该研究分析了社会因素在阴谋论社区入会中的重要性，发现与阴谋社区成员之间的双人交互和边缘化是影响入会的最重要的社会前因，从而帮助我们更好地理解信息传递和什么因素影响了阴谋论的扩散，具有重要的民主制度和在线社区的影响。

Sep, 2020

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

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

研究表明，美国极右翼激进主义的传播符合复杂传染过程，其传播需要被加强。社交媒体使用和团体成员资格加强了极端主义意识形态的传播，同时，该研究还确定了一些导致某些地区激进化可能性增加的固有因素，例如贫困。未来的研究应探讨如何有效地实施特定干预措施，例如对抗宣传的在线反叙事，以减轻美国极右翼激进主义的传播。

Apr, 2020

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

本文探讨美国 2020 年总统选举前社交媒体上的虚假信息和阴谋论，分析选民意见和社会动态的影响，以及旨在保护选举和民主流程的解决方案。

Jul, 2021

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

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

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

通过神经嵌入技术对 Reddit 14 年间 5.1B 评论的社区结构进行了研究，发现在 2016 年美国总统选举后，Reddit 出现了明显的政治极化，尤其是右翼用户的活动量增加导致的。个体级的极化是罕见的，政治极化可以通过考察单个用户的行为预测，可能因外部事件而发生。

Oct, 2020