一項新研究利用大語言模型（LLM）深入探討了線上辯論中說服與極化的動態機制。該研究聚焦於Reddit平臺上的r/ChangeMyView社群，這是一個使用者公開表示信念改變的獨特論壇。研究者透過LLM在對話中途預測是否會出現承認觀點改變的帖子，其機率估計作為基準，隨後對每條回覆進行編碼，識別十種常見的修辭策略，包括讓步、共情、邏輯挑戰、訴諸可信度等。
研究發現，加入這些策略特徵顯著提升了預測能力，並揭示了一致的模式：表達讓步或共情的動作大幅增加了信念改變的前景，而正面反駁、攻擊可信度或轉移話題則削弱了這種可能性。例如，當辯論參與者承認對方觀點中的合理之處或表達理解時，對方更可能隨後改變立場。相反，直接否定或質疑對方動機往往導致對話僵化甚至極化。
這一發現挑戰了傳統哲學中關於理性對話的假設，即共享證據和理性論證應導致觀點趨同。實際上，有效的公共推理高度依賴於關係框架——即互動中的人際關係定位——而不僅僅是證據內容。研究呼籲對理性對話的規範理論進行修正，將社會情感因素納入考慮。
該論文題為“Change My View? The Dynamics of Persuasion and Polarization in Online Discourse”，由David Freeborn等人撰寫，於2026年5月8日提交至arXiv（arXiv:2605.08383），屬於計算與語言（cs.CL）領域。研究者利用LLM的自然語言處理能力，為理解網路時代的說服機制提供了新的視角。