[论文解读] Winning Arguments: Interaction Dynamics and Persuasion Strategies in Good-faith Online Discussions

Chenhao Tan, Vlad Niculae+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2016

Opinion Dynamics and Social Influence参考文献 57被引用 67

一句话总结

本文利用 /r/ChangeMyView 社区的讨论数据，研究在线讨论中的说服机制，该社区用户会明确标注其观点是否被改变。研究发现，互动动态（如早期参与和适度的来回交流）以及语言特征（如与原始帖子用词的差异、个人代词、链接和缓和语气的策略性使用）显著预测论点的说服力，而原始帖子的风格线索也预示着观点的可变性。

ABSTRACT

Changing someone's opinion is arguably one of the most important challenges of social interaction. The underlying process proves difficult to study: it is hard to know how someone's opinions are formed and whether and how someone's views shift. Fortunately, ChangeMyView, an active community on Reddit, provides a platform where users present their own opinions and reasoning, invite others to contest them, and acknowledge when the ensuing discussions change their original views. In this work, we study these interactions to understand the mechanisms behind persuasion. We find that persuasive arguments are characterized by interesting patterns of interaction dynamics, such as participant entry-order and degree of back-and-forth exchange. Furthermore, by comparing similar counterarguments to the same opinion, we show that language factors play an essential role. In particular, the interplay between the language of the opinion holder and that of the counterargument provides highly predictive cues of persuasiveness. Finally, since even in this favorable setting people may not be persuaded, we investigate the problem of determining whether someone's opinion is susceptible to being changed at all. For this more difficult task, we show that stylistic choices in how the opinion is expressed carry predictive power.

研究动机与目标

• 理解在线讨论中成功说服的机制，其中观点改变被明确标注。
• 考察互动动态（如参与时间与来回交流程度）如何影响说服结果。
• 研究语言特征在说服性论点中的作用，特别是观点持有者与反方论点之间语言风格的差异。
• 确定原始观点表达风格在开放心态社区中是否能预测其可改变性。

提出的方法

• 分析来自 /r/ChangeMyView 的大规模讨论数据集，用户在此发布观点，并在被说服时明确标注观点改变。
• 利用互动动态（如回复顺序、参与人数、来回交流长度）来建模说服成功的程度。
• 通过比较针对同一观点的两组相似反方论点，隔离语言风格的影响，使用代词、缓和语气、链接和情感等特征。
• 训练预测模型以分类哪一方论点更具说服力，结合表面语言特征与结构化互动模式。
• 采用基于词类的特征（如定冠词、积极/消极词汇、人称代词、链接、缓和语气、举例、问号、引号）来量化风格差异。
• 采用分层建模方法，评估不同层级（如根回复 vs. 完整讨论路径）特征的预测能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 互动动态（如参与顺序与来回交流程度）如何影响在线讨论中观点改变的可能性？
• RQ2 在回应同一观点时，哪些语言特征能区分更具说服力的反方论点与说服力较弱的论点？
• RQ3 原始观点的语言风格在多大程度上能预测其可改变性？
• RQ4 观点持有者与反方论点之间语言的不相似性如何影响说服力？

主要发现

• 在讨论中早期参与能显著提高说服原始发帖人的可能性，即使对首次挑战者而言也是如此，且与经验无关。
• 适度的来回交流与更高的说服成功率相关，但长时间的对话在观点改变方面呈现边际递减效应。
• 参与说服性互动的人数增加会提高观点改变的可能性，但该关系呈次线性，表明存在边际递减的临界点。
• 观点持有者用词与反方论点之间的语言不相似性是预测说服力的最强特征，表明使用不同语言重新表述能增强影响力。
• 更具说服力的论点使用更多第一人称和第二人称代词、更多链接（尤其是 .com 和 .edu 域名）、以及更多缓和语气，可能使语气更柔和，提升可接受度。
• 原始观点的风格特征（如定冠词的使用和特定词汇比例）即使在内容相似的情况下，也具有预测其可改变性的能力。