本论文通过引入一种量化的基于语言的分类方法，研究了社区身份的两个关键方面：特定和时间动态性，并将近 300 个 Reddit 社区映射到此分类方法的景观中，揭示了用户参与模式如何随社区特征变化的规律，并强调了社区身份的性质如何影响新用户和老用户的融合，研究表明具有独特和高度动态身份的社区更有可能留住他们的用户，但是这些小众社区也存在更大的新用户适应差距。该方法还揭示了各种社会现象在社区中的不同表现形式，并表明多社区景观的结构可以带来对这种多样性系统性本质的更好理解。

May, 2017

本文旨在探讨用户忠诚度的表现形式与其与社区因素的关系。研究发现，忠诚的用户使用明确的语言表达集体身份，关注非热门和特别的内容，而忠诚的社区具有更高的用户互动密度和更少的分组，未来的忠诚率也可以从用户初步互动中得知。

Mar, 2017

本研究通过分析两个真实数据集来探究人类社交关系对其移动范围的影响，首先开发了一种衡量人们社交多样性的方法，即 “社区熵”，其次，利用机器学习技术来预测移动轨迹，实验表明预测效果良好。

Aug, 2014

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

通过对 Reddit 等社区进行大规模的分析研究，结合文本分析、社区元数据和结构属性，我们提出了一种预测社区集体决策的混合模型，该模型能够准确预测分布式环境下的大规模集体行动，并对社区的特征、社会认同等等可能应用于在线活动、减少极端言辞等领域提出实证性结论。

Jan, 2022

在线社区的效力与成员间的动态之间的对应关系的研究，以 Reddit 的 r/place 为例，分析协同活动成功与不同因素之间的关系，为了解社区面对选举干扰或反科学趋势等在线社交威胁的韧性或脆弱性提供更好的理解。

Jul, 2023

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

使用 BERT 对 474 个英文 Reddit 社群的两个月评论进行分析，将社群独特的词语类型与不同词义群集的特异性结合起来，识别社群语言偏离常态的情况，并运用社会语言学理论将语言变异与社群行为趋势相联系，发现具有高度独特语言的社群规模适中，其忠诚和高度参与的用户在密集网络中互动。

Feb, 2021

提出一种基于非负矩阵三因子分解的社区检测方法，用于多个异构社交网络，通过检测不同社交网络中的重叠用户社区来增强全局社区的融合程度，并在 Twitter、Instagram 和 Tumblr 数据集上展示其卓越的社区质量和社区融合性能。

May, 2024

本研究探讨在线社区语言风格和话题方面：通过分析社区的标识符和与内容社区接受度的相关性。实验表明语言的风格比话题更能够识别社区，与社区的语言风格相似度的相关性与贡献的接受程度正相关。

Sep, 2016