据外媒CNET报道，在阿尔托大学（Aalto University）进行的一项研究表明，在对2009年至2016年期间发布的27多亿条推文进行分析后发现，在涉及政治派别方面，Twitter的“回音室”是非常真实的。该研究发现内容使用者的生产和消费的政治倾向具有强相关性。

来自阿尔托大学、赫尔辛基大学和卡塔尔计算研究所的研究人员创建了机器学习算法，试图预测用户在Twitter上的党派倾向。该研究称，它可以预测80％用户的政治信念。有趣的是，那些持有双党派意见并试图弥合不同政治“回音室”分庭之间差距的人被转发的可能性更小 - 这一论据表明社交媒体奖励使用者作出更明确的表述。

“换句话说，由代表两党的用户制作的内容受到的关注较少 - 他们的推文被其他用户重新转发的几率较低，”赫尔辛基大学的Michael Mathioudakis教授解释说。

为了避免在研究中使用Twitter机器人，该研究小心谨慎地从讨论中删除使用不到1年的账户，并且消除了任何可疑的类似机器人账户的行为。

Mathioudakis表示：“在未来的工作中，我们将更密切地关注不同的用户角色，并试图了解谁是影响在线辩论的用户，以及他们如何影响。”