通过代理模型，揭示了有关多维空间中观点动态的两个特征：人们的各种政策问题的个人意见往往与主导意识形态维度（例如 “左” 与 “右”）保持一致，并且越来越极端。
Mar, 2020
本文提出了一种基于多维空间，通过社会交互和共性原则的思想演化模型，解释了意见形成的意识形态现象，通过越来越具有争议性的主题，人们倾向于和相似观点的人互动，从而导致了意识形态的出现。
Jul, 2020
研究新闻媒体的意识形态倾向与分化对于推进当代政治的理解至关重要。本文提出一种新颖而细粒度的意识形态研究方法，利用在左右方向上的立场来分析问题，并介绍了第一个描绘意识形态多维度构建并由政治科学家和语言学家进行标注的新闻文章文本数据集。通过控制作者立场，我们的方法可以量化地测量并研究多维度的意识形态距离与变化。本文进一步提出了基于模型的意识形态预测，这与基于立场的检测是一个挑战性的研究任务。
Jun, 2021
本文分析了瑞士政治活动的在线平台 politnetz.ch 中政治家的数字痕迹，并将网络极化定义为党内凝聚力与党间连接性的水平，揭示了支持层与政党倾向之间的强烈极化结构，同时分析了每个政党的内部社交网络，并发现它与其意识形态有关。此外，研究还表明，多党制中两个政党在意识形态空间中越接近，其连接性也越高。
Mar, 2015
本文介绍了一个基于态度变化理论、群体行为理论和演化博弈理论的代理人在线舆论形成模型，该模型考虑了信誉度、接受者特征和群体环境对说服过程的影响，并将该模型应用于 Twitter，分析了话题类型、参数变化和意见领袖对舆论形成的影响。实验结果显示，争议性话题的意见演化表现出更大的不确定性和可持续性，而利益成本比对意见形成有着显着的影响，适当的比例将导致最长的放松时间或最统一的全球意见。此外，拥有大量追随者的名人比专家更有能力影响公众舆论。
Jul, 2018
本文研究了社交媒体上自我封闭和观点极化的机制，通过引入激进化动力学模型，在不同的主题和社交状态下发现了社交影响和话题争议度对极化的影响，对社交媒体上自我封闭和观点极化的机制提出了新的见解。
Jun, 2019
本文研究政治极化问题，提出新型观点模型以模拟意见演变，进一步探究极化现象的成因，并探讨基于几何模型的强弱极化概念及其在马尔科夫链上的应用。
我们研究互动的大型语言模型（LLMs）群体内舆论的演变。我们发现这些模型的交流受到几个倾向性因素的影响，分别是追求其他模型意见的共识、在资金配置时展现谨慎和考虑伦理问题。我们还发现这些偏见受到意见改变缺乏具有说服力的理由、愿意参与讨论的程度以及资源分配的分布的影响。此外，这些偏见之间的紧张关系可能导致对具有负面含义的项目的资金支持继续存在。通过自由形成意见与从三个资源分配选项中选择意见相比，我们发现在互动后，LLM 的意见分布更加多样化，而在后一种情况下，通常会达成共识或极化。当代理人了解过去的意见时，他们会努力保持一致，并产生更多样的更新规则。我们使用 Llama 3 LLM 进行了研究。
Jun, 2024
该研究提供了一个基于有限置信度模型的数学模型，以研究在线社会辩论和相关的极化动态，重点关注确认偏误在病毒现象中起到的关键作用，并证明了新模型（即无限置信度模型和重连置信度模型）可以解释现实中经常观察到的两种最终稳定观点的共存现象，最后展示了新模型的平均场近似。
Jun, 2016
通过对意见形成的模型及推荐算法的研究，论文发现单纯的同构作用不足以导致极化，而需结合存在于社交心理学中的偏见同化现象。
Sep, 2012