研究表明，三元闭合和同质性是解释社交网络结构的两个机制，并结合这两个机制的最小可解动态模型，我们从理论上确认了同质性可以被三元闭合机制放大的假设，并发现它可以导致社交网络的核心 - 外围结构和先前的同质性限制的记忆的出现，这种理论认识强调社会层面早期干预的重要性，以管理同质性决策制定的最不良影响，例如不平等、隔离和在线回音室。

Sep, 2018

本文研究了社交媒体上自我封闭和观点极化的机制，通过引入激进化动力学模型，在不同的主题和社交状态下发现了社交影响和话题争议度对极化的影响，对社交媒体上自我封闭和观点极化的机制提出了新的见解。

Jun, 2019

本研究通过 Social Mirror 流行网络可视化工具在 Twitter 上的随机试验，发现建议用户关注相反政治意识形态的帐户能够减少用户对自己社交网络联系的政治同质性的信念，但仍可在治疗后一周增加他们的联系多样性，而增强其对 Twitter 联系的政治同质性的信念的维持则会使用户在治疗后 2-3 周的联系多样性逐渐减少。

Mar, 2018

在此论文中，作者证明了旨在量化信息消费模式的指标可能提供有关虚假声明传播的重要见解，通过分析意大利 Facebook 用户消费不同类型（科学和阴谋新闻）的信息，表明用户在不同内容上的参与度与具有类似消费模式的朋友数量成正相关，然后在 7109 份有意识的讽刺虚假声明的外部样本中测试扩散模式，发现在错误信息很普遍的环境中，围绕共有信念的用户聚合可能成为虚假信息的传播方式。

Nov, 2014

本文主要讨论了基于对齐的自组织动力学模型，强调了异质性对于聚类过程的重要性，指出异质性的作用是促进一致性。

Jan, 2013

本文提出了一种基于多维空间，通过社会交互和共性原则的思想演化模型，解释了意见形成的意识形态现象，通过越来越具有争议性的主题，人们倾向于和相似观点的人互动，从而导致了意识形态的出现。

Jul, 2020

通过模拟社会网络中人们的意见动态，研究了一种具有内生信念的模型，发现在这种情况下很少能达成共识，并提供了达成共识的最低成本与社会最优状态的紧密界限。同时，讨论了如何通过调整网络结构来减少达成共识的成本。

Mar, 2012

本文研究如何通过网络结构来降低社交媒体带来的观点极化和分歧，并提出了一种精确且高效的算法，同时对算法进行了合成及真实数据的测试，结果表明该算法对于推荐系统和社交网络优化具有重要意义。

Dec, 2017

本文研究政治极化问题，提出新型观点模型以模拟意见演变，进一步探究极化现象的成因，并探讨基于几何模型的强弱极化概念及其在马尔科夫链上的应用。

Jun, 2021

该研究提供了一个基于有限置信度模型的数学模型，以研究在线社会辩论和相关的极化动态，重点关注确认偏误在病毒现象中起到的关键作用，并证明了新模型（即无限置信度模型和重连置信度模型）可以解释现实中经常观察到的两种最终稳定观点的共存现象，最后展示了新模型的平均场近似。

Jun, 2016