polarization

介绍Cohesion-6K，一个由人工和ChatGPT辅助标注的包含6000条阿拉伯语Facebook帖子的数据集，内容涉及以色列占领巴勒斯坦，涵盖从冲突到凝聚力的类别。分析显示，冲突导向的帖子获得的互动量是解决导向帖子的2到4倍。

一篇评论，探讨LLM如何使学生表现两极分化：一些人依赖它们逃避努力，而另一些人则表现出色，导致既出现更多失败者，也出现更多顶尖成绩。

本文利用大语言模型分析 Reddit 的 r/ChangeMyView 板块中的说服动态和极化现象，发现共情对齐能增加信念改变的可能性，而正面反驳则会降低这种可能性。

本文对 OpenAI、Anthropic 和 Google 的基于 LLM 的内容策展推荐偏差进行了大规模审计，使用了来自 Twitter/X、Bluesky 和 Reddit 数据的 540,000 次模拟选择。研究发现 LLM 系统性地放大极化现象，在毒性处理方面表现出不同的权衡，并显示出显著的政治倾向偏差，倾向于左倾作者，尽管数据集中右倾作者占多数。