論文の概要: Sub-Standards and Mal-Practices: Misinformation's Role in Insular, Polarized, and Toxic Interactions on Reddit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11486v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 18:20:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:09.872608
• Title: Sub-Standards and Mal-Practices: Misinformation's Role in Insular, Polarized, and Toxic Interactions on Reddit
• Title（参考訳）: サブStandardとMal-Practices:Redditにおけるインスラ、偏極、毒性相互作用における誤情報の役割
• Authors: Hans W. A. Hanley, Zakir Durumeric,
• Abstract要約: 信頼できないニュースサイトの記事に対するコメントは、右利きのサブレディットに掲載されることが多い。 サブレディットの毒性が高まるにつれて、ユーザーは既知の信頼できないウェブサイトからの投稿にコメントする傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.161088104035108
• License:
• Abstract: In this work, we examine the influence of unreliable information on political incivility and toxicity on the social media platform Reddit. We show that comments on articles from unreliable news websites are posted more often in right-leaning subreddits and that within individual subreddits, comments, on average, are 32% more likely to be toxic compared to comments on reliable news articles. Using a regression model, we show that these results hold after accounting for partisanship and baseline toxicity rates within individual subreddits. Utilizing a zero-inflated negative binomial regression, we further show that as the toxicity of subreddits increases, users are more likely to comment on posts from known unreliable websites. Finally, modeling user interactions with an exponential random graph model, we show that when reacting to a Reddit submission that links to a website known for spreading unreliable information, users are more likely to be toxic to users of different political beliefs. Our results collectively illustrate that low-quality/unreliable information not only predicts increased toxicity but also polarizing interactions between users of different political orientations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、ソーシャルメディアプラットフォームRedditにおける、信頼できない情報が政治的市民性や毒性に与える影響について検討する。 信頼できないニュースサイトの記事に対するコメントは、右利きのサブレディットに投稿される頻度が高く、個々のサブレディットでは、平均して信頼できるニュース記事に対するコメントに比べて、有害である可能性が32%高いことを示す。 回帰モデルを用いて, 各サブレディットにおけるパーティショニングとベースライン毒性率を考慮した結果が得られた。 ゼロインフレーションされた負二項回帰を利用して、サブレディットの毒性が増大するにつれて、ユーザーは既知の信頼できないウェブサイトからの投稿にコメントする傾向にあることを示す。 最後に、指数的ランダムグラフモデルを用いてユーザインタラクションをモデル化し、信頼できない情報を広めることで知られるウェブサイトへのリンクをRedditに投稿した場合、ユーザーは異なる政治的信念を持つユーザに対して有害である可能性が高いことを示す。 その結果、低品質で信頼性の低い情報は、毒性の増加を予測するだけでなく、異なる政治的指向を持つユーザ間の相互作用を分極することを示した。

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