用户立场动态与在线讨论结构的关联

本文研究社交媒体中观点形成与极化的动态。我们调查用户对有争议议题的立场是否受到其所接触的在线讨论以及与支持不同立场用户互动的影响。我们基于机器学习模型建立了一系列预测实验。用户通过使用若干发帖活动特征来描述，这些特征捕捉其总体活跃度、发帖成功率、其帖子吸引不同立场用户的反应，以及其参与讨论的类型。给定用户当前描述，目的是预测其未来立场。利用Reddit平台上关于英国脱欧讨论的数据集，我们表明活动特征定期优于文本基线，证实了讨论暴露与观点之间的关联。我们发现最具信息量的特征涉及用户偏好参与的讨论的立场构成。