論文の概要: Collective moderation of hate, toxicity, and extremity in online
discussions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00357v4
- Date: Mon, 11 Dec 2023 13:49:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 20:40:32.919620
- Title: Collective moderation of hate, toxicity, and extremity in online
discussions
- Title（参考訳）: オンライン討論におけるヘイト、毒性、過激な集団的モデレーション
- Authors: Jana Lasser and Alina Herderich and Joshua Garland and Segun Taofeek
Aroyehun and David Garcia and Mirta Galesic
- Abstract要約: われわれはTwitter上で4年間に13万件以上の議論を交わした大規模なコーパスを分析した。
我々は、後続のつぶやきにおけるヘイトスピーチの確率に関係している可能性のある、さまざまな談話の次元を識別する。
事実によって必ずしも支持されない単純な意見を表現することは、その後の議論において最も憎悪に関係している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.114199733551736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How can citizens address hate in online discourse? We analyze a large corpus
of more than 130,000 discussions on Twitter over four years. With the help of
human annotators, language models and machine learning classifiers, we identify
different dimensions of discourse that might be related to the probability of
hate speech in subsequent tweets. We use a matching approach and longitudinal
statistical analyses to discern the effectiveness of different counter speech
strategies on the micro-level (individual tweet pairs), meso-level (discussion
trees) and macro-level (days) of discourse. We find that expressing simple
opinions, not necessarily supported by facts, but without insults, relates to
the least hate in subsequent discussions. Sarcasm can be helpful as well, in
particular in the presence of organized extreme groups. Mentioning either
outgroups or ingroups is typically related to a deterioration of discourse. A
pronounced emotional tone, either negative such as anger or fear, or positive
such as enthusiasm and pride, also leads to worse discourse quality. We obtain
similar results for other measures of quality of discourse beyond hate speech,
including toxicity, extremity of speech, and the presence of extreme speakers.
Going beyond one-shot analyses on smaller samples of discourse, our findings
have implications for the successful management of online commons through
collective civic moderation.
- Abstract（参考訳）: 市民はどうやって憎しみに対処できるのか?
4年間でtwitter上で13万件を超える議論のコーパスを分析した。
人間のアノテータ、言語モデル、機械学習分類器の助けを借りて、後続のつぶやきにおけるヘイトスピーチの確率と関係のある言論の異なる次元を識別する。
我々は,マイクロレベル(個別ツイート対),メソレベル(判断木),マクロレベル(日)の会話における異なる対声戦略の有効性を明らかにするために,マッチングアプローチと縦断統計分析を用いた。
事実によって必ずしも支持されるのではなく、侮辱のない単純な意見を表現することは、その後の議論において最も憎悪に関係している。
サルカズムはまた、特に組織化された極端な群の存在においても役立つ。
アウトグループまたはイングループへの言及は、典型的には談話の劣化に関連している。
怒りや恐怖などの否定的な感情のトーンや、熱意やプライドのような肯定的な感情のトーンも、会話の質を悪化させる。
また, ヘイトスピーチ以外にも, 有害性, 発話の極端性, 極端な話者の存在など, 発話の質に関する他の指標についても同様の結果を得た。
会話の小さなサンプルをワンショット分析するだけでなく,集合的市民モデレーションによるオンラインコモンズの管理が成功に繋がる可能性が示唆された。
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