本研究使用各种算法对 Parler 平台上的仇恨言论进行了大规模分析，并使用标注的数据集对用户进行了分类，发现 16.1％的活跃用户是仇恨言论传播者，并且他们在活动性、中心性、情感表达和表达的不同种类等方面具有明显的特征，这是对 Parler 平台上的仇恨言论进行的首项量化和用户层面分析研究，同时还提供了可供研究社区使用的标注数据集。

Jan, 2022

通过对 Sedition Hunters 的案例研究，探讨社交媒体上围绕 2021 年美国国会山事件进行线上群众性侦查的主题和目标，以及参与者和运作模式等方面，并运用主题模型和社交网络分析等方法，最终发现信息分享是该社区的主要焦点。同时，还讨论了线上群众性侦查的内容和结构带来的影响。

Feb, 2023

该研究论文论述了纵向情感分析如何呈现社交媒体平台上的时间动态，存在哪些挑战，以及纵向透视如何使研究更具价值，并通过对 2021 年 1 月 6 日美国国会大厦冲击事件期间的推文进行情感分析的实际应用，探索纵向情感分析在激进化研究领域中的适用性、限制性和局限性，结果表明在某些条件下，纵向情感分析可以提高基于证据的激进化预测的准确性。

Oct, 2022

研究探讨了俄罗斯网络媒体滥用社交媒体进行政治宣传对美国 2016 年总统选举的影响，并发现主要扩散滥用文化倾向的信息的为保守派用户。

Feb, 2018

本研究基于推特社交媒体上的 1.2 百万用户和 62.6 百万推文，旨在分析 2022 年法国总统选举期间形成的政治社群，并在用户转发图上执行社群检测，提出了对每个社群立场的深入分析，最终试图检测冒犯性推文和自动机器人，以比较各社群，了解每个候选人的支持者人口统计和在线竞选策略。

Apr, 2022

通过分析近 8 年来 679,000 个用户在 Twitter 上的行为，研究表明社交媒体在政治话语形成中扮演了重要角色，同时也加剧了政治两极化现象。该研究是少数具有长期展望的，涵盖两次美国总统选举和两次中期选举的罕见纵向分析之一。

Mar, 2017

本研究分析希腊，西班牙和英国国会议员的 Twitter 帖子，通过情感分析探索这些政治家的帖子是否遵循推广负面情绪以获得更高转发量的趋势，结果表明政治家的负面情绪的推文在最近时间内更广泛传播，突显情感和受欢迎程度的交集方面的有趣趋势。

Feb, 2022

本研究运用计算机视觉分析在 TikTok 平台上多媒体内容的四种抗议视觉框架，发现虽然三种否定性框架常常受到社交媒体的关注，但真正赋予少数族裔社区权力的辩论框架却占据了公共领域。

Jun, 2022

本篇论文探讨了 2018 年美国中期选举的选民欺诈和压制问题，并通过分析社交媒体数据，找到了选举干扰的罕见迹象。研究发现，社交媒体数据的分析存在着诸多误差和局限性，因此必须谨慎对待这些数据。

Jan, 2019

本文收集和分析了 22M 的数据，探讨了一个新社交媒体 Gab 的使用，发现其主要被用于传播和讨论新闻和世界事件，并吸引了极右翼用户，阴谋论者和其他喷子。同时，本文还测量了平台上仇恨言论的流行程度，发现其比 Twitter 高但低于 4chan 的 Politically Incorrect 讨论版。

Feb, 2018