本文通过对 3.6 万个 Reddit 用户的 1.69 亿次贡献的研究，揭示出四种不同的阴谋言论参与途径，并进一步对先前的理论工作进行了建模，提供了成功排除阴谋言论的过程，以及不同用户阶段性的进入激进化的模型。

Apr, 2022

该研究分析了社交媒体上针对科学和阴谋新闻的集体讨论和极化社区之间的情感动态，发现阴谋性文章的社交互动更倾向于负面评论，而随着评论数量的增加，文章的情感呈负面趋势。

May, 2015

研究发现，在社交媒体上，信息消费者聚集在具有类似信息消费模式的独特叙事周围，尤其是在涉及科学与替代新闻时；而传播虚假和嘲讽性信息与阴谋论的新闻的常规受众是最愿意与其互动的。

Aug, 2014

在线讨论中经常涉及阴谋论，本研究针对不同主题和在线社区中的阴谋论讨论建立了一个以作者对阴谋信念的观点为基础的分类体系，并通过人工标注的训练数据使用基于 BERT 的模型进行分类，结果显示 GPT 在逻辑推理方面存在显著缺陷，与我们的分类器相比表现相近，研究揭示了大型语言模型在需要细致上下文理解的任务中的潜在应用。

Mar, 2024

通过研究社交媒体上的不实信息社区和叙事，我们找到了两个嫌疑团体（一个宣传 ' 大重置 ' 阴谋论和另一个宣传生物武器论），这些不实信息通常来自反疫苗和极右派社区，并且偏远的右派社区更受其影响，这也反映了美国左右两派接种疫苗的不平等情况。

Jun, 2021

边缘社区通过交换评论吸引新成员是推动边缘社区增长的机制之一。当有毒语言被使用时，这种相互作用会对边缘社区的吸引新成员的能力产生更大的影响。总体而言，阻止边缘相互作用可能会减少主流平台上边缘社区的增长。

Oct, 2023

本研究提出一种新的方法，建立一个包括参与 2022 年全年阴谋相关活动的推特用户的数据集，该数据集通过独立于具体阴谋理论和信息运作进行数据收集。通过比较分析，结果显示阴谋用户和对照组在个人资料特征上相似，但在行为和活动上有明显的差异，尤其是讨论的主题、使用的专业术语以及对热门话题的立场。最后，我们开发了一个分类器，使用 93 个特征来识别阴谋用户，结果表明该分类器具有高准确性（平均 F1 得分为 0.98%），从而揭示了与阴谋相关账户最具区别性的特征。

Aug, 2023

通过自动化机器学习方法和叙事理论，分析社交媒体上的谣言和阴谋论，揭示支撑这些谣言生成的基本叙事框架，及其如何与关于 Covid-19 疫情的报道相关，以寻找疫情报道中易被阴谋论重新解释的薄弱点。

Apr, 2020

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

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