本文研究了暴力事件对 Twitter 和 Reddit 等社交媒体平台上恶意言论量和类型的影响，结果表明极端暴力事件会导致在线恶意言论的增加，特别是直接鼓吹暴力的言论。该研究对在线恶意言论的监控具有重要意义，并提出了对抗恶意言论的方式。

Apr, 2018

本研究分析了三个流行的在线社交网络上超过 680 万用户发布的超过 3200 万篇帖子，发现仇恨言论传播更多取决于仇恨分子的互动和信息扩散，而不是被单独定位的仇恨内容，这种凝聚力主要通过 “回音室” 互动中用户之间的相互作用进行扩大。

Feb, 2023

研究分析了恶意用户和非恶意用户在 Gab（gab.com）上生成的帖子的流动和动态，并发现恶意内容扩散得更远、更广、更快，具有更大的影响力。恶意用户更具有影响力、受欢迎和凝聚力，这扩展了我们对线上仇恨言论的理解。

Dec, 2018

本文大规模分析了 19 个月中发布在 412K 个新闻文章上的 1.25 亿条评论，结论是，发布在社交网络上的新闻文章会吸引更多的有害评论，这些评论的语言特点不同于其他评论，而且与一些政治事件有关。

May, 2020

该研究使用差异法设计来研究被 Reddit 和 Facebook 封禁的三个社区迁移到边缘平台的用户，并发现与这些社区共同参与可能导致用户在 Reddit 上的毒性言论和违反平台规范的行为增加，并随着时间和曝光度而加剧。

Sep, 2022

该研究论文探讨在线社交平台上仇恨性言论的检测方法，指出基于关键词方法检测的不足，并提出利用自我定义仇恨社区产生的内容作为训练数据的方法，实现了良好的检测性能。

Sep, 2017

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

本研究考察了网站 Reddit 上 36,000 个社区之间的互动和如何导致冲突和负面互动。研究者发现少数社区 (小于 1%) 导致了 74% 的冲突，而冲突往往由高活跃度的社区成员开始，但由低活跃度的成员执行。冲突导致了 “回声室” 的形成，也对目标社区用户的整体活跃产生了负面影响。分析用户互动数据还提出了缓解冲突负面影响的策略，以及如何通过使用结合图嵌入，用户，社区和文本特征的 LSTM 模型来预测冲突的发生，早期预警系统可以防止冲突的发生。

Mar, 2018

社交媒体上的仇恨言论威胁着个人的心理和身体健康，也导致现实世界中的暴力行为。本文通过一项全面的因果分析研究了用户属性，探究用户为何转发仇恨言论。我们开发了一个新颖的三步因果框架，关注用户的关注者数量、好友数量、帖子数量以及账号年龄等因素，以此来理解用户分享仇恨言论的动因。了解驱使用户分享仇恨言论的因素对于检测潜在威胁行为的个体以及设计有效的缓解策略至关重要。

Oct, 2023

研究 reddit 社区的规定行为和大型事件对用户行为的影响，发现大多数 subreddit 的禁止行为仅仅会导致少数活跃用户离开平台，外部事件的影响因事件类型而异。该文讨论了禁令的有效性和在线内容审查的广泛影响。

Jan, 2021