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

使用基于树的方法分析在线社交媒体上用户对有害内容的行为和上下文，研究发现毒性评论会增加在线对话中产生后续毒性评论的可能性，并观察到在用户行为和模式方面，共识亵渎与非共识亵渎存在重叠的相似性。

Apr, 2024

对 Reddit 社区多年演变的纵向研究表明，主题日益多样化，同时趋向于少数领域，社区的注意力、对贡献的感知以及自我形象都在逐渐强化，从一个独立的网门户，转变为注重自己生成的文本和图形内容，并逐渐内向化的社区。

Feb, 2014

本文旨在探究文章在线受欢迎程度与其内在质量的关系，提出了一种基于泊松回归模型的质量估计方法，并通过 Reddit 和 Hacker News 平台的数据验证了该方法的有效性。结果表明，这种方法能够有效消除社交媒体的偏见，从而发现文章的受欢迎程度更加反应其真正的内在质量。

Jan, 2015

通过自然语言处理和机器学习分类器，本研究以 Reddit 学术社群为对象，检测和分析与压力相关的帖子，发现 Bag of Words 与 Logistic Regression 分类器结合在压力检测上效果最佳，准确率达到 77.78%，F1 得分为 0.79。研究结果表明，与本科生、研究生和博士生等学术层次相比，教授在 Reddit 社群中的帖子和评论是最具压力的。本研究对于了解学术社群压力水平具有重要意义，可以帮助学术机构和在线社群有效地解决这一问题。

Dec, 2023

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

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

本文研究了在线社交媒体上的用户行为和内容推荐，以新闻聚合平台 Digg 为例，提出了一种随机模型用于区分内容的可见性和有趣性对用户的影响，并预测了用户对内容的兴趣，为网站内容设计提供了参考。

Jan, 2012

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

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