Rise of QAnon: A Mental Model of Good and Evil Stews in an Echochamber
QAnon阴谋假设崇拜撒旦的民主党人经营着一个秘密的儿童性交易行动，唐纳德特朗普注定要揭露和消灭。QAnon象征着政治误解可以通过社交媒体轻松传播，它起源于2017年底，并迅速发展成为数百万人的政治信仰。为了阐明阴谋论传播的过程，我们报告了两项计算研究，研究了Twitter上早期QAnon网络的核心用户所产生的推文的社交网络结构和语义内容。使用2018年夏天挖掘的数据，我们检查了大约10万用户关于QAnon的80多万条推文。大多数用户传播信息而不是制作信息，这有助于创建一个在线回声室。用户似乎持有一种简单化的思维模式，认为政治事件被视为对立力量之间的斗争-无论是观察到的还是未观察到的-善与恶。
2021-05-10 cs.CY cs.SI
Identifying and Characterizing Behavioral Classes of Radicalization within the QAnon Conspiracy on Twitter
本文提出一个利用社交互动与内容信号的框架，基于2.4亿条推文定义激进化指标，将Twitter用户划分为不同行为类别，并分析了Twitter审核政策对QAnon阴谋论传播的有效性与局限性。
2023-04-06 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
Characterizing Online Engagement with Disinformation and Conspiracies in the 2020 U.S. Presidential Election
University of Southern California（南加州大学）
识别和定性社交媒体上政治话语中的虚假信息对于确保世界各地选举和民主进程的完整性至关重要。对社交媒体的持续操纵导致人们对2020年美国总统大选的担忧增加，因为它有可能影响个人意见和社会动态。在这项工作中，我们专注于识别扭曲的事实，在与选举相关的推文中以不可靠和阴谋的叙述形式，以描述选举前的话语操纵。我们应用一个检测模型来区分事实和不可靠（或阴谋）的说法，分析了2.42亿条与选举相关的推文的数据集。已确定的索赔用于调查有针对性的虚假信息主题和阴谋集团，最著名的是极右翼QAnon阴谋集团。此外，我们通过政治倾向和推文类型来描述与不可靠和阴谋推文以及与QAnon阴谋集团的账户互动。最后，使用回归不连续设计，我们调查Twitter的行动，以遏制QAnon活动的平台上是否有效，以及QAnon帐户如何适应Twitter的限制。
2021-10-20 cs.CY cs.LG cs.SI
Cross-platform analysis of user comments in YouTube videos linked on Reddit conspiracy theory forum
我们进行了一项跨平台分析，研究在Reddit阴谋论论坛上链接YouTube内容如何影响YouTube上用户评论中使用的语言。我们的研究结果显示，用户语言发生了轻微的变化，变得与Reddit上使用的语言更相似。
2021-09-02 cs.SI
Among Us: Language of Conspiracy Theorists on Mainstream Reddit
Politecnico di Milano（米兰理工大学）；CENTAI（CENTAI研究院）；Intesa Sanpaolo Innovation Center（联合圣保罗创新中心）；EPFL（洛桑联邦理工学院）
研究探讨极客群体在主流论坛中的语言特征，发现其在不同社区中表现动态且受环境规范影响，需定制化干预策略。
2026-04-21 cs.CY cs.SI
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
Finding Qs: Profiling QAnon Supporters on Parler
本文基于超过 60 万个 Parler 英语用户资料，结合用户、语言、网络与内容特征及机器学习，量化并刻画 QAnon 支持者，发现其占 5.5% 且用户特征区分度最高。
2023-04-24 cs.SI
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
Waiting for Q: An Exploration of QAnon Users' Online Migration to Poal in the Wake of Voat's Demise
本研究通过分析Reddit、Voat和Poal数据，探究QAnon追随者在封禁和关闭后的迁移模式，发现提前警告促使更协调的迁移，且Poal上出现与1月6日袭击相关的讨论。
2024-05-25 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
Exit Stories: Using Reddit Self-Disclosures to Understand Disengagement from Problematic Communities
本文基于 Reddit 上 131 个子版块的 15,000 个退出故事，结合社会心理学、组织行为与暴力极端主义理论，揭示从阴谋论和男性圈等问题群体脱离的多层面过程，并为心理健康干预设计提供启示。
2025-08-19 cs.CY cs.HC 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
Examining Online Social Support for Countering QAnon Conspiracies
本研究分析了r/QAnonCasualties论坛的帖子和评论，揭示了QAnon极端化亲友社区通过匿名在线空间寻求和提供社会支持的方式及互动特征。
2025-01-28 cs.HC cs.SI physics.soc-ph
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
Measuring the Semantic Structure and Evolution of Conspiracy Theories
University of Iowa（爱荷华大学）
本文通过分析Reddit r/politics子版块的评论，研究阴谋论在在线政治 discourse 中的语义结构和演变，揭示其非均匀变化特征，超越关键词方法。
2026-04-17 cs.CL 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
Characterizing Discourse about COVID-19 Vaccines: A Reddit Version of the Pandemic Story
COVID-19疫情爆发至今已一年。好消息是，几家制造商开发的疫苗正在全球范围内积极分销。然而，随着越来越多的疫苗可供公众使用，与疫苗相关的各种担忧成为可能阻碍公众接种疫苗的主要障碍。考虑到这些问题的复杂性及其潜在危害，这项研究旨在清楚地了解不同人群在谈论COVID-19疫苗时的潜在担忧，特别是那些在Reddit上活跃的疫苗。这一目标是通过应用LDA和LIWC来表征相关的话语，通过定量和定性的比较相结合产生的见解。调查结果包括：1）疫情期间，阴谋论占主导的Reddit评论比例超过了其他任何主题; 2）每个子站都有自己的用户群，因此在一个子站发布的信息可能无法到达其他子站; 3）由于用户的关注因时间和子站而异，沟通策略必须根据具体需求进行调整。本研究的结果表明，在设计有效的沟通和免疫规划的过程中，挑战和机遇。
2021-07-05 cs.SI
Tracking Fringe and Coordinated Activity on Twitter Leading Up To the US Capitol Attack
本研究分析美国国会骚乱前7个月Twitter上的边缘内容与阴谋论演变，发现用户存在定向放大等协同操纵行为，这类内容最终合流为“选举被窃取”论调，揭示社交媒体易催生线下暴力风险。
2023-07-17 cs.HC cs.SI
Classifying Conspiratorial Narratives At Scale: False Alarms and Erroneous Connections
University of Pittsburgh（匹兹堡大学）
本文提出基于作者立场对阴谋论讨论进行分类的通用方案，训练BERT分类器并与GPT对比，在Reddit大规模数据上发现仅三分之一帖子宣扬阴谋论，并揭示GPT在逻辑推理上的缺陷。
2024-03-29 cs.CL cs.SI
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
