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Twitter 用户对公共对话中毒性的情绪反应:悲伤、愤怒还是焦虑

组合数学 2023-10-18 v1 表示论

摘要

网络欺凌与在线骚扰对受害者有严重的负面心理与情绪后果,如生活满意度下降、自杀意念、自残行为、抑郁、焦虑等。大多数先前工作通过问卷评估人们的情绪反应,而社交媒体平台包含的数据可为真实在线讨论中用户的情绪提供有价值的洞察。因此,这一数据驱动的研究调查了毒性对 Twitter 用户情绪的影响,以及就账户可识别性、活跃度、对话结构和对话主题而言与表达愤怒、焦虑和悲伤相关的其他因素。为实现此目标,我们在由 79,799 个随机 Twitter 对话组成的大型数据集中识别了有毒回复,并获取了这些对话中表达的情绪。随后,我们进行了倾向得分匹配并分析了毒性与用户情绪之间的因果关联。总体而言,我们发现相较于未收到有毒回复的用户,收到有毒回复的用户更可能表达愤怒、悲伤和焦虑情绪。最后,分析结果表明对话主题与用户账户特征可能影响其对毒性的情绪反应。我们的发现增进了对有毒回复对用户情绪状态后果的理解,这可能有助于开发个性化审核方法,帮助用户在社交媒体上从情绪上应对毒性。

关键词

引用

@article{arxiv.2310.11437,
  title  = {On Faces and Hilbert Bases of Kostka Cones},
  author = {Amanda Burcroff},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2310.11437},
  year   = {2023}
}

备注

23 pages