本文研究了社交媒体上的政见共鸣箱现象，通过比较社交媒体用户分享和接收内容的政治倾向度量，发现 Twitter 用户往往暴露于认同自己政见的政治观点之中，并探讨了试图打破共鸣箱的网络中介者的困境与关键色彩，同时研究了消费多元观点但产出片面政治观点的 “关键人物” 在共鸣箱形成中的作用，并应用了这些发现来预测社交媒体上的分裂者和关键人物。

Jan, 2018

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

通过两个可视化工具，HearHere 为用户提供定量的政治立场信息，促进多视角的新闻信息消费。通过一项用户研究，我们展示了 HearHere 在支持来自各个角度的信息消费方面的可行性，并强调提供政治立场信息和量化用户的政治地位的重要性以减轻政治极化。

Feb, 2024

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

本文研究如何检测能够有效反驳特定论点而非只是特定立场的文章，以解决社交媒体时代如何应对信息封锁和假新闻的问题。针对辩论演讲，给定一个演讲稿，我们的目标是从一组与其立场相反的演讲中找出直接反驳它的演讲。通过研究此问题，我们提供了一个包含 3,685 个数据样本（英文）的数据集，并探讨了几种算法。尽管某些算法表现成功，但都未达到人类专家的水平，这表明此方向存在进一步研究的空间。

May, 2020

社交媒体用户通过分享包含错误信息的帖子或对有争议的话题发表无根据的论点来推动在线上的错误信息传播，在回声室中，由同质性和信息传播中的偏见推动，用户的观点通过与志同道合的同伴重复交互得到加强，本研究探讨了如何通过语言使用来调解围绕错误信息的对话，比较了对话和用户社区内外的多种语言度量，如内外群暗示、可读性和话语连接词，我们的研究发现，在讨论错误信息的回声室中增加了群体身份信号和处理流利度，我们还讨论了这些广泛趋势在不同话题和环境影响下的特点。

Apr, 2024

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

本研究通过两种观点度量值（表征和分裂）分析了社交媒体上有关夏令时和移民两个话题的讨论，发现相较于夏令时，移民话题的观点多样性得分更低，且支持移民的声音常常面临到反对之声的压制，反对移民的声音在如同 “回声壳体” 的封闭空间内独自存在。

Dec, 2022

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

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