Apr, 2015

在线讨论社区中的反社会行为

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TL;DR本研究通过对三个大型在线讨论社区被封禁用户的分析，表征了不良行为。我们发现这些用户更容易发表与主题无关的内容，并更容易引起其他用户的反应，而实施不良行为通常发生在社区反馈过度苛刻的情况下。此外，我们还发现这些用户的排斥度随着时间的推移而增加，更易被社区禁言。 研究结果表明，在线社区维护者会从这些信息中获得帮助，从而更早地发现和限制不受欢迎的行为。
发现论文，激发创造
  • 任何人都可能成为喷子：在线讨论中喷子行为的原因

    通过分析在线社区的数据，我们发现个体的情绪和讨论的环境（如接触先前的 trolling 行为）是触发 trolling 的两种主要机制，这推荐了普通人在适当情况下可能表现出 trolling 的行为。

    Feb, 2017

  • 边缘平台上的反社会行为外溢：社区封禁的无意后果

    该研究使用差异法设计来研究被 Reddit 和 Facebook 封禁的三个社区迁移到边缘平台的用户，并发现与这些社区共同参与可能导致用户在 Reddit 上的毒性言论和违反平台规范的行为增加，并随着时间和曝光度而加剧。

    Sep, 2022

  • 社区禁言和外部事件对行为变化的影响

    研究 reddit 社区的规定行为和大型事件对用户行为的影响，发现大多数 subreddit 的禁止行为仅仅会导致少数活跃用户离开平台，外部事件的影响因事件类型而异。该文讨论了禁令的有效性和在线内容审查的广泛影响。

    Jan, 2021

  • 在不确定的框架中识别喷子

    该研究提出了一种基于信任函数理论的新方法，用于检测在线社区中的恶意用户，并通过对线程消息之间的冲突度量来确定此类用户的存在，从而提高社区管理员解决此问题的能力。

    Jan, 2015

  • Reddit 中提取跨社区冲突

    本文研究了 Reddit 网站中亚社交行为和其对社区的影响，利用惩罚和奖励方式推导出不同层级的争议，揭示了不同 subreddits 之间的冲突模式以及互为目标的 communities，并发现这些冲突的焦点会随着时间而发生转移。

    Aug, 2018

  • 社区问答中内容滥用者的社交世界

    本研究分析了一个社区问答平台一年的数据，发现用户是否违反社区规定不仅可以通过 flag 数量来判断。建立了一个分类器，利用用户的网络属性来检测高达 83% 的滥用用户。

    Jul, 2015

  • 被封禁社区成员的轨迹：赎回、再犯和离开

    该论文介绍了一种计算框架，用于研究在维基百科上被封禁用户的未来行为，并基于对所封禁用户特性及其对封禁是否公平的感知分析，提出了一系列预测任务，以确定用户在第一次违规封禁后可能采取的行为路径。

    Feb, 2019

  • 网络用户攻击行为调查：社交媒体平台上的内容检测与行为分析

    社交媒体平台的兴起导致了网络攻击行为的增加，其中包括网络欺凌、在线骚扰和冒犯性和仇恨言论的传播。这篇论文通过分析定义的多样性并提出统一的网络攻击定义，深入研究了攻击性内容检测和攻击性用户行为分析领域，揭示了将社会学见解与计算技术相结合以预防网络攻击行为的有效性。

    Nov, 2023

  • 网络上的社群互动与冲突

    本研究考察了网站 Reddit 上 36,000 个社区之间的互动和如何导致冲突和负面互动。研究者发现少数社区 (小于 1%) 导致了 74% 的冲突，而冲突往往由高活跃度的社区成员开始，但由低活跃度的成员执行。冲突导致了 “回声室” 的形成，也对目标社区用户的整体活跃产生了负面影响。分析用户互动数据还提出了缓解冲突负面影响的策略，以及如何通过使用结合图嵌入，用户，社区和文本特征的 LSTM 模型来预测冲突的发生，早期预警系统可以防止冲突的发生。

    Mar, 2018

  • 社区反馈如何影响用户行为

    通过对四个大型基于评论的新闻社区进行研究，本文发现负面反馈会导致明显的行为变化，这种变化不仅促使受到负面评价的作者增加贡献，还会使他们未来的贴文质量降低。而正面反馈则没有相似的影响，不会鼓励受奖励的作者写更多，也不会提高他们文章的质量。此外，没有获得反馈的作者最有可能离开社区。

    May, 2014