[論文レビュー] Analyzing Negative User Behavior in a Semi-anonymous Social Network

Homa Hosseinmardi, Amir Ghasemian+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2014

Bullying, Victimization, and Aggression参考文献 9被引用数 14

ひとこと要約

本研究は、半匿名のソーシャルネットワークAsk.fmにおけるネガティブなユーザー行動を、質問／回答投稿における攻撃的言語および「いいね」によるソーシャルネットワークの分析を通じて検討する。言語的分析とネットワーク指標を用いて、いじめや自傷行動と関連するパターンを同定し、『切り傷をつける』行動を示すユーザーが特徴的な言語的およびソーシャルネットワーク的特徴を示すことが明らかになった。これは、有害なオンライン行動を早期に検出するフレームワークに貢献する。

ABSTRACT

Abstract—Cyberbullying has emerged as an important and growing social problem, wherein people use online social networks and mobile phones to bully victims with offensive text, images, audio and video on a 24/7 basis. This paper studies negative user behavior in the Ask.fm social network, a popular new site that has led to many cases of cyberbullying, some leading to suicidal behavior. We examine the occurrence of negative words in Ask.fm’s question/answer profiles along with the social network of “likes ” of questions/answers. We also examine properties of users with “cutting ” behavior in this social network. I.

研究の動機と目的

• Ask.fmの質問／回答コンテンツにおけるネガティブな言語の広がりと特徴を調査すること。
• 『いいね』によるユーザー間の相互作用に基づくネットワーク構造を検討し、有害行動のパターンを同定すること。
• 『切り傷をつける』行動を示すユーザーに関連する言語的およびネットワークレベルの指標を特定すること。
• 半匿名プラットフォームにおけるいじめや自傷行動を標的とする早期検出システムに寄与する知見を提供すること。

提案手法

• 匿名化されたデータをAsk.fmから収集し、ユーザーの質問、回答、および『いいね』の相互作用を含む。
• 自然言語処理を適用して、ユーザーのコンテンツ内におけるネガティブな語句やフレーズを検出し、定量化する。
• 『いいね』に基づく有向ネットワークを構築し、ユーザーの相互作用パターンを分析する。
• 'いいね'ネットワークに対してネットワーク解析を実施し、ネガティブな行動を示すユーザーの構造的特徴を同定する。
• 『切り傷をつける』行動を示すユーザーと一般ユーザーとの間で、言語的プロファイルとネットワークの中心性指標を比較する。
• 統計的分析を用いて、言語的特徴とネットワーク上の位置づけが自傷行動の兆候とどの程度相関しているかを検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Ask.fmの質問および回答コンテンツにおけるネガティブな言語の頻度と分布はどのようになっているか？
• RQ2 『切り傷をつける』行動を示すユーザーの『いいね』ネットワークは、他のユーザーとどのように異なるか？
• RQ3 自報または特定された『切り傷をつける』行動を示すユーザーに関連する言語的パターンは何か？
• RQ4 ネットワークの中心性指標は、半匿名ソーシャルネットワークにおけるネガティブな行動の有無をどの程度予測できるか？

主な発見

• 『切り傷をつける』行動を示すユーザーは、一般ユーザーと比較して、質問および回答で顕著に多くのネガティブ語を用いている。
• 『切り傷をつける』行動を示すユーザーの『いいね』ネットワークは、より高いクラスタリング係数とより集中化した相互作用パターンを示している。
• 『切り傷をつける』行動を自報するユーザーに対して、より多くのネガティブなコンテンツが向けられていることが示され、標的的ないじめの兆候である。
• 『切り傷をつける』行動を示すユーザーは、ネガティブなコンテンツがあるにもかかわらず、『いいね』ネットワークの中心に位置する傾向がある。
• 『切り傷をつける』行動を示すユーザーの言語的プロファイルには、悲しみ、孤立、自傷に関連する語の使用が顕著に高い。
• 高いネットワーク中心性とネガティブな言語の存在との間に強い相関関係が同定され、特に自己開示的な投稿において顕著である。