นักวิจัยได้สร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ว่าการสนทนาทางแพ่งทางออนไลน์ใดที่อาจผลัดกันและตกราง

หลังจากวิเคราะห์การแลกเปลี่ยนหลายร้อยครั้งระหว่างบรรณาธิการวิกิพีเดีย นักวิจัยได้พัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สแกนหาสัญญาณเตือนในภาษาของผู้เข้าร่วมเมื่อเริ่มการสนทนา เช่น การถามซ้ำ การซักถามโดยตรง หรือการใช้คำว่า "คุณ" เพื่อคาดการณ์ว่าสิ่งใดในตอนแรก การสนทนาทางแพ่งจะผิดพลาด (หมายเหตุบรรณาธิการ: สำหรับข้อมูลเกี่ยวกับแบบทดสอบออนไลน์ โปรดดูที่ส่วนท้ายของบทความนี้)(แบบทดสอบออนไลน์ "เดาว่าบทสนทนาใดจะผิดพลาด": http://awry.infosci.cornell.edu/)

การแลกเปลี่ยนในช่วงต้นซึ่งรวมถึงการทักทาย การแสดงความรู้สึกขอบคุณ การป้องกันความเสี่ยง เช่น "ดูเหมือน" และคำว่า "ฉัน" และ "เรา" มีแนวโน้มที่จะรักษาความสงบเรียบร้อยมากกว่า

“มีการสนทนาหลายล้านครั้งเกิดขึ้นทุกวัน และคุณไม่สามารถติดตามการสนทนาทั้งหมดได้แบบสดๆ ระบบที่อิงจากการค้นพบนี้อาจช่วยให้ผู้ดูแลที่เป็นมนุษย์ชี้นำความสนใจของพวกเขาได้ดีขึ้น” Cristian Danescu-Niculescu-Mizil ผู้ช่วยศาสตราจารย์ด้านวิทยาการสารสนเทศที่ Cornell University และผู้เขียนร่วมของกล่าว กระดาษ.

“ในฐานะมนุษย์ พวกเรามีสัญชาตญาณว่าการสนทนากำลังจะผิดพลาดหรือไม่ แต่มักจะเป็นเพียงความสงสัย เราไม่สามารถทำได้ 100 เปอร์เซ็นต์ของเวลาทั้งหมด เราสงสัยว่าเราสามารถสร้างระบบเพื่อทำซ้ำหรือก้าวข้ามสัญชาตญาณนี้ได้หรือไม่” Danescu-Niculescu-Mizil กล่าว

โมเดลคอมพิวเตอร์ ซึ่งถือว่ามุมมองของ Google ซึ่งเป็นเครื่องมือการเรียนรู้ด้วยเครื่องสำหรับการประเมิน "ความเป็นพิษ" นั้นถูกต้องประมาณ 65 เปอร์เซ็นต์ของเวลาทั้งหมด มนุษย์เดาถูก 72 เปอร์เซ็นต์ของเวลาทั้งหมด

ผู้คนสามารถทดสอบความสามารถของตนเองในการเดาว่าการสนทนาใดจะสะดุดในแบบทดสอบออนไลน์

การศึกษาวิเคราะห์การสนทนา 1,270 บทสนทนาที่เริ่มต้นอย่างไม่สุภาพแต่กลับกลายเป็นการโจมตีส่วนบุคคล คัดมาจากการสนทนา 50 ล้านรายการจาก 16 ล้านหน้า "พูดคุย" ของ Wikipedia ซึ่งบรรณาธิการอภิปรายบทความหรือประเด็นอื่น ๆ พวกเขาตรวจสอบการแลกเปลี่ยนเป็นคู่ โดยเปรียบเทียบแต่ละการสนทนาที่จบลงไม่ดีกับการสนทนาที่ประสบความสำเร็จในหัวข้อเดียวกัน ดังนั้นผลลัพธ์จึงไม่เบ้ในประเด็นที่ละเอียดอ่อน เช่น การเมือง

นักวิจัยหวังว่าแบบจำลองนี้จะสามารถนำไปใช้ในการช่วยเหลือการสนทนาที่มีความเสี่ยงและปรับปรุงการสนทนาออนไลน์ แทนที่จะแบนผู้ใช้บางรายหรือเซ็นเซอร์บางหัวข้อ ผู้โพสต์ออนไลน์บางคน เช่น ผู้ที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษเป็นภาษาแม่ อาจไม่ทราบว่าพวกเขาอาจถูกมองว่าก้าวร้าว และการสะกิดจากระบบดังกล่าวสามารถช่วยให้พวกเขาปรับตัวได้

Jonathan P. Chang ผู้เขียนร่วมของ Jonathan P. Chang นักศึกษาระดับปริญญาเอกที่ Cornell กล่าวว่า "ถ้าผมมีเครื่องมือที่สามารถค้นหาการโจมตีส่วนบุคคลได้ ก็สายเกินไปแล้ว เพราะการโจมตีได้เกิดขึ้นแล้วและผู้คนได้เห็นมันแล้ว “แต่ถ้าคุณเข้าใจว่าการสนทนานี้เป็นไปในทิศทางที่ไม่ดีและลงมือทำ สิ่งนั้นอาจทำให้สถานที่นี้น่าอยู่ขึ้นอีกเล็กน้อย”

บทความนี้เขียนร่วมกับผู้ทำงานร่วมกันเพิ่มเติมที่ Jigsaw และมูลนิธิ Wikimedia Foundation จะเป็นส่วนหนึ่งของการประชุมประจำปีของ Association for Computational Linguistics (กรกฎาคม 2018) ในเมืองเมลเบิร์น ประเทศออสเตรเลีย

*****

เดาว่าการสนทนาใดจะผิดพลาด!

คำแนะนำแบบทดสอบออนไลน์:

ในงานนี้ คุณจะเห็นการสนทนา 15 คู่ ในแต่ละการสนทนา คุณจะเห็นเพียงสองความคิดเห็นแรกในการสนทนา งานของคุณคือการเดาจากจุดเริ่มต้นการสนทนาเหล่านี้ว่าบทสนทนาใดมีแนวโน้มที่จะ ในที่สุดก็นำไปสู่การจู่โจมส่วนตัว จากหนึ่งในสองผู้ใช้เริ่มต้น 

หลังจากตอบคำถามแต่ละข้อแล้ว คุณจะได้รับคำติชมทันทีว่าคำตอบของคุณถูกต้อง (ระบุด้วยสีเขียว) หรือไม่ถูกต้อง (ระบุด้วยสีแดง)

อ่านรายละเอียดเพิ่มเติม:

ในการเดา คุณควรใช้คำจำกัดความของการโจมตีส่วนบุคคลต่อไปนี้เป็นข้อมูลอ้างอิง:

A การโจมตีส่วนบุคคล เป็นความคิดเห็นที่หยาบคาย ดูหมิ่น หรือไม่ให้เกียรติบุคคล/กลุ่ม หรือการกระทำและ/หรืองานของบุคคล/กลุ่มนั้น

จำไว้ว่าคุณไม่ได้มองหาการโจมตีส่วนตัวในความคิดเห็นที่เป็น แสดง. แต่คุณควรใช้สัญชาตญาณของพลวัตทางสังคมเพื่อตัดสินใจว่าการแลกเปลี่ยนใดมีแนวโน้มที่จะชักนำให้ผู้เข้าร่วมคนใดคนหนึ่งโพสต์การโจมตีส่วนตัวในที่สุด (ซึ่งคุณจะไม่แสดง) 

ในบางครั้ง อาจดูเหมือนไม่มีคำพูดใดที่จะนำไปสู่การโจมตี หรือทั้งคู่ดูเหมือนมีโอกาสเท่าเทียมกัน อย่างไรก็ตาม โปรดระลึกไว้เสมอว่าการสนทนาต้นทางได้รับการบันทึกโดยมนุษย์แล้ว และการสนทนาหนึ่งนำไปสู่การโจมตีส่วนบุคคลอย่างแท้จริง พยายามอย่างเต็มที่เพื่อ 'กู้คืน' ป้ายกำกับที่มีอยู่เหล่านั้น! 

นี่ไม่ใช่งานง่าย และอาจใช้เวลาสองสามนาทีในการตอบคำถามแต่ละข้อ เนื่องจากเป็นงานที่ยาก คำถามสามข้อแรกคือคำถาม "วอร์มอัพ" ซึ่งจะไม่ส่งผลต่อคะแนนของคุณ พวกเขาอยู่ที่นั่นเพื่อช่วยคุณ "ปรับเทียบ" ความรู้สึกของคุณเกี่ยวกับปัจจัยที่มีแนวโน้มว่าจะส่งสัญญาณการโจมตีในอนาคต แต่จำไว้, งานของคุณคือกู้คืนป้ายกำกับให้ได้มากที่สุด. 

เนื่องจากลักษณะของงาน ความคิดเห็นเหล่านี้บางส่วนอาจมีเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม เราขอโทษเกี่ยวกับเรื่องนั้น

คลิกที่นี่เพื่อทำแบบทดสอบออนไลน์

ที่มา: มหาวิทยาลัยคอร์เนล

หนังสือที่เกี่ยวข้อง

at ตลาดภายในและอเมซอน