“Hayatta başarısız. Git kendini bombala. ”

CNN makalesinde, kadınların kendilerini nasıl algıladıklarına ilişkin makalesinde bulunan, bunun Facebook, Reddit veya bir haber sitesi olsun, bugün internet üzerinden yaygın olduğu gibi yorumlar. Bu tür davranışlar küfür ve isim aramadan kişisel saldırılara, cinsel tacize veya nefret söylemine kadar değişebilir.

Son Pew İnternet Araştırması çevrimiçi olarak 10'ten dördünün çevrimiçi tacizde bulunduğunu ve bu tür davranışlara çok daha fazla tanık olduğunu tespit etti. Trolling o kadar yaygınlaştı ki, birçok web sitesi bile başvurdu. yorumları tamamen kaldırma.

Birçoğu, trolling'in sosyopatik bireylerin küçük, sesli bir azınlığı tarafından yapıldığına inanmaktadır. Bu inanç sadece medyaama aynı zamanda geçmişte bu bireylerle görüşmeye odaklanan trolling araştırması. Hatta bazı çalışmalar, trollerin predispozan olduğunu gösterdi kişisel ve biyolojik özelliklersadizm ve aşırı uyarılma arayışı gibi.

Peki ya tüm troller troller doğmazsa? Ya senin ve benim gibi sıradan insanlarsa? İçinde Araştırmamız, insanların bir çevrimiçi toplulukta doğru koşullar altında başkalarını dolaşmaktan etkilenebileceğini gördük. CNN.com'da yayınlanan 16 milyon yorumunu analiz ederek ve çevrimiçi kontrollü bir deney yaparak, sıradan insanları trol etmeye iten iki önemli faktör belirledik.

Troll yapan nedir?

667 katılımcılarını çevrimiçi bir kitle kaynaklı platform aracılığıyla işe aldık ve ilk testten geçmelerini, ardından bir makale okumalarını ve tartışmalara katılmalarını istedik. Her katılımcıya aynı makaleyi gördü, ancak bazılarına troller tarafından yorumlarla başlayan ve başkalarının tarafsız yorumlar aldığı bir tartışma yapıldı. Burada, trolling, standart topluluk kuralları kullanılarak tanımlanmıştır - örneğin, ad çağırma, küfür, ırkçılık veya taciz. Önceden verilen sınav da ya kolay ya da zor olabilirdi.

CNN.com'daki yorum analizimiz, bu deneysel gözlemlerin doğrulanmasına ve genişletilmesine yardımcı oldu.

Trolling'i etkileyen ilk faktör, kişinin ruh halidir. Deneyimizde, olumsuz ruh hallerine giren insanların trolling yapma olasılıkları çok daha fazlaydı. Ayrıca, abanozların troll'lenmesinin ve haftanın gününün saati ile senkronize edildiğini, doğal insan ruh halleri. Trolling, en sık gece geç saatlerde görülür ve en azından sabahları sık görülür. Trolling ayrıca iş haftası başında Pazartesi günü zirve yaptı.

Ayrıca, olumsuz bir ruh halinin, bu duyguları meydana getiren olayların ötesinde devam edebileceğini keşfettik. Bir kişinin diğer kişilerin trol yorumları yazdığı bir tartışmaya katıldığını varsayalım. Bu kişi ilgisiz bir tartışmaya katılmaya devam ederse, bu tartışmaya katılmaları daha olasıdır.

İkinci faktör, tartışmanın içeriğidir. Bir tartışma bir "troll yorumu" ile başlarsa, o zaman bir troll yorumuyla başlamayan bir tartışmaya kıyasla, daha sonra diğer katılımcılar tarafından trolling olasılığı iki katıdır.

Aslında, bu trol yorumları ekleyebilir. Bir tartışmadaki troll yorumları ne kadar fazlaysa, gelecekteki katılımcıların da tartışmaya katılması olasılığı o kadar yüksek olur. Toplamda, bu sonuçlar bir tartışmadaki ilk yorumların daha sonra trolling için emsal emsal olarak nasıl güçlü ve kalıcı olduğunu ortaya koymaktadır.

Bu iki faktörü kullanarak, trollingin ne zaman gerçekleşeceğini tahmin edip edemeyeceğimizi merak ettik. Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak, bir kişinin zamanın yüzde 80'i civarında trol yapıp yapmadığını tahmin edebildik.

İlginçtir ki, ruh hali ve tartışma bağlamı, belirli bireyleri trol olarak tanımlamaktan daha güçlü bir trolling göstergesidir. Başka bir deyişle, trolling, insanın çevresinden doğası gereği herhangi bir özelliğe bağlı değildir.

Trolling durumsal olduğu için ve sıradan insanlar troll'lerden etkilenebileceğinden, bu tür davranışlar kişiden kişiye yayılmaya başlayabilir. Tartışmadaki tek bir trol yorumu - belki de yatağın yanlış tarafında uyanan bir kişi tarafından yazılmış - diğer katılımcılar arasında daha kötü ruh hallerine ve başka yerlerde daha fazla trol yorumuna yol açabilir. Bu olumsuz davranış yayılmaya devam ettikçe, kontrol edilmezse toplulukta trolling norm haline gelebilir.

Geri mücadele

Bu ayık sonuçlara rağmen, bu araştırmanın halka açık tartışmalar için daha iyi çevrimiçi alanlar yaratmamıza yardımcı olabileceği birkaç yol var.

Trolling'e neyin yol açtığını anlayarak, trolling'in ne zaman olacağını muhtemelen daha iyi tahmin edebiliriz. Bu, potansiyel olarak çekişmeli tartışmaları vaktinden önce tanımlamamızı ve daha sonra bu agresif durumlara müdahale edebilecek moderatörleri önleyici olarak uyarmamızı sağlayabilir.

Makine öğrenmesi algoritmaları da milyonlarca yazıyı tüm insanlardan çok daha hızlı bir şekilde sıralayabilir. Bilgisayarları trolling davranışını tespit etmeleri için eğiterek, istenmeyen içerikleri çok daha hızlı bir şekilde tespit edip filtreleyebiliriz.

Sosyal müdahaleler trolling'i de azaltabilir. İnsanların yakın zamanda yayınlanan yorumları geri almalarına izin verirsek, o zaman pişmanlıktan dolayı pişmanlıklarını en aza indirebiliriz. Bir tartışmanın içeriğini değiştirmek, yapıcı yorumlara öncelik vererek, alçakgönüllülük algısını artırabilir. Bir topluluğun kuralları hakkında bir yazıyı tartışma sayfalarının en üstüne eklemek bile, son bir deney Reddit üzerinde yapılan gösterdi.

Bununla birlikte, trolling ile ilgili yapılacak çok iş var. Organize trolling'in rolünü anlamak bazı istenmeyen davranış türlerini sınırlayabilir.

Trolling ayrıca, farklı tepkiler gerektiren küfürden hedefe yönelik zorbalığa kadar da farklılık gösterebilir.

Bir trol yorumunun etkisini yazarın niyetinden ayırt etmek de önemlidir: Trol başkalarını incitmek mi istedi, yoksa sadece farklı bir bakış açısını ifade etmeye mi çalışıyordu? Bu, istenmeyen bireyleri, sadece fikirlerini iletmek için yardıma ihtiyacı olanlardan ayırmaya yardımcı olabilir.

Çevrimiçi tartışmalar bozulduğunda, sadece suçlu olacak sosyopatlar değil. Biz de hatalıyız. Pek çok “trol” sadece kendimiz gibi kötü bir gün geçiren insanlardır. Çevrimiçi olduğumuz ilham verici ve moral bozucu konuşmalardan sorumlu olduğumuzu anlamak, daha verimli çevrimiçi tartışmalar yapmanın anahtarıdır.

Yazar hakkında

Justin Cheng, Bilgisayar Bilimi Doktora Öğrencisi, Stanford Üniversitesi; Cristian Danescu-Niculescu-Mizil, Bilgi Bilimi Profesörü Cornell Universityve Bilgisayar Bilimi Yardımcı Doçenti Michael Bernstein, Stanford Üniversitesi, Bu makaleye Stanford Üniversitesi'nden Jure Leskovec de katkıda bulunmuştur.

Bu yazı orijinalinde Konuşma. Okumak Orijinal makale.

İlgili Kitaplar

at InnerSelf Pazarı ve Amazon