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

使用推特数据集跟踪语言变化，揭示了语言变化是一种社会影响，基于 Hawkes process 模型验证了社交网络中的强关系在语言影响中扮演重要角色。

Sep, 2016

通过对在线社区 Reddit 中非标准词汇增长的大规模分析，研究了语言变化中社交和结构因素之间的联系，发现跨越多个语言环境的传播是增长的迹象，而社交传播可能不如以前所假设的那样重要。

Feb, 2018

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

通过分析 107 百万条推特信息，我们发现计算机媒介通信正在驱动书面语言的根本变革，语言演化并不使得美国英语变得一致，而是重现了口语中现有的毛病。

Oct, 2012

本文研究社区语言的语言风格，通过分析 3 个社交媒体平台上涉及政治，电视和旅游的 9 个在线社区的 262 个特征来验证社区确实具有独特的风格，并发现语言风格是群体成员身份的良好预测器（F 值为 0.952，准确度为 96.09%），并且相对于仅使用内容预测来说，它对训练数据的减少更有韧性。

Sep, 2022

在社区实践和相关主题社区集合中量化常用词汇语义变异的框架，揭示了一些含义变化在相关社区之间共同存在，而其他变化则是社区特定的，从而与讨论的主题无关，这些发现为社会驱动的语义变异提供了证据。同时，研究了诸如词汇突出性和传播等因素，发现这些外语言因素与语义变异相关。

Jun, 2018

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

本研究通过分析一个在线编织社区中的帖子，找到了代表性的语言特征，研究了语言特征与个体互动中的影响力之间的关系。研究结果表明，语言特征与其影响他人的能力之间存在着重要的相关性。

Jul, 2017

提出了一种新的计算方法，用于跟踪和检测单词的语义和用法中的统计显着语言转变，并对一定时间内的单词用法进行了分析，最终使用深度人工神经网络模型，构建了时间序列，使用其跟踪了语言变化趋势。

Nov, 2014