本文由Nicholas Rabb、Lenore Cowen和Jan P. de Ruiter共同撰写，发表于2023年的《Applied Network Science》期刊。研究的主要目标是探讨选择性暴露（selective exposure）、受众碎片化（audience fragmentation）和回声室效应（echo-chambers）在动态媒体生态系统中对极化的影响。研究通过扩展Rabb等人提出的认知级联模型（cognitive cascades model），模拟了信息在媒体和具有不同偏见的公民网络中的传播过程。
随着互联网和社交媒体的普及，媒体生态系统变得更加复杂，个体能够更容易地接触到符合其已有信念的信息，这被认为是导致社会极化的主要原因之一。传统的观点认为，选择性暴露和回声室效应会加剧极化，但这一逻辑尚未得到充分验证。本研究旨在通过计算模型，探讨这些现象在极化过程中的作用，并揭示极化的必要条件。
研究分为静态和动态媒体生态系统模型两部分。静态模型假设媒体消费者不会根据接收到的信息取消订阅或重新订阅媒体，而动态模型则允许消费者根据信息历史动态调整其订阅行为。研究通过模拟不同条件下的信息传播和意见形成过程，分析了极化、碎片化和回声室效应的动态变化。
静态模型扩展了认知级联模型，引入了多个媒体代理（institutional agents），每个代理根据其订阅者的信念分布发送信息。媒体代理的信念分布可以是均匀分布、正态分布或极化分布。公民代理（citizen agents）根据接收到的信息更新其信念，并通过社交网络传播这些信息。研究通过调整选择性暴露、碎片化和回声室效应的参数，探讨了这些因素对极化的影响。
动态模型进一步扩展了静态模型，允许公民代理根据接收到的信息动态调整其订阅行为。每个公民代理通过内部表示（internal representation）记录其他代理的信息历史，并根据这些历史决定是否与其保持连接。研究通过调整选择性暴露、记忆容量和媒体策略等参数，分析了极化、碎片化和回声室效应的动态变化。
选择性暴露、碎片化和回声室效应并非极化的主要原因：研究发现，极化并不完全由选择性暴露、碎片化和回声室效应驱动。即使在选择性暴露和回声室效应较高的情况下，极化也并未显著增加。相反，极化更可能发生在媒体消费者接触到更多样化信息的情况下。
媒体策略对极化的影响：研究发现，当媒体代理采用广播策略（broadcast）时，极化更容易发生，尤其是在媒体代理的信念分布比公民代理更为极化的情况下。而当媒体代理采用迎合订阅者信念的策略时，极化几乎不会发生。
极化的必要条件：研究提出了极化的三个必要条件：（1）媒体的信念分布必须比公民的信念分布更为极化；（2）公民必须对新信息有一定的接受度；（3）媒体必须持续广播更为极化的信息，而不是根据订阅者的信念进行调整。
多样化的信息暴露促进极化：与直觉相反，研究发现，当媒体消费者接触到更多样化的信息时，极化更可能发生。这表明极化不仅仅是由于个体对信息的偏见选择，而是媒体生态系统中的极化条件所导致的。
本研究通过计算模型揭示了极化现象的复杂性，挑战了传统的极化逻辑。研究结果表明，极化不仅仅是由于个体的选择性暴露和回声室效应，而是媒体生态系统中的极化条件所驱动的。这一发现为理解极化的机制提供了新的视角，并为未来的媒体研究和政策制定提供了重要的参考。
未来的研究可以进一步扩展模型的复杂性，例如引入更复杂的认知模型、探索不同的信息共享行为以及研究信任在信息传播中的作用。此外，研究还可以通过更大规模的模拟和更精细的参数调整，进一步验证和扩展本研究的结论。
总的来说，本研究通过计算模型揭示了极化现象的复杂性，挑战了传统的极化逻辑，并为未来的研究提供了新的方向。