该研究聚焦于 Reddit 上的在线讨论，通过对不同社区的评论进行大量情感、相关性和内容分析，揭示了不同社区内高得分帖子的特征，进而探究社区话题的特异性、受众与管理水平对社区讨论的影响。

May, 2017

通过社交媒体上的大规模实验，研究设定好坏评分对信息流和行为影响的结果，发现社交媒体的个人和编辑们的活动至关重要，小幅度的随机技术可以在信息的下行评级上产生显著的结果，进而影响最终的评分和结果。

Jun, 2015

本文旨在填补目前尚未系统研究的现代信息生态系统的研究空缺，研究了 Twitter、Reddit 和 4chan 上分享的主流和另类新闻，并发现在 4chan 和 Reddit 上的 “边缘” 社区通常能够成功地在主流社交网络和更广泛的网站上传播另类信息，并提供证据显示这些社区对 Twitter 上有相当程度的影响力。

May, 2017

本文探讨 Reddit 社交媒体平台内容政策和用户态度的变化。通过对五篇管理员更新 Reddit 内容政策的帖子中的普通 Reddit 用户的评论进行分析，我们发现了 Reddit 用户关于限制内容和限制仇恨言论的讨论的变化，证明了这与当代社会动荡以及新颁布的法律法规有关，并为仇恨言论监管的广泛讨论做出了贡献。

Mar, 2022

研究 reddit 社区的规定行为和大型事件对用户行为的影响，发现大多数 subreddit 的禁止行为仅仅会导致少数活跃用户离开平台，外部事件的影响因事件类型而异。该文讨论了禁令的有效性和在线内容审查的广泛影响。

Jan, 2021

本文研究社交媒体平台中高度相关社区的互动和用户行为，并且通过 Reddit 的数据建立了社区前缀的分类体系，并发现了新社区会吸引用户回到原本的社区。

Dec, 2016

本研究使用感知哈希和聚类分析技术，并以 13 个月内从 Twitter、Reddit、4chan 和 Gab 收集的 26 亿帖子和 1.6 亿张图像的数据集为基础，检测和量化了多个网络社区间的互动传播效果，揭示了网络社区间恶意并极具争议的热门、多样的互联网模因，展示了如何使用霍克斯过程来模拟网络社区之间的相互影响。

May, 2018

本研究考察了网站 Reddit 上 36,000 个社区之间的互动和如何导致冲突和负面互动。研究者发现少数社区 (小于 1%) 导致了 74% 的冲突，而冲突往往由高活跃度的社区成员开始，但由低活跃度的成员执行。冲突导致了 “回声室” 的形成，也对目标社区用户的整体活跃产生了负面影响。分析用户互动数据还提出了缓解冲突负面影响的策略，以及如何通过使用结合图嵌入，用户，社区和文本特征的 LSTM 模型来预测冲突的发生，早期预警系统可以防止冲突的发生。

Mar, 2018

本文研究多社区交互的用户行为，从 Reddit 的长期发帖行为和 DBLP 的实验中，考察社区发帖顺序、语言使用和反馈对用户预测活性的影响，并探讨多社区环境下用户的行为特点，发现用户将更加多元化，且早期表现的 “漫游” 模式具有重要的设计意义。同时，利用不同社区的语言使用比较探讨了 “情境 vs. 个性” 的论点。

Mar, 2015

本研究探讨了语言使用对社区对在线讨论论坛评论的反应的影响，以及信息和信息发送者之间的相对重要性。基于 Reddit 讨论中社区注释卡尔玛的新评论排序任务被提出，可以控制评论的主题和时间。通过对来自六个子 reddit 的讨论线程进行实验，结果显示不同类型的语言特征对于不同的社区感兴趣程度的重要性有所不同。

Jul, 2015