트위터 새 1, 2, 3
연구팀은 증오심 표현을 줄이기 위해 트위터에서 세 가지 반박 전략을 테스트했습니다.  (그래픽: 얼라이언스 F)

문제가 있는 댓글을 삭제하는 것의 대안은 수많은 조직에서 온라인 증오 발언을 해결하기 위해 사용하는 표적 반박을 사용하는 것입니다.

"counterspeech"에 대한 연구에 따르면 영향을 받는 사람들에 대한 공감을 유도하여 온라인 증오심 표현을 억제할 수 있습니다.

대조적으로, 유머를 사용하거나 가능한 결과에 대한 경고는 거의 효과가 없다고 연구원들은 말합니다.

혐오 댓글을 조정하기 위해 많은 소셜 미디어 플랫폼에서 정교한 필터를 개발했습니다. 그러나 이것들만으로는 문제를 해결하기에 충분하지 않습니다. 예를 들어 페이스북은 (2021년 5월 유출된 내부 문서에 따르면) 사용자가 게시한 혐오 댓글의 XNUMX% 이상을 삭제할 수 없다고 추정합니다. 또한 자동 필터는 부정확 표현의 자유를 해칠 수 있습니다.


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증오심 표현 댓글 삭제의 대안

문제가 있는 댓글을 삭제하는 것의 대안은 수많은 조직에서 온라인 증오 발언을 해결하기 위해 사용하는 표적 반박을 사용하는 것입니다. 하지만 지금까지는 어떤 반박 전략이 온라인 적개심을 해결하는 데 가장 효과적인지에 대해 알려진 바가 거의 없습니다.

ETH Zurich의 공공 정책 교수인 Dominik Hangartner가 이끄는 연구원 팀은 취리히 대학의 동료들과 협력하여 어떤 종류의 메시지가 혐오 발언 작성자가 그것을 잘라내도록 부추길 수 있는지 조사했습니다.

연구자들은 기계 학습 방법을 사용하여 1,350명의 영어 사용자를 식별했습니다. 트위터 인종 차별 또는 외국인 혐오 콘텐츠를 게시한 사용자 그들은 무작위로 이 계정을 통제 그룹이나 자주 사용되는 세 가지 반론 전략 중 하나에 할당했습니다.

결과는 과학 국립 아카데미의 절차, 명확합니다. 증오심 표현의 영향을 받는 사람들에게 공감을 불러일으키는 반론 메시지만이 보낸 사람이 행동을 바꾸도록 설득할 수 있습니다.

증오심 표현에 대한 대응

그러한 반응의 예는 다음과 같습니다. "당신의 게시물은 유대인들이 읽기에 매우 고통스럽습니다… 또한 사용자가 증오 트윗을 삭제할 확률이 크게 증가했습니다.

반대로 증오 트윗 작성자는 유머러스한 반대 발언에 거의 반응하지 않았습니다. 자신의 가족, 친구, 동료도 자신의 혐오 댓글을 볼 수 있다는 사실을 발신자에게 상기시켜주는 메시지도 소용이 없었다. 이 두 가지 전략은 증오심 표현을 근절하기 위해 노력하는 조직에서 자주 사용하기 때문에 놀랍습니다.

"우리는 확실히 인터넷에서 증오심 표현에 대한 만병통치약을 찾지 못했지만 어떤 전략이 효과가 있고 어떤 전략이 효과가 없는지에 대한 중요한 단서를 발견했습니다."라고 Hangartner는 말합니다. 남은 연구는 모든 공감 기반 응답이 비슷하게 잘 작동하는지 또는 특정 메시지가 더 효과적인지 여부입니다. 예를 들어, 증오심 표현 작성자는 피해자의 입장이 되어 보거나 유사한 관점을 채택하도록 요청받을 수 있습니다(“사람들이 당신에 대해 그렇게 이야기하면 기분이 어떨 것 같나요?”).

이 연구는 혐오 발언을 감지하는 알고리즘을 개발하고 추가적인 반론 전략을 테스트 및 개선하기 위한 보다 포괄적인 프로젝트의 일부입니다. 이를 위해 연구팀은 시민사회 프로젝트 Stop Hate Speech를 시작한 스위스 여성우산단체 연합 F와 협력하고 있다. 이 협력을 통해 과학자들은 동맹 F가 반론 메시지의 디자인과 내용을 최적화할 수 있는 경험적 기반을 제공할 수 있습니다.

“연구 결과는 저를 매우 낙관적으로 만듭니다. 우리는 이제 처음으로 실생활에서 반대 발언의 효과를 보여주는 실험적 증거를 갖게 되었습니다.

스위스 혁신 에이전시 Innosuisse는 이 작업을 후원했으며, 이 작업에는 각각 신문 Blick과 20 Minuten을 통해 미디어 회사인 Ringier와 TX Group도 참여했습니다.

출처: ETH 취리히, 기존 연구

하다

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