トローリング行動に人々が関与する理由

トローリング行動に人々が関与する理由

"人生で失敗する。 自分の爆弾に行く 会話

それがFacebook、Reddit、ニュースサイトのいずれであっても、インターネット上では、女性が自分自身をどのように認識しているかについてのCNNの記事に掲載されているこのようなコメントが流行っています。 そのような行動は、冒涜と名声から個人的な攻撃、性的嫌がらせ、または差別的な発言に至るまで広範囲に及ぶ可能性があります。

最近のピューインターネットアンケート オンラインで10の4人が嫌がらせを受けていることがわかりました。 トローリングは非常に広がり、いくつかのウェブサイトが コメントを完全に削除する.

多くの人は、トローリングは、社会病的な個人の小さな、声の少数の人々によって行われると信じています。 この信念は、 メディアこれらの個人にインタビューすることに焦点を合わせたトローリングに関する過去の研究においても同様であった。 いくつかの研究は、トロールが 個人的および生物学的形質サディズムや過度の刺激を求める傾向など、

しかし、すべてのトロールが生まれたトロールでない場合はどうなりますか? もし彼らがあなたと私のような普通の人であれば? に 私たちの研究私たちは、人々がオンラインコミュニティの適切な状況下で他人を騙すように影響を受けることがあることを発見しました。 CNN.comの16件のコメントを分析し、オンラインで制御された実験を実施することで、私たちは普通の人にトロールを引き起こす2つの重要な要因を特定しました。

トロールを作るのは何ですか?

667の参加者をオンラインのクラウドソーシングプラットフォームで募集し、まずクイズをしてから記事を読んで議論に参加するように要請しました。 すべての参加者は同じ記事を見ましたが、中には中傷的なコメントを見ていたトロールのコメントから始まった議論がありました。 ここで、トローリングは、標準のコミュニティガイドライン(名前の呼び出し、冒涜、人種差別やハラスメントなど)を使用して定義されています。 あらかじめ与えられていたクイズもまた、簡単で困難なものに変えられました。

CNN.comのコメントの分析は、これらの実験的観察結果を検証し拡張するのに役立った。

トローリングに影響すると思われる最初の要素は、人の気分です。 私たちの実験では、負の気分にさらされた人々は、トローリングを始める可能性がより高くなりました。 私たちはまた、昼と昼の時間帯との同期を取って、 自然な人間の気分パターン。 トローリングは、夜遅くに最も頻繁であり、朝には最も頻繁に起こる。 トローリングは、作業週の初めに月曜日にピークに達します。

さらに、我々は、負の気分は、それらの感情をもたらした事象を超えて持続し得ることを発見した。 他の人がトロールのコメントを書いたディスカッションに参加したとします。 その人が無関係な議論に参加すると、その議論に巻き込まれる可能性が高くなります。

第二の要因は、ディスカッションの文脈です。 ディスカッションが「トロールのコメント」から始まる場合は、後で他の参加者がトローすることに比べて、トロールのコメントで始まらないディスカッションと比較して2倍の確率で実行されます。

実際には、これらのトロールのコメントを追加することができます。 ディスカッションの中でトロールのコメントが増えるほど、将来の参加者はディスカッションをより多くするようになります。 全体として、これらの結果は、ディスカッションの最初のコメントが、後のトローリングのための強く永続的な先例をどのように設定するかを示しています。

我々は、これらの2つの要因を使用して、トローリングが発生するかどうかを予測できるかどうかを検討しました。 マシンラーニングアルゴリズムを使用して、ある人が時間の80パーセントについてトローするかどうかを予測することができました。

興味深いことに、気分とディスカッションの文脈は、トロールとして特定の個人を特定することより、一緒にトローリングのより強力な指標となりました。 換言すれば、トローリングは、固有の特性よりも人間の環境により多く引き起こされる。

トローリングは状況的であり、普通の人々はトロールに影響を受けることがあるので、そのような行動は人から人へと広がる可能性があります。 ディスカッションの1つのトロールのコメントは、おそらくベッドの反対側で目を覚ました人によって書かれたもので、他の参加者の気分が悪くなり、さらには他の場所でコメントを書き込むことがあります。 この否定的な振る舞いが伝播し続けると、未確認のままにすると、トローリングがコミュニティの標準になる可能性があります。

反撃

これらの冷静な結果にもかかわらず、この調査が公開ディスカッションのためのより良いオンラインスペースを作成するのに役立ついくつかの方法があります。

トローリングの原因を理解することで、トローリングがいつ起こるかをより正確に予測できます。 これにより、潜在的に論争の可能性のあるディスカッションを事前に特定し、この積極的な状況に介入できる司会者に事前に警告することができます。

機械学習アルゴリズムは、何百万という投稿を何らかの人間よりずっと素早く分類することもできます。 トローリング動作を検出するようにコンピュータを訓練することにより、望ましくないコンテンツをより迅速に識別してフィルタリングすることができます。

社会的介入はまた、トローリングを減らすことができる。 最近投稿されたコメントを撤回させることができれば、その瞬間の熱狂的な投稿からの後悔を最小限に抑えることができるかもしれません。 議論の文脈を変更するには、建設的なコメントの優先順位をつけることによって、礼儀正しさの認識を高めることができます。 コミュニティのルールに関する投稿をディスカッションページの先頭に固定するだけでも、 最近の実験 Redditで行われた。

それにもかかわらず、トローリングに取り組むためにはさらに多くの作業が必要です。 組織的なトローリングの役割を理解することで、いくつかのタイプの望ましくない動作が制限される可能性があります。

トローリングは、宣誓から標的とされるいじめへの重症度も異なります。これは、異なる反応を必要とします。

トロールのコメントを作者の意図と区別することも重要です。トロールは他の人を傷つけることを意味しましたか、あるいは異なる視点を表現しようとしていましたか? これは、望ましくない人を自分のアイデアを伝えるのを助けるだけの人から分離するのに役立ちます。

オンラインでの議論が崩れると、それは責任を負わなければならない社会病理だけではありません。 我々はまた間違っている。 多くの "トロール"は、悪い一日を過ごしている自分自身のような人々です。 私たちがオンラインになっているインスピレーションと抑うつの両方の会話を担当していることを理解することは、より生産的なオンラインディスカッションを行う上で重要です。

著者について

ジャスティン・チェン(Justin Cheng)、コンピュータサイエンスの博士号、 スタンフォード大学; Cristian Danescu-Niculescu-Mizil、情報科学専攻教授、 コー​​ネル大学、およびMichael Bernstein、コンピュータサイエンス助教授、 スタンフォード大学、 スタンフォード大学のJure Leskovecもこの記事に貢献しました。

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

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