論文の概要: Linguistic Characterization of Divisive Topics Online: Case Studies on
Contentiousness in Abortion, Climate Change, and Gun Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13556v1
- Date: Mon, 30 Aug 2021 23:55:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-02 05:00:15.847434
- Title: Linguistic Characterization of Divisive Topics Online: Case Studies on
Contentiousness in Abortion, Climate Change, and Gun Control
- Title（参考訳）: 各種話題の言語学的特徴:中絶・気候変動・銃規制における内容性に関する事例研究
- Authors: Jacob Beel, Tong Xiang, Sandeep Soni, Diyi Yang
- Abstract要約: 異論的な話題は、論争的かつ非矛盾的な会話を喚起する。
我々は、高度に分断された話題(吸収、気候変動、銃規制)からの会話に焦点を当てている。
我々は,新しい言語的特徴と会話的特徴とユーザ要因のセットを運用し,それらを組み込んで解釈可能なモデルを構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.127421264715556
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As public discourse continues to move and grow online, conversations about
divisive topics on social media platforms have also increased. These divisive
topics prompt both contentious and non-contentious conversations. Although what
distinguishes these conversations, often framed as what makes these
conversations contentious, is known in broad strokes, much less is known about
the linguistic signature of these conversations. Prior work has shown that
contentious content and structure can be a predictor for this task, however,
most of them have been focused on conversation in general, very specific
events, or complex structural analysis. Additionally, many models used in prior
work have lacked interpret-ability, a key factor in online moderation. Our work
fills these gaps by focusing on conversations from highly divisive topics
(abortion, climate change, and gun control), operationalizing a set of novel
linguistic and conversational characteristics and user factors, and
incorporating them to build interpretable models. We demonstrate that such
characteristics can largely improve the performance of prediction on this task,
and also enable nuanced interpretability. Our case studies on these three
contentious topics suggest that certain generic linguistic characteristics are
highly correlated with contentiousness in conversations while others
demonstrate significant contextual influences on specific divisive topics.
- Abstract（参考訳）: 公開談話のオンライン化が進むにつれ、ソーシャルメディアプラットフォーム上でのさまざまな話題に関する議論も増えている。
これらの分断的な話題は、論争と非論争の両方を引き起こす。
これらの会話を区別するものは、しばしばこれらの会話が議論を呼ぶものと見なされるが、幅広いストロークで知られているが、これらの会話の言語的特徴についてはあまり知られていない。
以前の研究は、論争的な内容や構造がこのタスクの予測因子であることを示したが、そのほとんどは、一般的な会話、非常に特定の出来事、複雑な構造解析に焦点を合わせてきた。
さらに、先行研究で使用された多くのモデルは、オンラインモデレーションの重要な要素である解釈可能性に欠けていた。
我々の研究は、高度に分断されたトピック(吸収、気候変動、銃規制)からの会話に焦点を当て、新しい言語的特徴と会話的特徴とユーザファクターのセットを運用し、解釈可能なモデルを構築するためにそれらを取り入れることで、これらのギャップを埋める。
このような特性は,このタスクにおける予測性能を大幅に向上させると同時に,ニュアンスド・コンタラクタビリティも実現できることを実証する。
これら3つの論争的トピックに関するケーススタディでは、特定の言語的特徴が会話における論争と高い相関があることが示唆され、他のものは特定の分裂的トピックに有意な文脈的影響を示す。
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