論文の概要: Beyond Trial-and-Error: Predicting User Abandonment After a Moderation Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14846v2
• Date: Mon, 29 Apr 2024 09:16:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 20:29:37.014608
• Title: Beyond Trial-and-Error: Predicting User Abandonment After a Moderation Intervention
• Title（参考訳）: トライアル・アンド・エラーを超えて: モデレーション介入後のユーザ停止を予測する
• Authors: Benedetta Tessa, Lorenzo Cima, Amaury Trujillo, Marco Avvenuti, Stefano Cresci,
• Abstract要約: 本稿では,Redditにおけるモデレーション介入の効果を予測する新しいタスクを提案する。 ユーザの活動、毒性、関係性、書き込みスタイルに関する情報を伝達する142の機能のセットを計算するために、138万の投稿のデータセットを使用します。 本研究は,モデレーション介入の効果を予測できる可能性を示し,予測コンテンツのモデレーションにおける新たな研究方向の道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6918368994425961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current content moderation practices follow the trial-and-error approach, meaning that moderators apply sequences of interventions until they obtain the desired outcome. However, being able to preemptively estimate the effects of an intervention would allow moderators the unprecedented opportunity to plan their actions ahead of application. As a first step towards this goal, here we propose and tackle the novel task of predicting the effect of a moderation intervention. We study the reactions of 16,540 users to a massive ban of online communities on Reddit, training a set of binary classifiers to identify those users who would abandon the platform after the intervention - a problem of great practical relevance. We leverage a dataset of 13.8M posts to compute a large and diverse set of 142 features, which convey information about the activity, toxicity, relations, and writing style of the users. We obtain promising results, with the best-performing model achieving micro F1 = 0.800 and macro F1 = 0.676. Our model demonstrates robust generalizability when applied to users from previously unseen communities. Furthermore, we identify activity features as the most informative predictors, followed by relational and toxicity features, while writing style features exhibit limited utility. Our results demonstrate the feasibility of predicting the effects of a moderation intervention, paving the way for a new research direction in predictive content moderation aimed at empowering moderators with intelligent tools to plan ahead their actions.
• Abstract（参考訳）: 現在のコンテンツモデレーションのプラクティスは、トライアル・アンド・エラーのアプローチに従っている。 しかし、介入の効果を事前に見積もることによって、モデレーターは適用前に自分の行動を計画する前例のない機会を得ることができる。 本稿では,この目標に向けた第一歩として,モデレーション介入の効果を予測する新しい課題を提案する。 Reddit上の大規模なオンラインコミュニティの禁止に対する16,540人のユーザの反応を調査し、介入後にプラットフォームを放棄するであろうユーザを特定するためにバイナリ分類器のセットをトレーニングします。 138万の投稿のデータセットを利用して、ユーザの活動、毒性、関係、書き込みスタイルに関する情報を伝達する、大規模で多様な142のフィーチャのセットを計算します。 その結果,マイクロF1=0.800,マクロF1=0.676が達成された。 このモデルは,これまで見つからなかったコミュニティのユーザに対して,堅牢な一般化性を示す。 さらに,アクティビティの特徴を最も情報に富む予測因子として認識し,それに続いてリレーショナルおよび毒性の特徴を呈し,書き込みスタイルの特徴は限られた有用性を示す。 本研究は,モデレーターの動作を計画するための知的ツールを用いたモデレーターの活用を目的とした,モデレーターによるコンテンツモデレーションにおける新たな研究方向の道を開くことによる,モデレーターの介入効果の予測の可能性を示すものである。

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