本研究探讨社交媒体新闻推送算法对在线对话质量的影响，发现新算法能够促进跨政治观点的建设性对话。同时，研究了虚假新闻的传播特征及检测方法，提出结合情感分析和大型语言模型的假新闻检测策略，以提高检测准确性。

该文综述利用大型语言模型与代理仿真研究新闻推送算法对在线对话的影响，发现新算法能促进跨政治观点的建设性、非有害对话。研究提出SocialSense框架预测新闻响应，构建舆论形成模型，并探索多智能体观点动态模拟，揭示语言模型智能体存在准确信息偏差，既有助于共识，也限制对抵制观点个体的模拟。