[论文解读] 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 4

一句话总结

本文利用来自 r/AmITheAsshole 子版块的 30,000 个第一人称道德叙事数据集，研究社交媒体中的责备分配问题。通过自然语言处理技术识别认知-情感语言特征和社会因素（尤其是性别和年龄）对受众判断的影响，发现无论角色如何，男性更可能被责备，且与主动性相关的语言显著影响责备结果。

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.

研究动机与目标

• 理解真实生活中的道德叙事中语言与社会特征如何影响社交媒体上的责备分配。
• 评估关于道德的心理学理论是否能从实验室环境推广到现实世界的在线话语中。
• 识别特定的语言特征（尤其是与主动性及情绪相关的特征）如何影响受众对道德责任的认知。
• 调查在在线道德判断语境中责备分配的潜在偏见，特别是与性别和年龄相关的偏见。

提出的方法

• 提出一种以实体为中心的自然语言处理框架，用于将叙事中的个体分类为“主角”或“反派”。
• 从社会心理学角度操作化认知-情感语言特征，包括情绪化形容词、道德基础理论类别（如“关怀”）、以及主动性语言。
• 使用机器学习分类器，基于从帖子中提取的语言与社会特征，预测责备 verdict。
• 应用统计建模方法，衡量各特征对责备分配的影响程度，从而实现对解释力的分析，而不仅依赖预测准确率。
• 将主角的性别与年龄等社会因素纳入分析，以检测偏见模式。
• 通过一个包含 30,000 个 AITA 帖子的大规模语料库，并结合众包责备 verdict，验证研究发现。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪些认知-情感语言特征在社交媒体叙事中对责备分配的影响最为显著？
• RQ2 性别与年龄等社会因素如何影响真实生活中的道德冲突帖子中的责备分配？
• RQ3 诸如“二元道德理论”等心理学道德理论在多大程度上可推广至现实世界的在线话语中？
• RQ4 在不同叙事角色中，是否存在可检测到的责备分配偏见，特别是对男性的偏见？

主要发现

• 无论是否为主角或反派，男性被责备的可能性均高于女性，表明在线责备分配中存在系统性性别偏见。
• 使用较少与“关怀”相关词汇（源自道德基础理论）的帖子更可能引发责备，表明对他人关心程度的感知会降低责备程度。
• 与主动性相关的语言特征（如主动语态和及物动词）显著提高了责备分配的可能性。
• 15–45 岁年龄组在责备分配中表现出更强的偏见，尤其当男性担任主角时，表明存在与年龄相关的道德刻板印象。
• 心理学理论如“二元道德理论”可推广至现实世界的社交媒体语境，语言线索中体现的伤害与脆弱性显著影响责备结果。
• 使用基于心理学特征的机器学习模型展现出强大的预测性能，证明将社会心理学整合进自然语言处理以实现道德推理具有强大的解释力。