该研究通过对 Reddit 网站 /r/AmITheAsshole 上的道德判断进行分析，训练了一个分类器来判断用户评论的道德价值，并通过研究十个不同 subreddit 的网站特征来揭示网站上社区成员的负面 / 积极道德判断的倾向，研究结果表明，被判断为积极的帖子将获得更高的评分。

Jan, 2021

使用 AmITheAsshole (AITA) 社交媒体平台上的文章作为数据集，利用最先进的 seq2seq 文本生成模型生成清晰的道德观点和建议，从而评估其在道德判断方面与人类的相似性。

Oct, 2023

社交媒体通过对现实道德场景的评估提供了一个前所未有的途径，我们使用计算方法研究影响道德判断的因素，其中包括触发社交常识的事件和语言信号。通过对超过 24,672 个帖子和 175,988 个评论的研究，我们发现与事件相关的负面个人特质吸引了关注并激发了指责，这表明道德火花与应受指责之间存在相互依赖的关系。此外，影响评论者的认知过程来描绘事件和人物的语言有助于成为道德火花的可能性，而事实和具体的描述则倾向于抑制这种效果。

Oct, 2023

本文介绍了一种基于 Moral Foundations Theory 框架的 Moral Foundations Reddit Corpus，该语料库可以用于通过自然语言处理和计算方法提取 8 种品德情感，并提供了基于该语料库的分类结果。

Aug, 2022

通过 Reddit 上最大的在线数据集 r/AmItheAsshole，利用话题建模等技术，发现道德困境的细致分类及其特征。其中我们发现，大多数困境都涉及至少两个话题，例如家庭和金钱；并且，话题的共现模式具有道德关注结构的有趣信息。该研究对于在线道德困境的细致分类研究具有很高的实用价值和参考意义。

Mar, 2022

研究考察了政治话题上的分歧是否与语言使用的独特模式有关，收集了 Reddit 上关于堕胎辩论的总共 145,832 条评论，分析了 r/prolife 和 r/prochoice 的子版块社群中的语言使用。通过考虑道德基础理论，分析了三种词汇模式，包括计算道德基础词典中词汇项目的比例频率，创建 n-gram 模型以揭示各立场群体常用的词汇搭配，以及使用潜在狄利克雷分配来识别语料库数据中的主题结构。研究结果表明，道德词汇的使用与对堕胎的立场相关联。

Jun, 2024

使用基于树的方法分析在线社交媒体上用户对有害内容的行为和上下文，研究发现毒性评论会增加在线对话中产生后续毒性评论的可能性，并观察到在用户行为和模式方面，共识亵渎与非共识亵渎存在重叠的相似性。

Apr, 2024

对 Reddit 数据集的研究发现其存在缺失严重的问题，对于用户历史或网络分析研究存在很大风险，但对于避免代表性行为和参与的机器学习研究存在较小风险。

Mar, 2018

研究通过分析 Reddit 社群和新闻媒体等大规模真实语言使用数据，使用词嵌入模型发现了政治性语言中存在的情感分化模式以及与七个政治话题相关的词语的语义关联，揭示了跨党派界限的道德联想差异，这些结果强调了虽然在政治谱系上有着共享的道德理解，但仍然存在着塑造党派语言并潜在加剧政治极化的一致差异。

Oct, 2023

研究人员通过分析 r/AmITheAsshole 中的语言和叙事特点，确定了角色与叙述者的共性和区别，探究了导致道德判断的因素。结果表明，对于角色而言，缺乏能动性与积极个人历程会导致判断为 “asshole”；对于叙述者而言，情感发泄和主观观点会使故事更具说服力。

Jan, 2023