参与度驱动线上辩论中的语言复杂度

语言是人类社会的基本方面，持续不断地随着各种刺激因素演变，包括社会变迁和跨文化交互。技术进步深刻改变了沟通方式，社交媒体成为将以娱乐为导向的内容与复杂社会动态相融合的关键力量。随着这些平台重塑公共话语，分析用户生成内容的语言特征对于理解其更广泛的社会影响至关重要。本文我们检查了来自twitter上具有影响力的用户生成的内容的语言复杂度，涵盖三个全球范围内的重要且有争议的话题：covid-19、cop26和俄乌战争。通过结合多种文本复杂度措施，我们评估了语言使用如何沿四个关键维度变化：账户类型、政治倾向、内容可靠性和情感。我们的分析揭示了所有四个轴都存在显著差异，包括个体与组织之间语言复杂度的差异、持不同政治观点的轮廓线与持中立政治观点的轮廓线之间的差异，以及与较高可靠性分数相关者与与较低可靠性分数相关者之间的差异。此外，产生更负面和冒犯性内容的轮廓线倾向于使用更复杂的语言，拥有相似政治倾向和可靠性水平的用户趋向于收敛于共同的术语。我们的发现为数字平台的社会语言动态提供了新的见解，并促进了对语言如何反映线上空间中意识形态和社会结构的更深入理解。