[論文レビュー] The blame game: Understanding blame assignment in social media

Ruijie Xi, Munindar P. Singh|arXiv (Cornell University)|Feb 26, 2023

Psychology of Moral and Emotional Judgment被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、r/AmITheAssholeのサブレッドから収集した30,000件の第一人称道徳的ナラティブを用いて、ソーシャルメディアにおける非難の割り当てを調査する。自然言語処理（NLP）を用いて認知的・感情的言語的特徴と社会的要因（特に性別と年齢）が聴衆の判断に与える影響を同定し、男性は役割にかかわらずより非難されやすいことが判明。また、能動的表現が顕著に非難結果に影響を与えることが明らかになった。

ABSTRACT

Cognitive and psychological studies on morality have proposed underlying linguistic and semantic factors. However, laboratory experiments in the philosophical literature often lack the nuances and complexity of real life. This paper examines how well the findings of these cognitive studies generalize to a corpus of over 30,000 narratives of tense social situations submitted to a popular social media forum. These narratives describe interpersonal moral situations or misgivings; other users judge from the post whether the author (protagonist) or the opposing side (antagonist) is morally culpable. Whereas previous work focuses on predicting the polarity of normative behaviors, we extend and apply natural language processing (NLP) techniques to understand the effects of descriptions of the people involved in these posts. We conduct extensive experiments to investigate the effect sizes of features to understand how they affect the assignment of blame on social media. Our findings show that aggregating psychology theories enables understanding real-life moral situations. Moreover, our results suggest that there exist biases in blame assignment on social media, such as males are more likely to receive blame no matter whether they are protagonists or antagonists.

研究の動機と目的

• 実生活における道徳的ナラティブに現れる言語的および社会的特徴が、ソーシャルメディア上での非難割り当てにどのように影響するかを理解すること。
• 道徳に関する心理的理論が実験室環境から現実世界のオンラインディスコースに一般化するかを評価すること。
• 特に能動性と感情に関連する言語的特徴を特定し、聴衆の道徳的責任の認識にどのように影響するかを同定すること。
• オンライン道徳的判断の文脈において、性別や年齢に関連する非難割り当てのバイアスを調査すること。

提案手法

• ナラティブ内の個人を主役または悪役として分類するためのエンティティ中心のNLPフレームワークを提案する。
• 社会心理学から抽出した認知的・感情的言語的特徴（感情を含む形容詞、道徳的基盤理論のカテゴリー（例：思いやり）など）、および能動的表現を操作的に定義する。
• 投稿から抽出した言語的および社会的特徴に基づいて、非難の判断を予測する機械学習分類器を用いる。
• 特徴が非難割り当てに与える影響の大きさを測定する統計的モデリングを適用し、予測精度を超えた解釈可能性を確保する。
• 性別や主役の年齢といった社会的要因を分析に組み込み、バイアスのパターンを検出する。
• 30,000件のAITA投稿から成る大規模コーパスと、クラウドソーシングで得られた非難判断を用いて、研究結果の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どの認知的・感情的言語的特徴がソーシャルメディアのナラティブにおける非難割り当てに最も強く影響を与えるか？
• RQ2 性別や年齢といった社会的要因は、現実世界の道徳的対立を扱う投稿における非難割り当てにどのように影響するか？
• RQ3 理論的ダイアドックモラリティ（Theory of Dyadic Morality）のような道徳に関する心理的理論は、現実世界のオンラインディスコースにどの程度一般化可能か？
• RQ4 異なるナラティブ的役割においても、男性に対する顕著なバイアスが非難割り当てに見られるか？

主な発見

• 男性は主役であろうと悪役であろうと、女性よりも非難されやすいことが判明。これはオンライン非難割り当てにおける体系的な性別バイアスを示している。
• 道徳的基盤理論における「思いやり」に関連する語彙が少ない投稿は、非難の割合が高くなる傾向がある。これは、他者への配慮が感じられると非難が軽減される可能性を示唆している。
• 能動性に関連する言語的特徴（例：能動態、意図的な動詞）は、非難割り当ての可能性を顕著に高める。
• 15–45歳の年齢層では、特に男性が主役である場合に非難割り当てのバイアスが顕著に高まる。これは年齢に基づく道徳的タイプキャスティングの可能性を示している。
• 理論的ダイアドックモラリティのような心理的理論は、現実世界のソーシャルメディア文脈に一般化可能であり、害や脆弱性を示す言語的手がかりが非難結果に影響を与える。
• 心理学的根拠に基づく特徴を用いた機械学習モデルは、高い予測性能を示しており、社会心理学をNLPによる道徳的推論に統合する説明的力の高さを裏付けている。