論文の概要: Hatemongers ride on echo chambers to escalate hate speech diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02479v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 20:30:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 18:09:23.416579
• Title: Hatemongers ride on echo chambers to escalate hate speech diffusion
• Title（参考訳）: ヘイトスピーチ拡散をエスカレートするエコーチャンバーにハトモンガーが乗る
• Authors: Vasu Goel, Dhruv Sahnan, Subhabrata Dutta, Anil Bandhakavi, Tanmoy Chakraborty
• Abstract要約: 我々は3つの人気オンラインソーシャルネットワークで680万以上のユーザーから3200万以上の投稿を分析している。 ヘイトモンガーは、単独のヘイトフルコンテンツに比べて情報の拡散を管理する上で、より重要な役割を担っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.714548893849393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed a swelling rise of hateful and abusive content over online social networks. While detection and moderation of hate speech have been the early go-to countermeasures, the solution requires a deeper exploration of the dynamics of hate generation and propagation. We analyze more than 32 million posts from over 6.8 million users across three popular online social networks to investigate the interrelations between hateful behavior, information dissemination, and polarised organization mediated by echo chambers. We find that hatemongers play a more crucial role in governing the spread of information compared to singled-out hateful content. This observation holds for both the growth of information cascades as well as the conglomeration of hateful actors. Dissection of the core-wise distribution of these networks points towards the fact that hateful users acquire a more well-connected position in the social network and often flock together to build up information cascades. We observe that this cohesion is far from mere organized behavior; instead, in these networks, hatemongers dominate the echo chambers -- groups of users actively align themselves to specific ideological positions. The observed dominance of hateful users to inflate information cascades is primarily via user interactions amplified within these echo chambers. We conclude our study with a cautionary note that popularity-based recommendation of content is susceptible to be exploited by hatemongers given their potential to escalate content popularity via echo-chambered interactions.
• Abstract（参考訳）: 近年、ネット上では憎悪的で虐待的なコンテンツが急増している。 ヘイトスピーチの検出とモデレーションは初期の対策であったが、この解決策にはヘイト生成と伝播のダイナミクスをより深く探究する必要がある。 我々は3つの人気オンラインソーシャルネットワークで680万以上のユーザーから3200万以上の投稿を分析し、憎悪な行動、情報拡散、エコーチャンバーを介する偏極化された組織間の相互関係を調査した。 ヘイトモンガーは、単独のヘイトフルコンテンツに比べて情報の拡散を管理する上で、より重要な役割を担っている。 この観察は、情報カスケードの成長と、憎しみのある俳優のコングロマリゼーションの両方に寄与する。 これらのネットワークの中核的な分布の分離は、憎悪に満ちたユーザーがソーシャルネットワークの中でよりよく接続された位置を獲得し、しばしば情報カスケードを構築するために集まっているという事実を指している。 これらのネットワークでは、ヘイトモンガーがエコーチャンバーを支配します -- ユーザのグループは、特定のイデオロギー的な立場に積極的に順応しています。 情報カスケードを膨らませる憎しみのあるユーザの優位性は、主にこれらのエコーチャンバー内で増幅されたユーザインタラクションを介して行われる。 本研究は, コンテンツに対する人気に基づく推薦が, エコー・チャンバー相互作用によってコンテンツ人気をエスカレートする可能性を考えると, ヘイトモンガーによって悪用されるおそれがある。

関連論文リスト

• Disinformation Echo-Chambers on Facebook [0.27195102129095]
  この章では、Facebookグループ内の協調的不正確な振る舞いを特定するために設計された計算手法を紹介する。 この方法は、投稿、URL、画像の分析に焦点を当て、一部のFacebookグループが組織されたキャンペーンに従事していることを明らかにした。 これらのグループは同一のコンテンツを同時に共有し、ユーザーが嘘や誤解を招く物語を繰り返し遭遇することを露呈する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-14T14:33:16Z)
• CoSyn: Detecting Implicit Hate Speech in Online Conversations Using a Context Synergized Hyperbolic Network [52.85130555886915]
  CoSynは、オンライン会話における暗黙のヘイトスピーチを検出するために、ユーザと会話のコンテキストを明示的に組み込んだ、コンテキスト中心のニューラルネットワークである。 我々は、CoSynが、1.24%から57.8%の範囲で絶対的に改善された暗黙のヘイトスピーチを検出することで、我々のベースラインを全て上回っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T17:30:43Z)
• Non-Polar Opposites: Analyzing the Relationship Between Echo Chambers and Hostile Intergroup Interactions on Reddit [66.09950457847242]
  Redditユーザーの5.97万人の活動と、13年間に投稿された421万人のコメントについて調査した。 我々は、ユーザーが互いに有害であるかどうかに基づいて、政治コミュニティ間の関係のタイプロジを作成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-25T22:17:07Z)
• Quantifying How Hateful Communities Radicalize Online Users [2.378428291297535]
  我々は、他のソーシャルネットワークに伝播するヘイトスピーチの観点から、フロンティアヘイトフルなコミュニティに参加することの影響を計測する。 Redditのデータを使って、1種類のエコーチャンバーに参加する効果を評価する。 有害な言論はコミュニティに留まらないことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T01:13:29Z)
• A Survey on Echo Chambers on Social Media: Description, Detection and Mitigation [13.299893581687702]
  ソーシャルメディア上のエコーチャンバーは、多くのネガティブな結果をもたらす重要な問題である。 我々は、エコーチャンバーの形成に繋がるアルゴリズムと心理学の両方のメカニズムを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T18:20:25Z)
• News consumption and social media regulations policy [70.31753171707005]
  我々は、ニュース消費とコンテンツ規制の間の相互作用を評価するために、反対のモデレーション手法であるTwitterとGabを強制した2つのソーシャルメディアを分析した。 以上の結果から,Twitterが追求するモデレーションの存在は,疑わしいコンテンツを著しく減少させることがわかった。 Gabに対する明確な規制の欠如は、ユーザが両方のタイプのコンテンツを扱う傾向を生じさせ、ディスカウント/エンドレスメントの振る舞いを考慮に入れた疑わしいコンテンツに対してわずかに好みを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T19:26:32Z)
• Online Hate: Behavioural Dynamics and Relationship with Misinformation [0.0]
  YouTubeビデオに100万以上のコメントが寄せられたコーパスでヘイトスピーチ検出を行います。 我々の結果は、ゴドウィンの法則に則って、オンラインの議論は、ますます有害な意見交換へと縮退する傾向にあることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-28T17:30:51Z)
• Right and left, partisanship predicts (asymmetric) vulnerability to misinformation [71.46564239895892]
  我々は、Twitter上でのニュース共有行動を研究することにより、パルチザン、エコーチャンバー、およびオンライン誤情報に対する脆弱性の関係を分析する。 誤情報に対する脆弱性は、左派と右派の両方のユーザーの党派の影響を強く受けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-04T01:36:14Z)
• Racism is a Virus: Anti-Asian Hate and Counterspeech in Social Media during the COVID-19 Crisis [51.39895377836919]
  新型コロナウイルスは、アジアのコミュニティをターゲットにしたソーシャルメディア上で人種差別や憎悪を引き起こしている。 我々は、Twitterのレンズを通して、反アジアヘイトスピーチの進化と普及について研究する。 私たちは、14ヶ月にわたる反アジア的憎悪と反音声のデータセットとして最大となるCOVID-HATEを作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T21:58:09Z)
• Echo Chambers on Social Media: A comparative analysis [64.2256216637683]
  本研究では,4つのソーシャルメディアプラットフォーム上で100万ユーザが生成した100万個のコンテンツに対して,エコーチャンバーの操作的定義を導入し,大規模な比較分析を行う。 議論の的になっているトピックについてユーザの傾きを推測し、異なる特徴を分析してインタラクションネットワークを再構築する。 我々は、Facebookのようなニュースフィードアルゴリズムを実装するプラットフォームが、エコーチャンバの出現を招きかねないという仮説を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T20:00:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。