論文の概要: The Peripatetic Hater: Predicting Movement Among Hate Subreddits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17410v1
• Date: Mon, 27 May 2024 17:57:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 14:04:26.431057
• Title: The Peripatetic Hater: Predicting Movement Among Hate Subreddits
• Title（参考訳）: ペラペタペタペタペタの憎悪 : ヘイト・サブレディットの行動予測
• Authors: Daniel Hickey, Daniel M. T. Fessler, Kristina Lerman, Keith Burghardt,
• Abstract要約: 我々は、ヘイト・サブレディットを分類するために新しい方法を使用し、それらが分離するアイデンティティを分類する。 ユーザーの最初のヘイトサブレディットでアクティブになることは、異なるカテゴリーのヘイトサブレディットに追加のヘイトサブレディットでアクティブになる可能性があることを示す。 また、ヘイトサブレディットの追加に参加するユーザー、特に異なるカテゴリーのユーザーが、ヘイトサブレディット全体でより活発になることもわかりました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7949335303516192
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many online hate groups exist to disparage others based on race, gender identity, sex, or other characteristics. The accessibility of these communities allows users to join multiple types of hate groups (e.g., a racist community and misogynistic community), which calls into question whether these peripatetic users could be further radicalized compared to users that stay in one type of hate group. However, little is known about the dynamics of joining multiple types of hate groups, nor the effect of these groups on peripatetic users. In this paper, we develop a new method to classify hate subreddits, and the identities they disparage, which we use to better understand how users become peripatetic (join different types of hate subreddits). The hate classification technique utilizes human-validated LLMs to extract the protected identities attacked, if any, across 168 subreddits. We then cluster identity-attacking subreddits to discover three broad categories of hate: racist, anti-LGBTQ, and misogynistic. We show that becoming active in a user's first hate subreddit can cause them to become active in additional hate subreddits of a different category. We also find that users who join additional hate subreddits, especially of a different category, become more active in hate subreddits as a whole and develop a wider hate group lexicon. We are therefore motivated to train an AI model that we find usefully predicts the hate categories users will become active in based on post text read and written. The accuracy of this model may be partly driven by peripatetic users often using the language of hate subreddits they eventually join. Overall, these results highlight the unique risks associated with hate communities on a social media platform, as discussion of alternative targets of hate may lead users to target more protected identities.
• Abstract（参考訳）: 多くのオンラインヘイトグループは、人種、ジェンダーのアイデンティティ、セックス、その他の特徴に基づいて、他人を分離するために存在している。 これらのコミュニティのアクセシビリティにより、ユーザは複数のタイプのヘイトグループ(人種差別的なコミュニティや偽善的なコミュニティなど)に参加できる。 しかし、複数のタイプのヘイトグループに参加することのダイナミクスや、これらのグループが周産期ユーザーに与える影響についてはほとんど分かっていない。 本稿では,ヘイトサブレッディットを分類する新しい手法と,それらが分離するアイデンティティを考案し,ユーザが近視的になる方法(異なるタイプのヘイトサブレッディットに随伴する)をよりよく理解するために利用する。 ヘイト分類技術は、人身認証されたLSMを使用して、168個のサブレディットから攻撃された保護されたアイデンティティを抽出する。 次に、アイデンティティ攻撃のサブレディットをクラスタ化して、人種差別、反LGBTQ、偽造という3つの幅広い憎悪のカテゴリを見つけます。 ユーザーの最初のヘイトサブレディットでアクティブになることは、異なるカテゴリーのヘイトサブレディットに追加のヘイトサブレディットでアクティブになる可能性があることを示す。 また、特に異なるカテゴリーのヘイトグループに加入するユーザーは、ヘイトグループ全体においてより活発になり、より広いヘイトグループレキシコンを開発する。 ですから私たちは,ポストテキストの読み書きに基づいて,ヘイトカテゴリがアクティブになることを予測できるような,AIモデルをトレーニングする動機を持っています。 このモデルの正確さは、しばしば彼らが最終的に参加する憎しみのサブレディットの言語を使用して、ペパテティックなユーザーによって部分的に駆動される可能性がある。 これらの結果は、ソーシャルメディアプラットフォーム上のヘイトコミュニティにまつわるユニークなリスクを浮き彫りにしている。

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