Запропонована основа розвиває обчислювальні методи для аналізу дискурсу, керованого переконаннями, та пропонує застосування для виявлення позиції, досліджень політичної комунікації та політики модерації контенту.

Існуючі бенчмарки рекомендаційних систем використовують статичні набори даних, не в змозі охопити «порочне коло», де рекомендації зміщують поведінку користувачів, що, в свою чергу, підсилює упередженість алгоритму, призводячи до бульбашок фільтрів та фрагментації мережі.

Автори пропонують структуру моделювання дискретних подій. Вона ініціалізує соціальний граф та переваги користувачів. На кожному часовому кроці рекомендаційна система (наприклад, колаборативна фільтрація, GCN) пропонує зв'язки. Агенти приймають або відхиляють їх на основі функції корисності, що моделює гомофілію та інтерес. Мережа оновлюється, і RecSys перенавчається. Метрики, такі як модульність (ехо-камери) та коефіцієнт Джині (упередженість популярності), відстежуються з часом.

Дослідження виявило, що рекомендаційні системи на основі графових нейронних мереж (GNN), хоча і є точними, збільшують модульність мережі (фрагментацію) на 25% більше, ніж випадкові базові показники протягом 100 кроків симуляції. Додавання штрафу за різноманітність до функції втрат значно зменшує поляризацію при падінні миттєвої точності рекомендацій лише на 5%. Фреймворк успішно візуалізував ефект «багатий стає ще багатшим» у розподілі ступенів вузлів.

Стаття вирішує критичну прогалину в дослідженнях RecSys — відсутність динамічної оцінки, що враховує цикл зворотного зв'язку. Хоча результати моделювання є переконливими, опора на синтетичні дані та відносно прості політики агентів (порівняно з реальною людською складністю) обмежує негайну комерційну застосовність без серйозного калібрування. Тим не менш, вона встановлює фундаментальну методологію для трансферу «Sim-to-Real» в аналізі соціальних мереж.