Echoes of Discord: Forecasting Hater Reactions to Counterspeech

要約

ヘイトスピーチ（HS）は、オンラインユーザーの包括性を侵食し、否定性と分裂を伝播します。
counterspeechは、有害な結果を軽減する方法として認識されています。
一部の研究では、ソーシャルメディアプラットフォームに対するユーザー生成のcounterspeechの影響を調査していますが、憎しみの態度が即座に変更されているにもかかわらず、カウンタースピーチに対する憎しみの反応を調べてモデル化した人はほとんどいません。
この研究では、Haterの観点からのcounterspeechの影響を分析することでギャップを埋め、counterspeechが憎しみが会話に再び入るように導くかどうか、そして再入国が憎しみになっているかどうかに焦点を当てています。
counterspeechの影響を評価するために、嫌いな反応を特徴とするトリプルターンの会話で構成される憎悪データセット（REECO）のRedditエコーをコンパイルします。
言語分析は、さまざまな憎しみの反応を引き出すことを嫌うために、カウンタースピーチの言語に関する洞察を捨てます。
実験結果は、3方向分類モデルが2段階の反応予測因子よりも優れていることを示しています。これは、最初に再突入を予測し、次に再突入型を決定することを示しています。
この研究は、最高のパフォーマンスモデルによって識別される最も一般的なエラーを示す評価で締めくくります。

要約(オリジナル)

Hate speech (HS) erodes the inclusiveness of online users and propagates negativity and division. Counterspeech has been recognized as a way to mitigate the harmful consequences. While some research has investigated the impact of user-generated counterspeech on social media platforms, few have examined and modeled haters’ reactions toward counterspeech, despite the immediate alteration of haters’ attitudes being an important aspect of counterspeech. This study fills the gap by analyzing the impact of counterspeech from the hater’s perspective, focusing on whether the counterspeech leads the hater to reenter the conversation and if the reentry is hateful. We compile the Reddit Echoes of Hate dataset (ReEco), which consists of triple-turn conversations featuring haters’ reactions, to assess the impact of counterspeech. The linguistic analysis sheds insights on the language of counterspeech to hate eliciting different haters’ reactions. Experimental results demonstrate that the 3-way classification model outperforms the two-stage reaction predictor, which first predicts reentry and then determines the reentry type. We conclude the study with an assessment showing the most common errors identified by the best-performing model.

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