有毒行为压制线上政治讨论
社会与信息网络
2024-12-10 v1 计算机与社会
摘要
量化个体对社交影响的反应对于解决线上集体政治行为至关重要。虽然许多关于公共论坛中的意见研究聚焦于社交反馈，但往往忽视了人类互动导致自我审查的潜在影响。本文通过探索个体可能因暴露于有毒行为而在公共场合压制表达少数意见的假设，来研究线上政治讨论。我们分析了围绕2020年美国总统大选的六家知名美国新闻机构YouTube视频下的对话，观察到自我审查的模式，表明同伴有毒行为对用户行为有影响。通过隐马尔可夫模型，我们识别出一种与有毒驱动的沉默一致的潜在状态。这种状态特征为用户活动减少以及更高的发布有毒内容的概率，指示一种极端和反社会行为盛行的环境。我们的发现为理解线上政治讨论的细微差异提供了洞见，强调在正确描述数字时空中意识形态极化的重要性，必须考虑自我审查动力学。
引用
@article{arxiv.2412.05741,
title = {Toxic behavior silences online political conversations},
author = {Gabriela Juncosa and Taha Yasseri and Julia Koltai and Gerardo Iniguez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.05741},
year = {2024}
}