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

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

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

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

该研究提出了一个包含多级结构的观点形成模型，考虑到不同问题上的态度通常不是相互独立的，并通过共享信念形成不同态度的认知结构来解释态度的形成、偏向交互以及双峰分布的出现。

Sep, 2018

研究社会系统中意见收敛的模型，发现指导邻居意见和类似信仰的网状连接都是影响意见形成的因素，并提出了一个简单的模型来控制这两个因素的平衡，发现该模型在参数变化的过程中发生了连续相变，从多样化的意见到大多数人持有同样的意见。

Mar, 2006

提出了一种模型，其中代理的行动表现出离散性，但其在相互作用下更新的观点则是连续的，将这种新的更新规则应用于选民模型和 Sznajd 模型中，研究了它的后果，发现了极端主义者的出现是该模型的一个特征。

Nov, 2007

研究了观点动态学中代理人在面对来自决策观察的社交压力时，选择二元行动的情况。证明了即使行动可以被广泛接受或极化，最终结局仍然是随机的，并揭示了失去个体决策背后细微差别的信息往往导致了非理性跟风行为。

Apr, 2017

研究了一种简单的舆论动态模型，其中包括不同类型的代理人，他们的信仰会随着时间和社交邻居的信息发生变化。在这种社会结构中，我们证明了意见动态无法收敛到一致，但相反，意见动态保持在同一种分布。

Sep, 2010

本文研究如何通过网络结构来降低社交媒体带来的观点极化和分歧，并提出了一种精确且高效的算法，同时对算法进行了合成及真实数据的测试，结果表明该算法对于推荐系统和社交网络优化具有重要意义。

Dec, 2017