转发社区揭示仇恨言论的主要来源
社会与信息网络
2022-03-21 v2 计算机与社会
机器学习
摘要
我们解决了一个具有挑战性的问题，即识别 Twitter 上仇恨言论的主要来源。一方面，我们仔细标注了大量推文以标记仇恨言论，并部署先进的深度学习来生成高质量的仇恨言论分类模型。另一方面，我们构建转发网络，检测社区并监测其随时间的演变。这种结合的方法应用于三年的斯洛文尼亚 Twitter 数据。我们报告了一些有趣的结果。仇恨言论以与政治和意识形态问题相关的攻击性推文为主。不可接受推文的比例随时间适度增加，从最初的 20% 到 2020 年底的 30%。不可接受推文被转发的频率显著高于可接受推文。约 60% 的不可接受推文由一个规模仅中等的单一右翼社区产生。机构 Twitter 账号和媒体账号发布的不可接受推文显著少于个人账号。事实上，不可接受推文的主要来源是匿名账号，以及在 2018-2020 年间被暂停或关闭的账号。
引用
@article{arxiv.2105.14898,
title = {Retweet communities reveal the main sources of hate speech},
author = {Bojan Evkoski and Andraz Pelicon and Igor Mozetic and Nikola Ljubesic and Petra Kralj Novak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.14898},
year = {2022}
}