調査チームは、ヘイトスピーチを減らすために、TwitterでXNUMXつの異なるカウンタースピーチ戦略をテストしました。 （グラフィック：アライアンスF）
問題のあるコメントを削除する代わりに、ターゲットを絞ったヘイトスピーチを使用することもできます。これは、多くの組織がオンラインの悪意のある表現に取り組むために使用しています。
「カウンタースピーチ」に関する調査によると、影響を受けた人々に共感を示すことで、オンラインのヘイトスピーチを抑制することができます。
対照的に、ユーモアや起こりうる結果の警告の使用はほとんど効果がない、と研究者たちは言います。
嫌なコメントを和らげるために、多くのソーシャルメディアプラットフォームは洗練されたフィルターを開発しました。 ただし、これらだけでは問題を解決するのに十分ではありません。 たとえば、Facebookは（2021年5月にリークされた内部文書によると）ユーザーが投稿した嫌いなコメントのXNUMX％以上を削除することはできないと推定しています。 さらに、自動フィルターは 不正確 言論の自由を損なう可能性があります。
悪意のある表現のコメントを削除する代わりに
問題のあるコメントを削除する代わりに、ターゲットを絞ったヘイトスピーチを使用することもできます。これは、多くの組織がオンラインの悪意のある表現に取り組むために使用しています。 しかし、これまで、オンラインの敵意に対処するのにどのカウンタースピーチ戦略が最も効果的であるかについてはあまり知られていませんでした。
ETHチューリッヒの公共政策の教授であるDominikHangartnerが率いる研究者チームは、チューリッヒ大学の同僚と協力して、どのようなメッセージがヘイトスピーチの作者にそれを排除するように促すことができるかを調査しました。
機械学習手法を使用して、研究者は1,350の英語を話すことを特定しました Twitter 人種差別的または外国人嫌いのコンテンツを公開したユーザー。 彼らはこれらのアカウントをコントロールグループまたは次のXNUMXつの頻繁に使用されるカウンタースピーチ戦略のXNUMXつにランダムに割り当てました：人種差別、ユーモア、または起こりうる結果の警告の対象となるグループへの共感を引き出すメッセージ。
に表示される結果 米国科学アカデミー紀要、明確です。ヘイトスピーチの影響を受けた人々に共感を呼び起こす反発的なメッセージだけが、送信者に彼らの行動を変えるように説得する可能性があります。
悪意のある表現への対応
そのような反応の例は次のようになります。「あなたの投稿はユダヤ人が読むのが非常に苦痛です…」対照群と比較して、憎悪のツイートの作者は、そのような共感を誘発する介入の後、人種差別的または外国人嫌いのコメントを約XNUMX分のXNUMX少なく投稿しました。 さらに、ユーザーが嫌いなツイートを削除する可能性が大幅に高まりました。
対照的に、憎悪のつぶやきの作者は、ユーモラスな反論にほとんど反応しませんでした。 家族、友人、同僚も彼らの嫌なコメントを見ることができることを送信者に思い出させるメッセージでさえ、効果的ではありませんでした。 これらのXNUMXつの戦略は、ヘイトスピーチとの闘いに取り組む組織によって頻繁に使用されているため、これは驚くべきことです。
「インターネット上でのヘイトスピーチに対する万能薬は確かに見つかりませんでしたが、どの戦略が機能し、どの戦略が機能しないかについての重要な手がかりを発見しました」とHangartner氏は言います。 まだ研究されていないのは、すべての共感に基づく応答が同様にうまく機能するかどうか、または特定のメッセージがより効果的であるかどうかです。 たとえば、悪意のある表現の作成者は、被害者の立場に立つように促されたり、同様の見方を採用するように求められたりする可能性があります（「人々があなたのことをそのように話しているとしたらどう思いますか？」）。
この調査は、ヘイトスピーチを検出するアルゴリズムを開発し、さらに反発話戦略をテストおよび改良するためのより包括的なプロジェクトの一部です。 この目的のために、研究チームは、市民社会プロジェクトStop HateSpeechを開始したスイスの女性傘下組織同盟Fと協力しています。 このコラボレーションを通じて、科学者は同盟Fの経験的基盤を提供し、カウンタースピーチメッセージのデザインと内容を最適化することができます。
「調査結果は私を非常に楽観的にさせます。 初めて、実際の状況でのカウンタースピーチの有効性を示す実験的証拠が得られました」と、アライアンスFのエグゼクティブディレクターであり、Stop HateSpeechの共同イニシエーターであるSophieAchermannは述べています。
スイスのイノベーションエージェンシーであるInnosuisseがこの作業を後援し、メディア企業のRingierとTXGroupがそれぞれ新聞Blickと20Minutenを介して関与しました。
情報源： スイス連邦工科大学チューリッヒ校, 最初の研究
関連書籍：
リスクが高いときに話すための重要な会話ツール、第 XNUMX 版
ケリー・パターソン、ジョセフ・グレニー 他
長いパラグラフの説明がここに入ります。違いを決して分けない：あなたの人生がそれに依存しているかのように交渉する
クリス・ヴォスとタール・ラズ
長いパラグラフの説明がここに入ります。重要な会話：賭け金が高いときに話すためのツール
ケリー・パターソン、ジョセフ・グレニー 他
長いパラグラフの説明がここに入ります。見知らぬ人と話す: 知らない人について知っておくべきこと
マルコム・グラッドウェル
長いパラグラフの説明がここに入ります。難しい会話: 最も重要なことを話し合う方法
ダグラス・ストーン、ブルース・パットン他
長いパラグラフの説明がここに入ります。
