論文の概要: When the Echo Chamber Shatters: Examining the Use of Community-Specific
Language Post-Subreddit Ban
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.16207v1
- Date: Wed, 30 Jun 2021 16:59:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 08:03:44.772172
- Title: When the Echo Chamber Shatters: Examining the Use of Community-Specific
Language Post-Subreddit Ban
- Title（参考訳）: Echo Chamberが壊れた時:コミュニティ特化言語の使用が禁じられた後
- Authors: Milo Z. Trujillo, Samuel F. Rosenblatt, Guillermo de Anda J\'auregui,
Emily Moog, Briane Paul V. Samson, Laurent H\'ebert-Dufresne and Allison M.
Roth
- Abstract要約: コミュニティレベルの禁止は、オンラインハラスメントと有害なスピーチを可能にするグループに対する共通のツールである。
本稿では,グループ内言語を識別し,Reddit上でのユーザ活動を追跡する,柔軟な教師なし手法を提案する。
上位のユーザは全体のアクティブ度が低くなる傾向にあり、ランダムなユーザはアクティビティを低下させることなく、グループ内での言語の使用を少なくする傾向があった。
ダークユーモアのコミュニティのユーザーは禁止によってほとんど影響を受けなかったが、白人至上主義とファシズムを中心に組織されたコミュニティのユーザーは最も影響を受けていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.884793296603604
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Community-level bans are a common tool against groups that enable online
harassment and harmful speech. Unfortunately, the efficacy of community bans
has only been partially studied and with mixed results. Here, we provide a
flexible unsupervised methodology to identify in-group language and track user
activity on Reddit both before and after the ban of a community (subreddit). We
use a simple word frequency divergence to identify uncommon words
overrepresented in a given community, not as a proxy for harmful speech but as
a linguistic signature of the community. We apply our method to 15 banned
subreddits, and find that community response is heterogeneous between
subreddits and between users of a subreddit. Top users were more likely to
become less active overall, while random users often reduced use of in-group
language without decreasing activity. Finally, we find some evidence that the
effectiveness of bans aligns with the content of a community. Users of dark
humor communities were largely unaffected by bans while users of communities
organized around white supremacy and fascism were the most affected.
Altogether, our results show that bans do not affect all groups or users
equally, and pave the way to understanding the effect of bans across
communities.
- Abstract（参考訳）: コミュニティレベルの禁止は、オンラインハラスメントと有害なスピーチを可能にするグループに対する共通のツールである。
残念なことに、コミュニティ禁止の効果は部分的に研究され、結果が混在しているだけである。
ここでは,グループ内言語を識別し,コミュニティ(サブリディット)の禁止前後のReddit上でのユーザ活動を追跡する,柔軟な教師なし手法を提案する。
有害な発話の代理としてではなく、コミュニティの言語的署名として、あるコミュニティで過剰に表現される珍しい単語を識別するために、単純な単語頻度の発散を用いる。
本手法を15個の禁止されたサブレディットに適用し、サブレディットとサブレディットのユーザ間でのコミュニティ応答が均一であることを確認する。
上位のユーザは全体のアクティブ度が低くなる傾向にあり、ランダムなユーザはアクティビティを低下させることなくグループ内言語の使用を減らした。
最後に,禁止の効果がコミュニティのコンテンツと一致していることを示す証拠を見出す。
ダークユーモアコミュニティのユーザーは、ほとんど禁止の影響を受けず、白人至上主義やファシズムを中心に組織されたコミュニティのユーザーは最も影響を受けた。
その結果,禁止はすべてのグループやユーザに対して等しく影響するものではなく,コミュニティ間の禁止の効果を理解するための手段であることが示された。
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