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

本研究通过 Social Mirror 流行网络可视化工具在 Twitter 上的随机试验，发现建议用户关注相反政治意识形态的帐户能够减少用户对自己社交网络联系的政治同质性的信念，但仍可在治疗后一周增加他们的联系多样性，而增强其对 Twitter 联系的政治同质性的信念的维持则会使用户在治疗后 2-3 周的联系多样性逐渐减少。

Mar, 2018

本文探讨了在 Facebook 平台上科学和阴谋论社群的演化和情感行为对社群动态的影响。研究结果显示，用户对社群的参与程度和使用者情感行为对社群的演化有显著影响，越参与社群的使用者更容易表现出负面情绪，并且更活跃的用户比不活跃的用户更容易表现出负面情绪。

Jun, 2016

阿里巴巴淘宝上的个性化推荐算法存在回声室效应，而用户购买行为相对较少受到影响，通过分析用户点击行为和购买行为，可以指导推荐算法的改进。

Jul, 2020

本文介绍了一个模型，通过多轮交互模拟用户和链接推荐器之间的反馈循环，研究了推荐算法的长期后果。实验结果表明，少数群体如果足够同质化，则可以从所有链接推荐器中获得不成比例的优势，同时推荐器会加剧富人越富的现象，这种现象独立于少数群体的同质化程度和大小，同时会加剧个体间的曝光不平等现象。

Dec, 2021

研究表明，不同和相互冲突的社区由显示相似心理特点的用户填充，科学和阴谋主义回响室中的主导个性模型相同，并且回响室内的稳定略微改变了用户的心理特征。

Jun, 2016

通过对 Reddit 上 2016 年美国总统选举辩论的研究，我们发现用户之间存在交错的政治对话，与传统回音室观点相反，并探讨了可能的社会人口学影响。

Feb, 2021

本文探讨了三个阶段的算法干预方案，重点在于如何利用推荐系统来解决分裂和冲突问题，以达到更具建设性的冲突转型。实证研究表明，基于多样性的干预措施可能会在某些情况下加剧分裂。因此，本文建议将文本中的温和性度量与多样性相结合，以制定更有效的干预措施。

Jul, 2021

本研究探讨了机器学习在推荐系统中的应用，分析了用户动态和推荐系统行为对 “回声室” 和 “筛选气泡” 现象的影响及其解决方案。该研究有助于理解和解决该领域仍然存在的复杂时间情景及其常见问题。

Feb, 2019

在线社交网络中的回音室问题、极化以及 AI 代理人的意见转变是本研究的主要内容。通过实验证明 ChatGPT 等语言模型在回音室环境中容易产生极化，并发现个体特质等因素对其极化倾向有显著影响。需监控这些影响因素以防止 AI 代理人的极化。

Feb, 2024