研究者は、どの民間のオンライン会話が回って脱線するかを予測するモデルを作成しました。
研究者は、ウィキペディアの編集者の間で数百の交流を分析した後、反復的な直接質問や "あなた"という言葉の使用など、会話の開始時に参加者の言語の警告兆候をスキャンするコンピュータプログラムを開発した市民の会話がうまくいかない。 （Edtor's note：オンラインクイズについては、この記事の最後を参照してください）（「どの会話が失敗するのか推測する」オンラインクイズ： http://awry.infosci.cornell.edu/)
私たちは、挨拶、感謝の気持ち、「それは思われます」、「私」と「私たち」という言葉が民間に残る可能性が高いという早期の交換を発見しました。
「毎日何百万もの議論が行われており、皆さんがそれらのすべてを監視することはできません。 この知見に基づいたシステムは、人間のモデレーターが自分の注意を向けるのを助けるかもしれません」とコーネル大学の情報科学准教授であるCristian Danescu-Niculescu-Mizilは述べています。 紙.
「人間として、私たちは会話がうまくいかないかどうかの直感を持っていますが、それはたいていの疑いです。 私たちは時間の100パーセントを行うことはできません。 私たちは、この直感を超えて複製するシステムを構築できるかどうか疑問に思っています」とDanescu-Niculescu-Mizilは言います。
「毒性」を評価するための機械学習ツールであるGoogleの視点も、65％の間で正しいと考えられていた。 人間は時間の72％を正確に推測しました。
人々はオンラインクイズでどの会話が脱線するかを推測する自分の能力をテストすることができます。
この研究では、市民社会ではじまったが、個人的な攻撃に冒された1,270の会話を分析した。編集者が記事やその他の問題について議論している50万人のWikipediaの "トーク"ページ全体で16万回の会話から抜け出した。 彼らは対になって交換を調べ、悪い終わりの会話と同じ話題に成功した会話を比較したので、結果は政治のような敏感な主題によって歪曲されなかった。
研究者は、このモデルが特定のユーザーを禁止したり、特定のトピックを検閲するよりも、リスクの高い会話を救い、オンライン対話を改善するのに役立つことを願っています。 英語を母国語としない話し手のようなオンラインのポスターでは、攻撃的であると認識される可能性があり、そのようなシステムからの動きが自分自身を調整するのに役立つかもしれません。
コーネル大学の博士課程のジョナサン・チャン博士は、「私は個人的な攻撃をするツールを持っていれば、既に攻撃が行われており、人々はすでにそれを見ているので、すでに遅すぎる」と語る。 「しかし、この会話が悪い方向に進み、行動を起こしていることを理解すれば、それはもう少し歓迎するかもしれない」
JigsawとWikimedia Foundationの共同研究者と共同で作成されたこの論文は、オーストラリアのメルボルンで開催されたComputational Linguistics学会の年次総会（July 2018）に参加する予定です。
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どんな会話がうまくいかないかを推測してください！
オンラインクイズの手順：
このタスクでは、会話の15ペアが表示されます。 会話ごとに、会話の最初の2つのコメントだけが表示されます。 あなたの仕事は、これらの会話の初心者に基づいて、どちらの会話が可能性が高いのかを推測することです 最終的には個人的な攻撃につながる 2人の初期ユーザーの1人から。
各質問に答えると、あなたの答えが正しいか（緑で表示されているか）、正しくないか（赤で表示されているか）の瞬間的なフィードバックが得られます。
詳細：
推測の際には、以下のような個人攻撃の定義を参考にしてください。
A 個人的な攻撃 人/グループまたはその人/グループの行動および/または仕事に無礼、侮辱、または無礼なコメントです。
コメントには個人的な攻撃はありません。 示す。 むしろ、社会的ダイナミクスの直感を使用して、参加者の1人が最終的に個人の攻撃を掲示する可能性が高い（あなたは表示されません）かどうかを判断する必要があります。
見積もりが攻撃につながる可能性がないか、どちらも同じように見えるように見えるかもしれません。 ただし、ソースの会話はすでに人間によって注釈が付けられており、実際には個人の攻撃につながることに注意してください。 それらの既存のラベルを '回復'するために最善を尽くしてください！
これは簡単な作業ではなく、各質問に答えるのに数分かかることがあります。 これは難しい作業ですから、最初の3つの質問はスコアに影響を与えない「ウォームアップ」の質問です。 将来の攻撃にどのような要因が影響を及ぼす可能性が高いかを「調整」するのに役立ちます。 でも覚えておいて、 あなたの仕事はできるだけ多くのラベルを回復することです.
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情報源： コーネル大学
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