論文の概要: Anger Breeds Controversy: Analyzing Controversy and Emotions on Reddit
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00339v1
- Date: Thu, 1 Dec 2022 07:57:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 16:41:35.646007
- Title: Anger Breeds Controversy: Analyzing Controversy and Emotions on Reddit
- Title（参考訳）: Anger Breeds氏の議論:Redditでの議論と感情の分析
- Authors: Kai Chen, Zihao He, Rong-Ching Chang, Jonathan May, Kristina Lerman
- Abstract要約: 我々は、オンラインディスカッションフォーラムの人気のあるネットワークであるRedditで論争を調査する。
私たちは感情検出を使用して、怒り、恐怖、喜び、賞賛など、テキストからさまざまな感情を認識する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.395778771676024
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Emotions play an important role in interpersonal interactions and social
conflict, yet their function in the development of controversy and disagreement
in online conversations has not been explored. To address this gap, we study
controversy on Reddit, a popular network of online discussion forums. We
collect discussions from a wide variety of topical forums and use emotion
detection to recognize a range of emotions from text, including anger, fear,
joy, admiration, etc. Our study has three main findings. First, controversial
comments express more anger and less admiration, joy and optimism than
non-controversial comments. Second, controversial comments affect emotions of
downstream comments in a discussion, usually resulting in long-term increase in
anger and a decrease in positive emotions, although the magnitude and direction
of emotional change depends on the forum. Finally, we show that emotions help
better predict which comments will become controversial. Understanding
emotional dynamics of online discussions can help communities to better manage
conversations.
- Abstract（参考訳）: 感情は対人関係や社会的対立において重要な役割を担っているが、議論の進展やオンライン会話における意見の相違は研究されていない。
このギャップに対処するために、オンラインディスカッションフォーラムの人気ネットワークであるRedditで論争を調査する。
我々は、さまざまなトピックのフォーラムから議論を集め、感情検出を使用して、怒り、恐怖、喜び、賞賛など、テキストから様々な感情を認識する。
私たちの研究には3つの主な発見がある。
まず、物議を醸すコメントは、議論を起こさないコメントよりも、怒りや賞賛、喜び、楽観的である。
第2に、議論中のダウンストリームのコメントの感情は議論の対象となり、通常は長期的な怒りの増加とポジティブな感情の減少をもたらすが、感情の変化の大きさと方向はフォーラムに依存する。
最後に、感情がどのコメントが議論を呼ぶかを予測するのに役立つことを示す。
オンライン議論の感情的ダイナミクスを理解することは、コミュニティが会話を管理するのに役立つ。
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