走向良性的对话：量化与预测在线对话中的亲社会结果
计算机与社会
2021-02-17 v1 计算与语言
社会与信息网络
摘要
在线对话可能走向许多方向：有些因反社会行为而变糟，而有些则积极收场、惠及各方。改善在线空间的研究主要聚焦于检测和减少反社会行为。然而我们对在线对话中的积极结果及其增进方式知之甚少——亲社会结果仅仅是反社会行为的缺失，还是另有更多？在此，我们考察对话特征如何导致在线讨论中的亲社会结果。我们引入一系列受理论启发的新指标来定义亲社会结果，如指导与自尊提升。利用包含 2600 万条 Reddit 对话的语料库，我们表明这些结果可从在线对话的首条评论预测，最佳模型在对话结果排序预测上相对人类预测性能有 24% 的相对提升。我们的结果表明，平台可在其早期对话的算法排序中使用这些早期线索，以优先呈现更好的结果。
引用
@article{arxiv.2102.08368,
title = {Conversations Gone Alright: Quantifying and Predicting Prosocial Outcomes in Online Conversations},
author = {Jiajun Bao and Junjie Wu and Yiming Zhang and Eshwar Chandrasekharan and David Jurgens},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.08368},
year = {2021}
}
备注
Accepted for Publication at the Web Conference 2021; 12 pages