Çevrimiçi Bir Tartışmanın Kötüleşmeye Başlayıp Çıkmayacağını Nasıl Bilirsiniz?

Çevrimiçi Bir Tartışmanın Kötüleşmeye Başlayıp Çıkmayacağını Nasıl Bilirsiniz?

Araştırmacılar, hangi sivil çevrimiçi sohbetlerin bir dönüşe yol açabileceğini ve raydan çıkabileceğini tahmin etmek için bir model yarattı.

Araştırmacılar, Wikipedia editörleri arasındaki yüzlerce değişimi analiz ettikten sonra, bir konuşmanın başında katılımcıların dilindeki uyarı işaretlerini tarayan bir bilgisayar programı geliştirdiler - örneğin, “başlangıçta” kelimesini tekrar tekrar kullanmak, doğrudan sorgulamak veya kullanmak gibi. sivil konuşmalar ters gidecekti. (Edtor'un notu: Çevrimiçi bilgi yarışması hakkında daha fazla bilgi için bu makalenin sonuna bakın.) ("Hangi konuşmanın ters gideceğini tahmin edin") çevrimiçi sınav: http://awry.infosci.cornell.edu/)

Çalışma, tebrikler, şükran ifadeleri, “göründüğü gibi” korumaları ve “ben” ve “biz” kelimelerini içeren erken borsaların medeni kalması daha olasıydı.

“Her gün milyonlarca tartışma var ve bunların hepsini canlı olarak izleyemiyorsunuz. Bu bulguya dayanan bir sistem, insan moderatörlerin dikkatlerini daha iyi yönlendirmelerine yardımcı olabilir, ”diyor Cornell Üniversitesi'nde bilgi bilimi profesörü ve yardımcı yazar yardımcısı Cristian Danescu-Niculescu-Mizil kağıt.

“Biz insanlar olarak, bir sohbeti ters yapmak üzere olup olmadığına dair bir sezgiye sahibiz, ancak bu genellikle bir şüphedir. Zamanın yüzde 100'inde yapamayız. Danescu-Niculescu-Mizil, “Bu sezgiyi çoğaltacak veya hatta ötesine geçecek sistemler inşa edip edemeyeceğimizi merak ediyoruz” dedi.

Google’ın Perspektifini de göz önünde bulunduran bilgisayar modeli, “toksisiteyi” değerlendirmek için kullanılan bir makine öğrenme aracı, zamanın yüzde 65'i kadardı. İnsanlar zamanın yüzde 72 doğru tahmin etti.

İnsanlar hangi sohbetlerin çevrimiçi sınavda raydan çıkacağını tahmin etmek için kendi yeteneklerini test edebilir.

Çalışma, müstehcen başlayan, ancak editörlerin makaleleri veya diğer konuları tartıştığı 1,270 milyon Vikipedi “konuşma” sayfalarındaki 50 milyon konuşmalardan elde edilen kişisel saldırılara dönüşen 16 konuşmalarını analiz etti. Kötü bir şekilde biten her bir sohbeti, aynı konuda başarılı olanlarla karşılaştırarak, borsaları çiftler halinde incelediler, bu nedenle sonuçlar, politika gibi hassas bir konu tarafından çarpıtılmadı.


InnerSelf'ten En Son Haberleri Alın


Araştırmacılar, bu modelin belirli kullanıcıları yasaklamak veya belirli konulara sansürlemek yerine risk altındaki sohbetleri kurtarmak ve çevrimiçi diyalogu geliştirmek için kullanılabileceğini umuyor. Doğal olmayan İngilizce konuşanlar gibi bazı çevrimiçi posterler, saldırgan olarak algılanabileceğini fark etmeyebilir ve böyle bir sistemden gelen dürtmeler, kendi kendilerini ayarlamasına yardımcı olabilir.

Cornell'de doktora öğrencisi olan yazar Jonathan P. Chang, “Kişisel saldırıları bulan araçlara sahipsem, çok geç oldu, çünkü saldırı çoktan gerçekleşti ve insanlar çoktan gördü,” diyor. “Ama eğer bu konuşmanın kötü bir yöne gittiğini anlarsanız ve o zaman harekete geçerseniz, bu mekanı biraz daha misafirperver hale getirebilir.”

Jigsaw ve Wikimedia Foundation’da ek ortaklarla birlikte yazılmış makale, Avustralya’da Melbourne’de Hesaplamalı Dilbilim Derneği’nin yıllık toplantısının (Temmuz 2018) bir parçası olacak.

*****

Hangi konuşmanın ters gideceğini tahmin et!

Çevrimiçi Sınav Talimatları:

Bu görevde, 15 konuşma çiftleri gösterilecek. Her görüşme için, görüşmedeki ilk iki yorumu görebileceksiniz. İşiniz, bu konuşma başlatıcılarına dayanarak, hangi konuşmanın daha muhtemel olduğunu tahmin etmektir. Sonunda kişisel bir saldırıya neden ilk iki kullanıcıdan birinden.

Her soruyu cevapladıktan sonra, cevabınızın doğru (yeşil ile belirtilmiş) veya yanlış (kırmızı ile belirtilmiş) olup olmadığı hakkında anında geri bildirim alacaksınız.

Daha fazla ayrıntı:

Tahminde bulunurken, kişisel bir saldırı için aşağıdaki tanımı referans olarak kullanmalısınız:

A kişisel saldırı Bir kişiye / gruba veya bu kişinin / grubun eylemlerine ve / veya çalışmasına karşı kaba, hakaret veya saygısızlık eden bir yorumdur.

Yorumlarda kişisel saldırılar aramayacağınızı unutmayın. gösterilen. Daha ziyade, hangi değişimin katılımcılardan birinin sonunda (gösterilmemiştir) kişisel bir saldırı göndermesine neden olacağına karar vermek için sosyal dinamikleri sezginizi kullanıyor olmalısınız.

Bazen, hiçbir teklifin bir saldırıya yol açması muhtemel gibi görünmüyor veya her ikisi de eşit derecede muhtemel görünüyor. Ancak, kaynak sohbetlerin insanlar tarafından zaten not aldıklarını ve birinin gerçekten kişisel bir saldırıya yol açtığını lütfen unutmayın. Mevcut etiketleri 'kurtarmak' için elinizden geleni yapın!

Bu kolay bir iş değildir ve her soruyu cevaplamak birkaç dakika sürebilir. Bu zor bir görev olduğundan, ilk üç soru puanınızı etkilemeyecek "ısınma" sorularıdır; Gelecekteki saldırılara işaret etmede hangi faktörlerin muhtemel olduğuna dair düşüncelerinizi "kalibre etmenize" yardımcı olmak için oradalar. Ama hatırla, Senin görevin mümkün olduğunca çok sayıda etiket kurtarmaktır.

Görevin doğası gereği, bu yorumların bazıları rahatsız edici içerik içerebilir. Bunun için üzgünüz.

Online sınav için buraya tıklayın.

Kaynak: Cornell University

İlgili Kitaplar

{amazonWS: searchindex = Kitaplar; anahtar kelimeler = başarılı iletişim; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

InnerSelf'i takip et

facebook-icontwitter-ikonrss-ikon

E-posta ile son alın

{Emailcloak = off}