온라인 토론이 불쾌 해지려고하는 경우를 아는 방법

온라인 토론이 불쾌 해지려고하는 경우를 아는 방법

연구원은 어떤 민간 온라인 대화가 돌아서거나 탈선 할지를 예측하는 모델을 만들었습니다.

연구자들은 Wikipedia 편집자 들간의 수백 가지 교류를 분석 한 후 반복적 인 직접적인 질문이나 단어 "you"의 사용과 같은 대화가 시작될 때 참가자의 언어로 경고 신호를 검색하는 컴퓨터 프로그램을 개발했습니다. 시민의 대화가 잘못 될 것입니다. (Edtor 's note : 온라인 퀴즈에 대한 정보는이 기사의 끝 부분을 참조하십시오.) ( "어떤 대화가 잘못 될지 추측하십시오"온라인 퀴즈 : http://awry.infosci.cornell.edu/)

인사, 감정 표현, "보이는 것"과 같은 헤지스와 "나"와 "우리"라는 단어가 포함 된 조기 교환은 시민으로 남을 가능성이 더 높다는 연구 결과가 나왔습니다.

"매일 수백만 건의 토론이 진행되고 있으며, 이들 모두를 실시간으로 모니터링 할 수는 없습니다. 이 발견을 기반으로 한 시스템은 인간의 사회자가 자신의주의를 더 잘 이끌어내는 데 도움이 될 것입니다. "라고 코넬 대학의 정보 과학 조교수 크리스티안 다 네스 쿠 - 니 컬레 쿠 - 밀실 (Cristian Danescu-Niculescu-Mizil) 종이.

"인간으로서의 우리는 대화가 잘못 될지에 대한 직관을 가지고 있지만 종종 의심 스럽습니다. 우리는 시간의 100 %를 할 수 없습니다. 우리는 이러한 직관을 뛰어 넘거나 복제 할 시스템을 구축 할 수 있을지 의문입니다. "라고 Danescu-Niculescu-Mizil은 말합니다.

"독성"을 평가하기위한 기계 학습 도구 인 Google의 관점을 고려한 컴퓨터 모델은 65 %의 시간 동안 정확했습니다. 인간은 시간의 72 %를 정확하게 추측했습니다.

사람들은 자신의 능력을 테스트하여 온라인 퀴즈에서 어떤 대화가 벗어날 지 짐작할 수 있습니다.

이 연구는 민간에서 시작되었지만 개인 공격으로 변질 된 1,270 대화를 분석했습니다. 편집자가 기사 또는 기타 문제를 토론하는 50 만 개의 Wikipedia "대화"페이지에서 16 백만 대화에서 추려 냈습니다. 그들은 쌍방의 교환을 조사하여, 끝내 버린 각 대화를 동일한 주제에 성공한 대화와 비교하여 결과가 정치와 같은 민감한 주제에 의해 왜곡되지 않도록했습니다.


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연구원은이 모델이 특정 사용자를 금지하거나 특정 주제를 검열하기보다는 위험에 처한 대화를 구제하고 온라인 대화를 개선하는 데 사용될 수 있기를 바랍니다. 비영어권 영어 사용자와 같은 일부 온라인 포스터는 공격적인 것으로 인식 될 수 있다는 것을 인식하지 못할 수 있으며 그러한 시스템의 뾰족 함은 자기 조절에 도움이 될 수 있습니다.

Cornell의 박사 학생 인 조나단 피 장 (Jonathan P. Chang)은 "개인 공격을하는 도구가 있다면 너무 늦었습니다. 이미 공격이 있었기 때문에 사람들은 이미 그것을 보았습니다. "그러나이 대화가 나쁜 방향으로 가고 행동을 취하는 것을 이해하면 그 곳이 좀 더 환영받을 것입니다."

Jigsaw와 Wikimedia Foundation의 공동 연구원들과 공동으로 작성한이 논문은 호주 멜버른에서 열리는 Computational Linguistics 연례 회의 (July 2018)의 일원이 될 것입니다.

*****

어떤 대화가 잘못 될지 추측하십시오!

온라인 퀴즈 지침 :

이 작업에서는 15 쌍의 대화가 표시됩니다. 각 대화에 대해 대화의 처음 두 개의 댓글 만 보게됩니다. 귀하의 임무는 이러한 대화 시작에 기초하여 어떤 대화가 가능할지를 추측하는 것입니다. 결국 개인적인 공격을하게된다. 두 명의 초기 사용자 중 한 명이 

각 질문에 답한 후에는 대답이 올바른지 (녹색으로 표시) 또는 부정확한지 (빨간색으로 표시)에 대한 즉각적인 피드백을 받게됩니다.

더 자세한 정보 :

추측을 할 때 다음과 같은 개인용 공격의 정의를 참조로 사용해야합니다.

개인적 공격 어떤 사람 / 그룹 또는 그 사람 / 그룹의 행동 및 / 또는 업무에 대해 무례하거나 모욕적이거나 무례한 의견입니다.

당신이 코멘트에있는 개인적인 공격을 찾고 있지 않다는 것을 명심하십시오 표시. 오히려, 당신은 참가자가 결국 개인 공격을 게시하도록 유도 할 가능성이있는 교환을 결정하기 위해 사회 역학의 직감을 사용해야합니다 (표시되지 않음). 

때때로, 따옴표가 공격으로 이어질 가능성이 없거나 둘 다 똑같이 보일 수도있는 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 원본 대화에는 이미 사용자가 주석을 추가했으며 실제로는 개인 공격을 유도합니다. 기존 레이블을 '복구'하기 위해 최선을 다하십시오! 

이것은 쉬운 일이 아니며 각 질문에 대답하는 데 몇 분이 걸릴 수 있습니다. 이것이 어려운 작업이므로 처음 세 가지 질문은 점수에 영향을 미치지 않는 "워밍업"질문입니다. 그들은 미래의 공격에 어떤 요소가 작용할지를 "조정"할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 기억해, 가능한 한 많은 라벨을 복구하는 것이 당신의 임무입니다.

작업의 성격 상 이러한 주석에는 공격적인 내용이 포함될 수 있습니다. 죄송합니다.

온라인 퀴즈는 여기를 클릭하십시오.

출처: Cornell University

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