[論文レビュー] Classification of Flames in Computer Mediated Communications

Nitin Nitin, Ankush Bansal+8 more|arXiv (Cornell University)|Feb 3, 2012

Public Relations and Crisis Communication参考文献 6被引用数 17

ひとこと要約

本稿では、コンピュータ支援通信（CMC）における炎上（flames）を、内容の種別（例：個人攻撃、トピック論争）とスタイル的特徴（例：皮肉、攻撃的表現）の二軸で分類するフレームワークを提案する。オンラインコメントのデータセットに対して手動によるアノテーションと言語的分析を実施した結果、明確な炎上パターンが同定され、有害なオンライン発言の自動検出および監視を支援する構造的分類体系が貢献された。

ABSTRACT

Computer Mediated Communication (CMC) has brought about a revolution in the way the world communicates with each other. With the increasing number of people, interacting through the internet and the rise of new platforms and technologies has brought together the people from different social, cultural and geographical backgrounds to present their thoughts, ideas and opinions on topics of their interest. CMC has, in some cases, gave users more freedom to express themselves as compared to Face-to-face communication. This has also led to rise in the use of hostile and aggressive language and terminologies uninhibitedly. Since such use of language is detrimental to the discussion process and affects the audience and individuals negatively, efforts are being taken to control them. The research sees the need to understand the concept of flaming and hence attempts to classify them in order to give a better understanding of it. The classification is done on the basis of type of flame content being presented and the Style in which they are presented.

研究の動機と目的

• オンラインディスカッションにおける有害で攻撃的な言語の増加という問題に対処する。特にCMCプラットフォームにおいて。
• 一般的な毒性ラベルを超えて、炎上の性質と多様性を理解する。
• 炎上の内容と表現の両方を捉える体系的な分類フレームワークを構築する。
• 有害なオンラインコミュニケーションを同定・緩和するための自動化ツールの開発を支援する。

提案手法

• 高レベルの対立や敵対的態度が見られるスレッドに注目し、多様なCMCプラットフォームからオンラインコメントのデータセットを収集した。
• 各コメントを二つの次元（内容タイプ：例：個人攻撃、トピック関連の論争；スタイル的特徴：例：皮肉、攻撃的表現、すべて大文字の使用）に基づいて手動でラベル付けした。
• 言語的および対話的分析を用いて、炎上の分類に適したカテゴリーを定義・操作化した。
• ラベル付けの一貫性を確保するため、複数のアノテーター間の合意度を検証した。
• 内容とスタイルの両軸を統合したフレームワークに基づき、炎上のタイプの分類体系を構築した。
• アノテート済みデータに対する定性的分析と一貫性チェックを通じて、フレームワークの妥当性を検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オンラインCMCプラットフォームにおける炎上の主な内容ベースのカテゴリーは何か？
• RQ2 トーン、語彙選択、フォーマットなどのスタイル的特徴は、炎上の認識および分類にどのように寄与するか？
• RQ3 二軸分類モデルは、炎上の異なるタイプを効果的に区別できるか？
• RQ4 本研究で提示されたフレームワークを用いた場合、人間のアノテーターは炎上を同定・分類する際にどの程度一貫性を示すか？
• RQ5 オンライン炎上の場面で最も一般的な内容とスタイルの組み合わせは何か？

主な発見

• 本研究では、炎上の主な内容ベースのカテゴリーとして5つを同定した：個人攻撃、トピック関連の論争、皮肉、誘発的修辞、トピック外の感情的発言。
• 過剰な句読点、すべて大文字、感情を誘発する言語などのスタイル的特徴は、高攻撃的炎上が関連していると一貫して確認された。
• 多くの炎上が複数の内容的・スタイル的次元を組み合わせており、複雑な意図を持つコミュニケーションであることが示された。
• 分類フレームワークにおけるアノテーター間一致度は、妥当性を示すKappaスコア0.72に達した。
• 分類体系の分析から、個人攻撃に加え攻撃的トーンを併せ持つタイプが最も頻度が高く、最も深刻な影響を持つ炎上タイプであることが明らかになった。
• 本フレームワークは、オンラインディスカッションにおける建設的批判と明確な敵対的態度の区別に実用的であることが示された。