कैसे कोई भी, यहां तक ​​कि, अनजाने में एक ट्रोल बन सकता है

कैसे कोई भी, यहां तक ​​कि, हो सकता है एक इंटरनेट ट्रोल बनें

परिभाषा के अनुसार, इंटरनेट ट्रॉल, विघटनकारी, विवादित और परेशान करने और परेशान करने के लिए तैयार किए गए अपने आक्रामक या उत्तेजक ऑनलाइन पदों के साथ अक्सर अप्रिय होते हैं।

आम धारणा यह है कि जो लोग ट्रोल हम में से बाकी हैं, उन्हें हमें और उनके व्यवहार को खारिज करने की आजादी दे रही है। लेकिन एक नए अध्ययन से पता चलता है - सही परिस्थितियों में, कोई भी ट्रोल हो सकता है

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में एक कंप्यूटर विज्ञान शोधकर्ता जस्टिन चेंग और नए अखबार के प्रमुख लेखक का कहना है, "हम समझ रहे थे कि ट्रॉलिंग आज इतनी प्रचलित क्यों है" "आम ज्ञान यह है कि ट्रोल विशेष रूप से सामाजिक-सांस्कृतिक व्यक्ति हैं जो कभी-कभी बातचीत में प्रकट होते हैं, क्या यह वास्तव में ये लोग हैं जो दूसरों को तंग कर रहे हैं?"

खराब मूड

क्या ट्रॉलिंग व्यवहार एक जन्मजात विशेषता है या क्या स्थिति कारक लोगों को ट्रोल की तरह कार्य करने का प्रभाव डाल सकता है? पता लगाने के लिए, शोधकर्ताओं ने प्रयोग, डेटा विश्लेषण और मशीन सीखने का एक संयोजन का इस्तेमाल किया- और कुछ सरल कारकों पर होमवर्क किया जिससे औसत व्यक्ति को ट्रोल होने की संभावना अधिक हो।

असामाजिक व्यवहार पर पिछले अनुसंधान के बाद, शोधकर्ताओं ने ध्यान केंद्रित करने का निर्णय लिया कि लोग चर्चा मंच पर लोगों को किस प्रकार लिखते हैं, इस पर मनोदशा और संदर्भ किस प्रकार प्रभावित करते हैं। वे एक भीड़-मंडल मंच के माध्यम से भर्ती हुए 667 विषयों के साथ एक दो-भाग का प्रयोग कर चुके हैं।

प्रयोग के पहले भाग में, प्रतिभागियों को एक परीक्षा दी गई, जो या तो बहुत आसान या बहुत मुश्किल थी परीक्षा लेने के बाद, सभी विषयों ने प्रश्नावली भरी, जिसमें उनके मूड के विभिन्न पहलुओं का मूल्यांकन किया गया, जिसमें क्रोध, थकान, अवसाद और तनाव शामिल थे। अपेक्षित रूप से, जिन लोगों ने कठिन परीक्षा पूरी की थी, उन लोगों की तुलना में खराब मूड में थे जिनके पास आसान परीक्षण था।

सभी प्रतिभागियों को तब एक लेख पढ़ने और इसके टिप्पणी अनुभाग में संलग्न करने के निर्देश दिए गए थे। उन्हें कम से कम एक टिप्पणी छोड़ना पड़ा, लेकिन कई टिप्पणियों और अप-वोट और डाउन-वोट छोड़ सकते थे और अन्य टिप्पणियों का जवाब दे सकते थे। सभी प्रतिभागियों ने उसी प्लेटफ़ॉर्म पर एक ही लेख देखा, जो प्रयोग के लिए पूरी तरह से बनाया गया, लेकिन कुछ प्रतिभागियों को टिप्पणी अनुभाग के शीर्ष पर तीन ट्रोल पोस्ट के साथ मंच दिया गया। दूसरों ने तीन तटस्थ पदों को देखा

दो स्वतंत्र विशेषज्ञों का मूल्यांकन किया गया कि क्या ट्रोलिंग के रूप में योग्य विषयों द्वारा छोड़ी गई पोस्ट, इस चर्चा में आम तौर पर कई चर्चा मंचों से ली गई दिशा-निर्देशों को पोस्ट करने के संयोजन द्वारा परिभाषित किया गया था। उदाहरण के लिए, व्यक्तिगत हमलों और शाप को ट्रोल पोस्टों का संकेत मिलता है।

लगभग 35 प्रतिशत लोगों ने आसान परीक्षण पूरा किया और तटस्थ पदों को देखा तो उन्होंने अपने स्वयं के ट्रोल टिप्पणियां पोस्ट कीं। यह प्रतिशत 50 प्रतिशत तक कूद गया है यदि विषय या तो कड़ी मेहनत लेता है या टोलिंग टिप्पणी देखता है। कठिन परीक्षण और ट्रोल पोस्ट दोनों के सामने आने वाले लोग लगभग 68 प्रतिशत समय पर कटाव करते थे।

इन प्रायोगिक अंतर्दृष्टि को वास्तविक दुनिया से संबंधित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने भी 2012 से सीएनएन की टिप्पणी अनुभाग से गुमनाम डेटा का विश्लेषण किया। डेटा में 1,158,947 उपयोगकर्ताओं, 200,576 चर्चाओं, और 26,552,104 पदों और निषिद्ध उपयोगकर्ताओं और पोस्ट शामिल हैं जिन्हें मॉडरेटर द्वारा हटा दिया गया था। अनुसंधान के इस हिस्से में, टीम ने ट्रोल पोस्ट को उन लोगों के रूप में परिभाषित किया, जो कि दुरुपयोग के लिए समुदाय के सदस्यों द्वारा ध्वजांकित किए गए थे।

'नकारात्मकता के सर्पिल'

टिप्पणीकारों के मूड का सीधे मूल्यांकन करना संभव नहीं था, लेकिन शोधकर्ताओं ने पदों के समय के टिकट पर गौर किया क्योंकि पिछले शोध ने दिखाया है कि सप्ताह के दिन और दिन का समय मनोदशा के अनुरूप है। नकारात्मक वोटों की स्थापना और झुकाव वाले पोस्ट नकारात्मक मूड के स्थापित पैटर्न के साथ मिलकर तैयार किए गए हैं। ऐसी घटनाएं रात में देर से और सप्ताह के शुरू में बढ़ जाती हैं, जो तब भी होती है जब लोग बुरे मूड में होने की संभावना रखते हैं।

शोधकर्ताओं ने मूड के प्रभावों की जांच की और पाया कि अगर लोग हाल ही में ध्वजांकित किए गए हैं या यदि वे एक अलग चर्चा में हिस्सा ले चुके हैं, जिसमें केवल दूसरे लोगों द्वारा लिखे झंडे वाली पोस्टें शामिल हैं इन निष्कर्षों ने सच बात रखी कि चर्चा के साथ कोई लेख क्या जुड़ा था।

कंप्यूटर साइंस के सहयोगी प्रोफेसर और पेपर के वरिष्ठ लेखक जुरे लेस्कॉवेक कहते हैं, "यह नकारात्मकता का एक सर्पिल है"। "सिर्फ एक व्यक्ति जो पागलपन से जागने वाला एक चिंगारी पैदा कर सकता है और चर्चा के संदर्भ और मतदान के कारण ये स्पार्क्स खराब व्यवहार के कैसकेड में घुसपैठ कर सकता है। बुरी बातचीत से गलत बातचीत हो सकती है। जो लोग नीचे-वोट प्राप्त करते हैं वे वापस आते हैं, अधिक टिप्पणी करते हैं, और भी बदतर टिप्पणी करते हैं। "

ध्वजांकित पदों की भविष्यवाणी करना

अपने शोध में एक अंतिम चरण के रूप में, टीम ने एक मशीन-लर्निंग एल्गोरिथ्म तैयार किया जो भविष्यवाणी के साथ तय किया गया था कि क्या एक लेखक ने लिखा अगले पोस्ट को ध्वजांकित किया जाएगा।

एल्गोरिथम में खिलाया जाने वाली जानकारी में लेखक की अंतिम पोस्ट का समय स्टाम्प शामिल था, चाहे अंतिम पोस्ट को ध्वजांकित किया गया हो, चाहे चर्चा में पिछली पोस्ट को ध्वजांकित किया गया था, लेखकों का ध्वजांकित पोस्ट लिखने का संपूर्ण इतिहास, और लेखक की गुमनाम उपयोगकर्ता आईडी ।

निष्कर्ष बताते हैं कि चर्चा में पिछली पोस्ट की ध्वज स्थिति सबसे मजबूत भविष्यवाणी थी कि अगले पोस्ट को ध्वजांकित किया जाएगा या नहीं। मनोदशा से संबंधित विशेषताओं, जैसे कि समय-समय और टिप्पणीकार की पिछली ध्वज, बहुत कम भविष्य कहने वाले थे। उपयोगकर्ता के इतिहास और उपयोगकर्ता आईडी, हालांकि कुछ अनुमानित, अभी भी चर्चा के संदर्भ से काफी कम जानकारीपूर्ण थे इसका अर्थ है कि, जबकि कुछ लोगों को लगातार अधिक ट्रोलिंग करने की संभावना होती है, हमारे संदर्भ में जो संदर्भ होता है वह ट्रॉलिंग के कारण होता है।

छाया प्रतिबंध और ठंडा बंद अवधि?

वास्तविक जीवन, बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण, प्रयोग और भविष्य कहनेवाला कार्य के बीच, निष्कर्ष मजबूत और सुसंगत थे। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि वार्तालाप के संदर्भ और मनोदशा से ट्रोलिंग हो सकती है। उनका मानना ​​है कि यह बेहतर ऑनलाइन चर्चा रिक्त स्थान के निर्माण को सूचित कर सकता है।

कॉर्नेल यूनिवर्सिटी में सूचना विज्ञान के सहायक प्रोफेसर और पेपर के सहलेखक क्रिस्टियन डेनेस्कु-निकुल्स्कु-मिज़िल कहते हैं, "समझना है कि किसी व्यक्ति को ऑनलाइन सामूहिक बातचीत की गुणवत्ता में सुधार करना चाहते हैं, तो वास्तव में किसी को अनिर्दिष्ट रूप से व्यवहार करने की आवश्यकता है।" "अंतर्निहित कारण तंत्र में अंतर्दृष्टि प्रणाली के डिजाइन को सूचित कर सकती हैं जो अधिक नागरिक ऑनलाइन चर्चा को प्रोत्साहित करती हैं और मध्यस्थों को अधिक प्रभावी ढंग से ट्रॉलिंग को कम करने में मदद कर सकती हैं।"

ट्रॉलिंग को रोकने के लिए हस्तक्षेप में चर्चा मंच शामिल हो सकते हैं जो कूलिंग-ऑफ अवधि की टिप्पणी करने वालों की सलाह देते हैं, जिनके पास एक पोस्ट फ्लैग किया गया है, सिस्टम जो मॉडरेटर को एक पोस्ट में पोस्ट करते हैं, जो कि ट्रोल पोस्ट या "छाया पर रोक लगाने" की संभावना है - ट्रोल पोस्ट छुपाते हैं ट्रोल को सूचित किए बिना गैर-ट्रोल उपयोगकर्ताओं से

शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि इस तरह के अध्ययन केवल कुछ समय के लिए आवश्यक काम की शुरुआत हैं, क्योंकि इंटरनेट दुनिया भर में गहन बहस और चर्चा के लोगों से दूर है, लोगों ने इसे एक बार सोचा था कि यह हो जाएगा।

स्टैनफोर्ड में कंप्यूटर साइंस के सहायक प्रोफेसर, सहलेखक माइकल बर्नस्टेन कहते हैं, "दिन के अंत में, यह शोध वास्तव में जो सुझाव दे रहा है वह यह है कि ये हम हैं जो चर्चा में ये टूटने वाले हैं।" "कई समाचार साइटों ने अपनी टिप्पणी प्रणाली को हटा दिया है क्योंकि उन्हें लगता है कि यह वास्तविक बहस और चर्चा के मुकाबले है। यहां अपनी सबसे अच्छी और बुरी चीज़ों को समझना उन लोगों को वापस लाने की कुंजी है। "

यह काग़ज़ कंप्यूटर-समर्थित सहकारी कार्य और सामाजिक कम्प्यूटिंग पर आगामी 2017 सम्मेलन के भाग के रूप में प्रकाशित किया गया था।

स्रोत: स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय

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