[论文解读] Using Sentiment Induction to Understand Variation in Gendered Online Communities

Li Lucy, Julia Mendelsohn|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2018

Authorship Attribution and Profiling参考文献 32被引用 4

一句话总结

本文利用情感诱导分析Reddit上的性别化在线社群，揭示了基于情感的表征能够揭示超越词汇选择的细微社会意义。研究发现，'ladies'和'feminists'等词汇在不同社群中承载着截然不同的情感意义，表明情感是理解在线空间中身份建构的关键维度。

ABSTRACT

We analyze gendered communities defined in three different ways: text, users, and sentiment. Differences across these representations reveal facets of communities' distinctive identities, such as social group, topic, and attitudes. Two communities may have high text similarity but not user similarity or vice versa, and word usage also does not vary according to a clearcut, binary perspective of gender. Community-specific sentiment lexicons demonstrate that sentiment can be a useful indicator of words' social meaning and community values, especially in the context of discussion content and user demographics. Our results show that social platforms such as Reddit are active settings for different constructions of gender.

研究动机与目标

• 理解在线社群中的情感如何反映社会身份，超越简单的性别二元对立。
• 探究基于情感的表征如何揭示在词汇语义相似但社群特异性不同的词汇意义。
• 考察用户人口统计、内容与情感意义在性别化子版面中的交汇关系。
• 挑战仅凭情感即可捕捉社会意义的假设，尤其是在反讽或居高临下语言等语境中。
• 证明情感是揭示在线社群中社会语言变异的显著语义维度。

提出的方法

• 使用微调后的SentProp模型，为每个子版面构建特定于该社群的情感词典。
• 在子版面特定数据上训练情感分类器，为跨社群的词汇生成情感得分。
• 采用自举重采样（50次运行）来估计情感得分的标准误和置信区间。
• 比较多个子版面中关键性别化词汇（如'women'、'ladies'、'feminists'）的情感得分，以检测差异。
• 将定量情感分析与社群话语的定性解读相结合，以语境化情感发现结果。
• 分析基于用户的聚类与基于文本的表征，比较情感与用户重叠度及词汇相似性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不同的性别化子版面中，'ladies'和'feminists'等性别化词汇的情感得分如何变化？
• RQ2 基于情感的表征在多大程度上揭示了仅靠词汇选择或用户归属关系无法捕捉的社会语言变异？
• RQ3 社群规范与话语实践如何影响语义上相似的词汇的情感色彩？
• RQ4 在涉及反讽、居高临下语言或内部群体标签的语境中，情感在多大程度上反映社群身份？
• RQ5 即使词汇或基于用户的相似性较高，情感驱动的模型是否仍能检测到社会意义的差异？

主要发现

• 在r/mensrights和r/actuallesbians中，'feminists'一词的情感得分高度负面，但原因不同——前者源于对LGBTQ+空间中感知到的排他性的反对。
• 在r/actuallesbians中，'ladies'一词具有正面情感，作为内部群体标识使用；但在r/mensrights中，尽管情感得分相似，却带有居高临下的意味。
• 在女性导向社群如r/femalefashionadvice中，'omg'的情感得分高度正面，表明情感投入；而在男性导向的子版面中，其使用则更中性或带有反讽意味。
• 子版面间文本相似度高，并不意味着用户重叠度或情感相似度也高，表明情感捕捉了不同的社会维度。
• 基于情感的表征显示，即使'women'和'ladies'的指称意义相似，它们在不同社群中仍承载着截然不同的联想意义。
• 自举重采样运行中情感得分的标准差凸显了情感模型在反讽或反讽语境中的不一致性，表明纯向量化情感分析存在局限。