应随时间的强度。我们定义了一个衡量网络中观点一致性的指标，显示了回声室在整个观察期内如何变得更弱。对网络中标签扩散的分析表明，这是由于持相反意见的用户之间的社交互动增加。最后，通过分析用户表达的意见和收到的意见之间的互熵，可以量化社会传染效应。我们发现经验证据表明，极化的用户和他们的互动动态可能会独立发展。我们的研究结果可能会对研究在线社交网络中回声室动态和极化的广泛研究人员感兴趣。
2019-06-27 cs.SI physics.soc-ph
Gravity Well Echo Chamber Modeling With An LLM-Based Confirmation Bias Model
本研究扩展引力井回音室模型，引入基于用户发帖与回应计算的动态确认偏误变量，在19个Reddit社区上验证，提升了回音室识别能力，助力遏制错误信息传播。
2025-09-07 cs.AI cs.CY cs.SI
Large Language Model Driven Agents for Simulating Echo Chamber Formation
The University of Melbourne（墨尔本大学）
本文提出利用大型语言模型作为生成式智能体，结合观点更新与网络重连机制，模拟社交媒体回声室形成，并用真实Twitter数据验证，有效捕捉观点聚类的结构与语义维度。
2025-02-25 cs.AI cs.SI
Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis
最近的研究表明，在线用户倾向于选择符合其信念系统的信息，忽略不符合的信息，并加入团体-即，回音室-围绕着一个共同的故事。虽然还没有一种确定回声室的定量方法，但回声室现象在科学和政治层面上都有广泛的争论。为了阐明这个问题，我们引入了回声室的操作定义，并对100万用户在四个社交媒体平台上产生的超过10亿条内容进行了大量的比较分析：Facebook，Twitter，Reddit和Gab。我们推断出用户对有争议的话题的倾向-从疫苗到堕胎-并通过分析不同的特征，如共享链接域，关注页面，关注者关系和评论帖子来重建他们的交互网络。我们的方法量化了回声室的存在沿两个主要方面：同质性的互动网络和偏见的信息扩散到志同道合的同行。我们在社交媒体上发现了特殊的差异。事实上，虽然Facebook和Twitter在所有观察到的数据集中都有明确的回音室，但Reddit和Gab却没有。最后，我们通过比较Reddit和Facebook来测试社交媒体平台对新闻消费的作用。同样，我们发现支持这样一个假设，即像Facebook这样实施新闻推送算法的平台可能会引发回声室的出现。
2020-04-20 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Cascade-based Echo Chamber Detection
University of Pisa（比萨大学）；ICAR-CNR（意大利国家研究委员会信息与高性能计算研究所）；Sapienza University（罗马大学）；ISI Foundation（ISI基金会）；CENTAI（CENTAI研究所）；Eurecat（加泰罗尼亚技术中心）
尽管社交媒体中的回声室受到了相当多的审查，但它们的检测和分析的一般模型仍然缺失。在这项工作中，我们的目标是通过提出一个解释社交媒体足迹的概率生成模型来填补这一空白-即，社会网络结构和信息传播--通过一组潜在的社区，其特征是一定程度的回声室行为和意见两极化。具体来说，回声室被建模为社区，这些社区对具有类似意识形态极性的信息是可渗透的，而对相反倾向的信息是不可渗透的：这允许区分回声室和缺乏明确意识形态对齐的社区。为了学习模型参数，我们提出了一个可扩展的，随机适应的广义期望最大化算法，优化观察社会联系和信息传播的联合可能性。在合成数据上的实验表明，该算法能够正确地重建真实的潜在社区与他们的回声室行为和意见极性的程度。对两极分化的社会和政治辩论（如英国脱欧公投或COVID-19疫苗接种活动）的真实数据进行的实验证实了我们的提议在检测回声室方面的有效性。最后，我们展示了我们的模型如何提高辅助预测任务的准确性，例如姿态检测和未来传播的预测。
2022-08-09 cs.LG cs.SI physics.soc-ph
Decoding Echo Chambers: LLM-Powered Simulations Revealing Polarization in Social Networks
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
本文提出基于大语言模型的社会观点网络仿真框架，通过构建典型网络结构并引入主动与被动助推方法，有效模拟并缓解社交网络中的观点极化与回音室现象。
2025-03-11 cs.CL cs.SI
Retweets Amplify the Echo Chamber Effect
本研究利用Twitter关注者图谱与转发图谱样本，量化转发对回声室度量的影响，发现转发图谱中回声室更显著，且转发账户分享更多极化内容，表明依赖转发图谱的研究会高估回声室效应。
2023-07-26 cs.CY cs.SI
Echo Chambers and Segregation in Social Networks: Markov Bridge Models and Estimation
本文研究了社交网络中的回声室和隔离现象的建模和估计。具体来说，我们提出了一种新的基于社区的图形模型，代表出现隔离回声室作为马尔可夫桥过程。马尔可夫桥是一个一维马尔可夫随机场，它有助于在确定性时间对社区的形成和分离进行建模，这在具有已知定时事件的社交网络中很重要。我们用六个真实世界的例子证明了所提出的模型，并在最近的Twitter数据集上检查了它的性能。我们提供了模型参数估计算法的基础上最大似然，贝叶斯滤波算法递归估计的隔离水平，使用噪声样本从网络中获得。数值结果表明，所提出的滤波算法优于传统的隐马尔可夫模型的均方误差。建议的过滤方法是有用的，在计算社会科学中，需要从噪声数据的隔离水平的数据驱动的估计。
2020-12-25 cs.SI eess.SP
Inside the echo chamber: Linguistic underpinnings of misinformation on Twitter
The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
本研究探讨Twitter上错误信息传播的语言学基础，通过比较回音室内外多种语言学指标，发现回音室在讨论错误信息时群体认同信号和处理流畅性显著增加。
2024-04-24 cs.CL cs.SI
Independence of the Fundamental Equation of the Oscillation Model on Algebraic Representations: Social Media Echo Chamber Effect
在描述在线社交网络的用户动态的振荡模型中，已知基本方程可以明确地描述网络结构与用户动态之间的因果关系。基本方程使用满足反对易关系的代数，并且其矩阵表示不是唯一的。然而，即使矩阵表示不同，如果它们描述的是相同的现象，那么从基本方程的不同表示中也应该得到相同的结果。本文以回音室效应为例，证明了不同矩阵表示的基本方程得到相同的结果。
2020-12-01 cs.SI physics.soc-ph
Contrarian effects and echo chamber formation in opinion dynamics
网络的拓扑结构和网络中展开的特定类型的动力学之间的关系构成了一个非常感兴趣的主题。一种因其潜在影响而引起越来越多关注的动态是意见形成。一个特别重要的现象是回音室的出现，这是人们所知道的在舆论形成过程中发生的。在目前的工作中，我们接近这种现象，同时强调在多意见的情况下，逆向意见的影响。为了定义反向观点，我们考虑了失败者效应，这是人们最终倾向于支持不太受欢迎的选择。我们还考虑了适应的Sznajd动态与友谊重新布线的可能性，在几个网络模型上进行。我们分析拓扑结构和观点动力学之间的关系，考虑两个测量：意见的多样性和网络模块化。两种特定的情况已经解决：（i）代理人只能重新连接与其他共享相同的意见;（ii）与前一种情况相同，但代理人只在有限的邻域内重新连接。这种选择是合理的，因为一般来说，友谊是一种传递属性，以及随后的邻里关系（例如，一个人的两个朋友往往互相认识）。作为主要结果，我们发现，弱者效应，如果足够强，可以平衡代理人的意见。另一方面，这种效应降低了回声室形成的可能性。我们还发现，限制重连的情况下，减少了回声室形成的机会，并导致较小的回声室。
2020-11-11 cs.SI physics.soc-ph
Modeling echo chambers and polarization dynamics in social networks
最近在几个社会政治背景下和不同社交媒体上量化的回音室和意见两极分化，引起了人们对它们对错误信息传播和辩论公开性的潜在影响的担忧。尽管作出了越来越多的努力，但导致这些现象出现的动力仍然不清楚。我们提出了一个模型，介绍了激进化的动态，作为一种强化机制，推动从温和的初始条件演变到极端的意见。受社会互动动力学的实证研究结果的启发，我们认为代理人的特点是异质性活动和同质性。我们表明，全球共识和新兴的激进国家之间的过渡主要是由社会影响力和所讨论的话题的争议性。通过与Twitter上两极化辩论的实证数据比较，该模型定性地再现了用户参与度与意见之间的关系，以及交互网络中的意见隔离现象。我们的研究结果揭示了社交媒体中回声室和两极分化出现的核心机制。
2020-02-27 cs.SI physics.soc-ph
Echo Chambers: Emotional Contagion and Group Polarization on Facebook
最近的研究结果表明，Facebook上的用户倾向于选择符合他们信仰体系的信息，并形成两极分化的群体，即，回音室这种趋势主导着信息的传递，并可能影响关于社会相关问题的公共辩论。在这项工作中，我们通过考虑用户的情绪和参与度来探索感兴趣社区的结构演变。专注于报告科学和阴谋内容的Facebook页面，我们通过将每日分辨率数据与三个增长模型（即Gompertz模型，Logistic模型和Log-logistic模型）拟合来描述两个社区规模的演变。然后，我们探讨了情感状态和参与的用户在群体动态之间的相互作用。我们的研究结果表明，社区的情感行为受到用户在回声室中的参与的影响。事实上，更高的参与程度对应着更消极的态度。此外，我们观察到，平均而言，更活跃的用户比不太活跃的用户更快地转向消极。
2016-06-29 cs.SI physics.soc-ph
Echo chamber formation sharpened by priority users
该研究通过计算建模探究社交媒体优先用户对意见动态的影响，发现异质行为的优先用户会加剧回声室形成，少数兼具固执与优先属性的极端用户可引发系统极化，提示需监管平台优先级政策。
2023-12-14 cs.SI physics.soc-ph
When Algorithms Mirror Minds: A Confirmation-Aware Social Dynamic Model of Echo Chamber and Homogenization Traps
提出确认感知社会动态模型，通过整合用户心理与社交关系模拟推荐交互，理论证明回音室与同质化必然发生，并通过实证揭示系统、用户、平台三层面驱动因素及缓解策略。
2025-08-15 cs.IR cs.SI
Quantifying the Echo Chamber Effect: An Embedding Distance-based Approach
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
本研究提出基于嵌入距离的回声室得分ECS及自监督图自编码器嵌入模型EchoGAE，无需意识形态标签与交互图结构假设即可量化回声室，经Twitter多主题数据集验证有效，助力分析在线话语动态。
2023-07-19 cs.AI cs.LG cs.SI
Emergence of metapopulations and echo chambers in mobile agents
多智能体模型通常描述在物理空间中隔离的群体，即细分为集合群体，或者在意见生态学中隔离的群体，即在回声室中划分。在这里，我们将展示如何同质性和社会影响力之间的相互作用控制的出现，这两种隔离在一个简单的模型中的移动代理，赋予一个连续的意见变量。在该模型中，物理上的接近决定了意见的逐步趋同，但不同的意见导致代理人远离对方。这种流动性和社会动态之间的反馈决定了一个稳定的动态集合种群的情况下，物理上分离的群体志同道合的个人通过交换代理人相互作用的开始。在社会互动中进一步引入确认偏见，定义为个人倾向于支持与自己相匹配的意见，导致回音室的出现，不同的意见也可以在同一群体中共存。我们相信，该模型可能会感兴趣的研究人员调查隔离的起源在离线和在线世界。
2016-03-15 cs.SI physics.soc-ph
Opening up echo chambers via optimal content recommendation
在线社交平台已成为政治辩论的中心。在这方面，回音室的存在是一个至关重要的问题。这些志同道合的人往往会强化先前的信念，引发对他人的敌意，加剧错误信息的传播。我们在与2017年法国总统选举相关的Twitter数据集上研究了这一现象，并提出了一种通过内容推荐来解决这一问题的方法。我们使用二次规划来找到最佳推荐，最大限度地提高用户接触到的内容的多样性，同时仍然考虑到他们的偏好。我们的方法依赖于一个理论模型，该模型可以充分描述内容如何通过平台流动。我们表明，该模型提供了很好的近似的经验措施，并证明了优化算法的有效性，在减轻回声室效应对这个数据集，即使有限的预算建议。
2022-06-08 cs.SI cs.SY eess.SY
The Manufacture of Partisan Echo Chambers by Follow Train Abuse on Twitter
越来越多的证据表明，社交媒体存在严重的脆弱性，例如党派回声室的出现和错误信息的病毒式传播。我们发现，这些漏洞被与Twitter上所谓的“关注火车”相关的滥用行为放大，其中提到了一长串志同道合的账户供其他人关注。我们提出了一个大型的美国超党派训练网络的第一个系统分析。我们观察到一种人为的影响力膨胀：被追随者大量推广的账户从每日追随者增长的六倍中获利。这催化了高度聚集的回声室的形成，围绕活跃账户的密集核心分层组织。训练账户还从事其他违反平台政策的行为：我们发现不真实的自动账户和异常内容删除活动的证据，以及来自低可信度和阴谋来源的有毒内容的放大。一些训练账号已经活跃多年，这表明平台需要对这类滥用行为给予更大的关注。
2021-03-17 cs.CY cs.SI
Social Influence and Unfollowing Accelerate the Emergence of Echo Chambers
Graduate School of Informatics, Nagoya University（名古屋大学情报学研究科）；JST, PRESTO（日本科学技术振兴机构，PRESTO项目）；Center for Complex Networks and Systems Research, Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校复杂网络与系统研究中心）；Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering, Indiana University（印第安纳大学卢迪信息、计算与工程学院）；School of Information, University of Michigan（密歇根大学信息学院）；Network Science Institute, Indiana University（印第安纳大学网络科学研究所）；Department of Computer Science and Engineering, University of South Florida（南佛罗里达大学计算机科学与工程系）
本文研究了在线社交网络中信息共享模型，探讨了社会影响和取消关注机制如何导致回音室的形成，通过实证数据验证了这一过程的不可避免性，并提出了缓解策略。
2020-08-25 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Disinformation Echo-Chambers on Facebook
本研究提出一种分析帖子、URL 和图像的计算方法，用于识别 Facebook 群组中的协同性非真实行为，并发现在群组同步转发相同内容时会形成“虚假信息回音室”。
2023-09-26 cs.CY cs.SI
Misinformation Warning Labels: Twitter's Soft Moderation Effects on COVID-19 Vaccine Belief Echoes
Twitter在另类叙事迅速传播的推动下，开始积极警告用户有关COVID-19错误信息的传播。这种形式的软审核有两种形式：在推文显示给用户之前作为警告封面，以及在推文下面作为警告标签。这项研究调查了每种软适度形式如何影响Twitter上COVID-19疫苗错误信息的感知准确性。结果表明，警告涵盖了工作，但不是标签，在减少对Twitter上COVID-19疫苗错误信息准确性的看法。Twitter用户中确实存在“信念回声”，不受任何警告标签的约束，与COVID-19疫苗的安全性和有效性以及他们自己和孩子的疫苗接种犹豫有关。这些结果的影响进行了讨论的背景下，可用的安全启示打击社交媒体上的错误信息。
2021-04-01 cs.CR cs.SI
Polarization and echo chambers in Reddit's political discourse
通过2016年美国大选案例研究，利用统计验证技术提取subreddits社区并分析政治辩论动态，揭示了Reddit存在明显极化与回音室效应，证明网络验证是识别社交媒体行为模式的关键方法。
2025-10-31 cs.SI physics.soc-ph
The Effect of People Recommenders on Echo Chambers and Polarization
社交媒体对两极分化和错误信息等关键问题的影响正在受到审查，因为这些现象可能对我们的社会产生破坏性后果。在社交媒体平台常规使用的算法中，人物推荐系统特别令人感兴趣，因为它们直接有助于社交网络结构的演变，影响用户接触的信息和意见。在本文中，我们提出了一个框架，以评估人民的意见演变的影响。我们的建议是基于蒙特卡罗模拟相结合的链接推荐和意见动态模型。为了控制初始条件，我们定义了一个随机网络模型来生成具有意见的图，具有可调的模块化和同质性。我们加入这些元素到一个方法来研究回声室和极化的推荐系统的影响。我们还展示了如何使用我们的框架来衡量，通过模拟，不同的干预策略的影响。我们彻底的实验表明，人们的沉默实际上会导致回音室的显着增加。然而，只有当网络中存在相当多的初始同质性时，才会发生这种情况。此外，我们发现，如果网络已经包含回声室，推荐算法的效果可以忽略不计。这样的研究结果是强大的两个非常不同的意见动态模型，有界的信心模型和认识论模型。
2021-12-01 cs.SI physics.soc-ph
Explaining the emergence of echo chambers on social media: the role of ideology and extremism
在线讨论网络中政治驱动的分歧的出现吸引了大量文献，但迄今为止也主要限于单一国家的研究。因此，虽然有充分的证据表明，这些网络确实分裂和分裂成通常被称为"回声室"的东西，但我们对可能解释这种分裂或使网络或多或少分裂的因素知之甚少，因为研究仅限于少数政治团体，进行系统比较的可能性有限。本文旨在弥补这一不足，通过提供一个系统的大规模研究碎片化的Twitter上，认为讨论网络围绕90个不同的政党在23个不同的国家。这表明，在意识形态方面相距较远的政党团体互动较少，处于意识形态极端的个人和政党特别有可能形成回音室。事实上，处于左右分歧不同方面的中间派政党之间的交流，比理论上来自同一意识形态派别的中间派和极端主义政党之间的交流更有可能。根据研究结果，讨论和加强了关于在网上接触不同意识形态观点的理论。
2017-03-11 cs.SI physics.soc-ph
Public discourse and social network echo chambers driven by socio-cognitive biases
近年来，社交媒体越来越成为政治运动，特别是选举的重要平台。公众话语究竟是如何受到个人社会认知偏见、竞争性竞选活动和社交媒体平台之间错综复杂的相互作用的驱动，这一点仍然难以捉摸。我们通过将2016年政治网络中观察到的转推网络与基于代理的政治观点形成和网络结构模型相结合来研究这一复杂的社会政治过程。在这里，我们表明，个人愿意考虑的政治观点的范围是形成极化网络和回声室出现的关键决定因素。我们还发现，在公共话语中赢得大多数人的支持是由双方的努力所施加的运动和相对的意识形态定位的对立运动。我们的研究结果表明，公共话语和政治极化可以被建模为一个互动的过程，改变个人意见，不断发展的社交网络，和政治运动。
2020-04-12 cs.SI physics.soc-ph
Personality Traits and Echo Chambers on Facebook
IUSS Institute for Advanced Study（IUSS高等研究院）；IMT Institute for Advanced Studies（IMT高等研究院）
在在线社交网络中，用户倾向于选择与他们的信仰体系相一致的信息，并形成由志同道合的人组成的两极分化的群体。极化及其对在线社交互动的影响已经得到了广泛的研究。尽管如此，群体形成和人格特征之间的关系仍然不清楚。更好地了解在线社会动态的认知和心理决定因素可能有助于设计更有效的沟通策略，并挑战数字错误信息的威胁。在这项工作中，我们专注于用户评论美国Facebook页面发布的支持科学和阴谋般的叙述的帖子，我们根据他们的在线行为对这些用户的个性特征进行分类。我们发现，不同的和冲突的社区由显示出相似心理特征的用户组成，并且主导人格模型在科学和阴谋回音室中是相同的。此外，我们观察到，回声室内的持久性稍微塑造用户的心理概况。我们的研究结果表明，个人的特定人格特质的存在导致他们相当大的参与，在虚拟回声室内支持叙事。
2016-06-15 cs.CL cs.CY cs.HC
Decentralization of Agenda-Setting Power and Domain-Selective Bridging: Algorithm Design Beyond the Echo Chamber Debate
Faculty of Sociology (Psychology Division), Kansai University（关西大学社会学部（心理学方向））
本文提出议程民主化指数与社会信息健康模型，设计领域选择性桥接算法，经智能体模拟验证，该算法能在集体决策相关领域改善信息共享，同时维持爱好与生活方式领域用户体验，将回音室辩论转化为工程设计问题。
2026-08-06 cs.CY 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
Reducing Opinion Echo-Chambers by Intelligent Placement of Moderate-Minded Agents
针对社交媒体中的观点回声室问题，本文识别可影响回声室形成的温和型智能体，并提出在观点—时间谱中智能放置这些智能体的算法，实验表明其优于其他放置策略。
2023-04-21 cs.CY cs.MA cs.SI
Opinion formation on dynamic networks: identifying conditions for the emergence of partisan echo chambers
现代政治互动的特点是强烈的党派性，对跨党派的信息共享和协议缺乏兴趣。目前尚不清楚这种党派回声室是如何产生的，以及它们如何与舆论形成共同演变。在这里，我们通过共同进化游戏的镜头探索这些结构的出现。在我们的模型中，一个人的收益是由他们的意见的大小，他们与社会邻居的一致程度以及拥有社会联系的好处共同决定的。每个人都可以同时调整他们的意见以及他们的社会关系的权重。我们提出并验证了党派回声室出现的条件，其特点是从有共识的有凝聚力的社区过渡到有分歧意见的分裂网络。此外，我们将我们的模型应用于美国众议院几十年来的投票记录，以了解近年来潜在的心理和社会因素对党派偏见的影响。我们的工作有助于阐明今天的分裂是如何形成的，以及如何在各种政治和社会问题上实现凝聚力和团结。
2018-07-03 cs.SI physics.soc-ph
Hatemongers ride on echo chambers to escalate hate speech diffusion
IIIT Delhi（德里英迪拉·甘地信息技术学院）；IIT Delhi（德里印度理工学院）；Logically（Logically公司）
近年来，在线社交网络上的仇恨和辱骂内容激增。虽然检测和遏制仇恨言论是早期的应对措施，但解决方案需要更深入地探索仇恨产生和传播的动态。我们分析了来自三个流行的在线社交网络的680多万用户的3200多万个帖子，以调查仇恨行为，信息传播和回声室介导的两极分化组织之间的相互关系。我们发现，仇恨传播者在控制信息传播方面发挥着比挑选出来的仇恨内容更重要的作用。这一看法适用于信息级联的增长以及仇恨行为者的聚集。对这些网络的核心分布的剖析表明，仇恨用户在社交网络中获得了更好的连接位置，并且经常聚集在一起建立信息级联。我们观察到，这种凝聚力远非仅仅是有组织的行为;相反，在这些网络中，仇恨制造者主导着回声室--用户群体积极地将自己与特定的意识形态立场联系起来。观察到的仇恨用户膨胀信息级联的主导地位主要是通过在这些回音室中放大的用户交互。我们结束我们的研究与警示注意，基于流行的内容推荐容易被利用仇恨贩子鉴于他们的潜力，通过回声室的互动升级内容的流行。
2023-02-05 cs.AI cs.CL cs.CY
Why echo chambers form and network interventions fail: Selection outpaces influence in dynamic networks
在线网络服务是否参与了促使社会恶化的进程？在两个经验知情的模拟研究中，我们给出了一个概念证明，网络的速度和放大网络参与者的关系偏好可以对社交网络上的扩散动态产生深远的影响，基本上抵消了根据弱关系论点的强度应该从网络中获得的好处。我们的研究结果可以帮助理解网络邻域同质性的变化，即，这些社区充当“回音室”的程度，以及某种类型的网络干预研究的成功率对背景的高度依赖性。他们认为，像今天这样在互联网上发生的连接的一般促进，结合个性化算法的使用，对受影响的社交网络上展开的动态过程具有强烈而未充分理解的影响。
2018-09-29 cs.SI physics.soc-ph stat.AP
Segregation Before Polarization: How Recommendation Strategies Shape Echo Chamber Pathways
The University of Tokyo（东京大学）；Institute of Science Tokyo（东京科学大学）
通过扩展动态有界置信模型，研究基于内容与基于链接的推荐策略如何分别导致社交网络先隔离后极化的不同演化路径。
2026-05-30 cs.IR cs.SI physics.soc-ph
A Systematic Review of Echo Chamber Research: Comparative Analysis of Conceptualizations, Operationalizations, and Varying Outcomes
本研究系统综述129项回声室相关研究，分析概念化与操作化分类、测量方法及情境因素对结果的影响，指出研究偏差与空白，提出跨平台研究等未来方向，助力全面理解回声室及其社会影响。
2025-02-17 cs.CY cs.HC cs.NI
Network polarization, filter bubbles, and echo chambers: An annotated review of measures and reduction methods
本工作对网络极化、过滤气泡与回音室的度量与消减方法进行了标注综述，涵盖基于同质性、模块度等的度量策略，以及节点编辑、网络设计与推荐系统调整等消减方法。
2023-04-05 cs.CY cs.SI
Ideological Fragmentation of the Social Media Ecosystem: From echo chambers to echo platforms
该研究通过分析九个平台1.17亿条美国大选相关帖子，从平台中心性、新闻消费和用户构成三个维度量化了社交媒体生态系统从回音室向意识形态同质化“回音平台”的碎片化演变。
2025-06-04 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
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
Echo Chambers and Information Brokers on Truth Social: A Study of Network Dynamics and Political Discourse
University of Notre Dame（圣母大学）
本研究通过分析Truth Social上的用户互动数据，揭示了该平台在两大政治事件期间呈现碎片化、回音室式的网络结构，并指出以@realDonaldTrump为代表的少数核心影响者主导了话语可见性，强化了意识形态边界。
2026-09-14 cs.HC cs.SI
Beyond Individual Influence: The Role of Echo Chambers and Community Seeding in the Multilayer three state q-Voter Model
Wrocław University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫科技大学）
研究揭示多层三态q-投票模型中回音室与社区播种的影响机制，指出拓扑熵最大化优于局部集群强化，VoteRank在复杂传染中表现更优。
2026-02-20 cs.SI physics.soc-ph
Echo Chambers in the Age of Algorithms: An Audit of Twitter's Friend Recommender System
本文通过自动化账号与观察性研究审计 Twitter 的 Who-To-Follow 推荐系统，发现其虽形成密集互惠网络，却比社会认可带来更低政治同质性和更少虚假选举内容暴露。
2024-04-09 cs.CY cs.SI
