字里行间：对Dissenter的分析

内容创作者和社交网络为执行法律与基于政策的规范（例如屏蔽仇恨言论和用户）所做的努力，推动了无限制通信平台的兴起。最近的一项此类尝试是Dissenter，这是一个为任何网页提供对话覆盖层的浏览器和Web应用程序。这些对话隐藏在众目睽睽之下——Dissenter的用户可以看到并参与该对话，而使用其他浏览器的访问者对其存在毫无察觉。此外，网站和内容所有者无法控制该对话，因为它驻留在其控制之外的覆盖层中。在这项工作中，我们获取了从2019年2月Dissenter首次发布到2020年4月（14个月）期间的Dissenter评论、用户以及被讨论网站的历史记录。我们的语料库包含约101k用户在588k个不同URL上发布的约1.68M条评论。我们首先分析了该网络的宏观特征，包括用户基数、评论分布和增长情况。然后，我们使用毒性词典、Perspective API和自然语言处理模型来理解评论的性质，并衡量特定网站和内容引发仇恨性和攻击性Dissenter评论的倾向。利用精心整理的媒体偏见排名，我们考察了在左倾和右倾内容条件下出现仇恨评论的条件概率。最后，我们将Dissenter作为一个社交网络进行研究，并识别出一组具有高评论毒性的核心用户。