論文の概要: Who, Why, and How: Disentangling the Effects of Moderation Source, Context, and Language on Post-Removal Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16204v1
• Date: Fri, 15 May 2026 17:21:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.388178
• Title: Who, Why, and How: Disentangling the Effects of Moderation Source, Context, and Language on Post-Removal Behavior
• Title（参考訳）: 誰が、なぜ、どのようにして、モデレーション源、文脈、言語の影響を遠ざけるか
• Authors: Siyi Zhou, Lindsay Young, Marlon Twyman, Emilio Ferrara,
• Abstract要約: 本研究は,Redditにおけるモデレーターソース,違反コンテキスト,言語スタイルがユーザ行動とどのように連携するかを考察する。 ボット・モデレーションは、人間やモデム・モデレーションよりもコンプライアンスが高く、自己検閲も低いことが分かりました。 Modteamモデレーションは最強の自己検閲効果を生み出し、制度的な非人格化が行動退行の意義ある要因であることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6219178799592155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Content moderation is a central mechanism through which platforms attempt to balance user engagement with community governance. Yet existing research has largely treated moderation as a uniform intervention, overlooking how moderator source, violation context, and linguistic style jointly shape user behavior. Drawing on the Human--AI Interaction Theory of Interactive Media Effects (HAII-TIME), this study examines how these three dimensions produce divergent post-moderation behavioral trajectories in a large-scale observational dataset of 11,795,036 moderation events across 9,285,410 users and 61,261 subreddits on Reddit (2021--2025). Using probabilistic behavioral classification, ANOVA, and OLS regression with PCA-derived linguistic features, we find that bot moderation consistently produces higher compliance and lower self-censorship than human or modteam moderation, challenging the assumption that human agency cues are inherently advantageous. Modteam moderation produces the strongest self-censorship effects, suggesting that institutional depersonalization is a meaningful driver of behavioral withdrawal. Violation severity emerges as a critical contingency: linguistic strategies effective in routine contexts -- elaborated explanation, community-scale appeals, direct personal address -- can backfire for serious violations, whereas prosocially framed and emotionally emphatic messages become most effective when stakes are highest. Of 480 linguistic interactions tested, 33 survive FDR correction. These findings extend HAII-TIME by introducing violation salience as a moderator of cue-based processing, and offer empirical grounding for context-adaptive moderation design.
• Abstract（参考訳）: コンテンツモデレーションは、プラットフォームがユーザエンゲージメントとコミュニティガバナンスのバランスをとるための中心的なメカニズムです。 しかし、既存の研究は、モデレーターのソース、違反状況、言語スタイルがユーザ動作を協調的に形作る方法を見越して、モデレーションを一様的介入として扱ってきた。 対話型メディアエフェクトの人間-AIインタラクション理論(HAII-TIME)に基づいて,これらの3次元が,Reddit上での11,795,036件のモデレーションイベント,9,285,410件,61,261件のサブレディット(2021-2025件)を大規模観測データセットで生成する方法について検討した(2021-2025)。 確率的行動分類, ANOVA, OLSレグレッションをPCA由来の言語特徴と組み合わせることで, ボット・モデレーションは人間やモデム・モデレーションよりも順応性が高く, 自己検閲性が低いことが判明した。 Modteamモデレーションは最強の自己検閲効果を生み出し、制度的な非人格化が行動退行の意義ある要因であることを示唆している。 日常的な文脈で有効な言語戦略 -- 精巧な説明、コミュニティスケールのアピール、直接の個人的な住所 -- は深刻な違反に対してバックファイアを起こす可能性があるが、社会的にフレーム化され、感情的に強調されるメッセージは、利害が高ければ最も効果的になる。 480の言語相互作用がテストされ、33のFDR補正が生存した。 これらの知見は, 文脈適応型モデレーション設計のための経験的基盤を提供するキューベース処理のモデレーターとして, 違反サリエンスを導入することで, HAII-TIMEを拡張した。

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