![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Десятилетия данных показывают, что токсичность — это неотъемлемая часть онлайн-общения |
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-05-08 16:35 ![]() В исследовании, опубликованном в журнале Nature, ученые обнаружили свидетельства устойчивых паттернов токсичности в человеческом общении на различных социальных платформах, не зависящих от типа, темы обсуждения или временного периода. Исследование показало, что более длительные онлайн-беседы имеют тенденцию к эскалации токсичности и поляризации, особенно когда они включают противоречащие друг другу точки зрения. Удивительно, но такие токсичные взаимодействия не отталкивают пользователей. Исследовательская группа собрала данные с восьми различных социальных медиа-платформ, накопив в общей сложности около 500 миллионов комментариев за период в 34 года. Этот большой набор данных включал в себя широко используемые в публичной сфере платформы, такие как Twitter, Reddit и другие. Набор данных также включал комментарии из USENET — всемирной распределенной системы обсуждений, созданной в 1980 году, более чем за десятилетие до того, как всемирная паутина стала доступна широкой публике. Для анализа собранных комментариев на предмет токсичности исследователи использовали Perspective API — современный инструмент машинного обучения, разработанный Google. Этот API предназначен для выявления наличия токсичного языка, определяемого в данном исследовании как "грубые, неуважительные или неразумные комментарии, которые могут заставить кого-то покинуть дискуссию". Это определение позволило исследователям количественно оценить и сравнить уровень токсичности на разных платформах и в разные временные периоды. Одним из ключевых открытий стало то, что чем дольше продолжается онлайн-разговор, тем более вероятно, что он станет токсичным. Этот паттерн оставался неизменным вне зависимости от других факторов. Это говорит о том, что по мере того, как дискуссии затягиваются, они имеют тенденцию перерастать в более напряженные и враждебные. Вопреки распространенному предположению о том, что токсичные взаимодействия отталкивают от участия, исследователи обнаружили, что токсичность не отбивает у пользователей желание участвовать. Фактически, пользователи с большей вероятностью остаются активными в дискуссиях, где преобладают токсичные комментарии. Этот вывод указывает на то, что токсичная среда не только не отталкивает пользователей, но и может способствовать такому типу вовлеченности, который заставляет пользователей возвращаться к разговору, возможно, движимые эмоциональной вовлеченностью или чувством конфликта. Исследователи отметили, что эти паттерны токсичности и вовлеченности согласуются на разных социальных медиа-платформах. Это постоянство указывает на то, что динамика онлайн-токсичности может быть фундаментальным аспектом человеческого взаимодействия в цифровых пространствах, а не сильно зависеть от конкретного дизайна, культуры или политики модерации отдельных платформ. Несмотря на обширные данные и анализ, исследование имеет свои ограничения. Одной из главных проблем стало различение паттернов поведения, присущих человеку, и тех, на которые влияют дизайн платформы и алгоритмические структуры. Использование автоматизированных систем для обнаружения токсичности, хотя и необходимое для обработки больших наборов данных, также вносит потенциальные искажения из-за сложности естественного языка и тонкостей человеческого общения. Источник: vk.com Комментарии: |
|