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

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

该研究使用差异法设计来研究被 Reddit 和 Facebook 封禁的三个社区迁移到边缘平台的用户，并发现与这些社区共同参与可能导致用户在 Reddit 上的毒性言论和违反平台规范的行为增加，并随着时间和曝光度而加剧。

Sep, 2022

本研究通过对三个大型在线讨论社区被封禁用户的分析，表征了不良行为。我们发现这些用户更容易发表与主题无关的内容，并更容易引起其他用户的反应，而实施不良行为通常发生在社区反馈过度苛刻的情况下。此外，我们还发现这些用户的排斥度随着时间的推移而增加，更易被社区禁言。 研究结果表明，在线社区维护者会从这些信息中获得帮助，从而更早地发现和限制不受欢迎的行为。

Apr, 2015

本文以 Reddit 社区为例，测量加入具有仇恨言论的极端社区对该社交媒体平台中仇恨言论传播的影响，研究发现加入这种社区会导致恶意言论在平台上传播，并且这种负面影响会持续数月，为降低仇恨言论传播的风险，有必要对这些 “回音室” 进行管理。

Sep, 2022

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

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

本研究的大型观察研究基于两个被禁止的 subreddits，r/The_Donald 和 r/fatpeoplehate，探究关于在线激进化的因素，特别是这些因素如何影响用户迁移到边缘平台的决策，以及那些在边缘平台发帖的用户是否会继续在主流平台上发帖。研究结果表明，个人层面的因素与发帖在边缘平台的决策有关，而用户与激进社区的联系这一社会层面的因素仅影响在两个平台上同时进行的倾向性。总的来说，我们的结果为循证管理政策铺平了道路，因为迁移和同时活跃的决策进一步恶化了社区禁令的意外后果。

Dec, 2022

研究了 Reddit 上的争议性话题以及它们的情感动态，并发现争议性评论表达的愤怒情绪更高，乐观和正面情绪更少；争议性评论会对讨论中后续评论的情感产生影响，通常会导致愤怒情绪的长期增加以及积极情绪的减少，但具体情感变化的幅度和方向取决于讨论主题；情感能够更好地预测哪些评论会变得有争议，从而帮助社区更好地管理讨论。

Dec, 2022

通过神经嵌入技术对 Reddit 14 年间 5.1B 评论的社区结构进行了研究，发现在 2016 年美国总统选举后，Reddit 出现了明显的政治极化，尤其是右翼用户的活动量增加导致的。个体级的极化是罕见的，政治极化可以通过考察单个用户的行为预测，可能因外部事件而发生。

Oct, 2020