惯例之间的竞争和选择
探究语言约定如何形成整个社区期望结合个体专属知识，提出了基于分层贝叶斯模型的解决方案，并进行了针对具体伙伴的自然语言沟通实验进行了模型预测的评估，结果表明伙伴特异性不仅与社区范围内的约定形成相容，而且可以与强大的归纳机制相结合，加以促进。
Feb, 2020
本研究使用 KiloGram 数据集进行两项双人研究，探讨命名可能性对于形成和泛化临时约定的影响，发现约定的泛化不仅仅局限于具体语言，结合之前的研究，对于临时约定的泛化，仍然存在许多需要探究的问题。
May, 2023
介绍了一种量化语言元素之间竞争的通用方法，这种方法可适用于不同语言和语言子系统的语料库，研究发现沟通需要的变化对词汇竞争动态有着一致的预测能力，相似的单词如果经常出现在语言用户认为重要的话题中会直接竞争，这可能会导致其中某一竞争单词的灭绝，而话题或语义子空间之间的竞争也可能推动语言变化。
Jun, 2020
通过对维基人和美国最高法院的论据展开研究，我们发现群体讨论中一些人立即回应其他人的语言风格与其他成员之间的权力差异是相关的，提出了基于语言协调的分析框架，可以用于阐明功率关系，并跨多种类型的力量保持一致。
Dec, 2011
通过观察读者和作者的行为，而非对信息对象本身进行分析，研究流派变化和演变的知识源，此方法可以将流派视为社会学构建，也可以将流派视为可观察的文本客观特征。
May, 2022
通过局部交流互动，该文介绍了一种方法，使得自治体群能够建立一种语言约定，以便指代环境中观察到的任意实体，并且通过一系列实验验证了该方法的可靠性。
Jan, 2024
本研究旨在探讨社交网络结构对词汇变化的影响，通过对 4420 个在线社区在 10 年内发生的 80,000 个新词汇的大规模分析，使用泊松回归和生存分析，发现社区的网络结构对词汇变化起着显著作用，特别是密集连接，缺乏本地集群和更多的外部联系对推动词汇创新和保留具有促进作用，同时这些基于主题的社区不会像线下社区一样经历强烈的词汇调整，而是容纳更多的小众词汇。
Apr, 2021