Jul, 2023

在线社区中的语言风格匹配探究：社会背景和对话动态的作用

PDF
TL;DR本研究分析了 Reddit 上两方对话线程的大量语料库，通过识别虚词和正式性两种风格的所有 LSM 出现，研究了 LSM 的不同水平如何取决于 Reddit 内的几个社交因素，包括帖子和社区特征、对话深度、用户任期以及评论的争议性。最后，我们测量了在社区被封禁后丧失地位后 LSM 的变化。研究结果揭示了 LSM 在 Reddit 对话中与几个社区指标的相互作用，暗示了在了解社区动态时理解对话参与的重要性。
发现论文，激发创造
  • 探究在线社区中的语言风格问题

    本文研究社区语言的语言风格，通过分析 3 个社交媒体平台上涉及政治，电视和旅游的 9 个在线社区的 262 个特征来验证社区确实具有独特的风格，并发现语言风格是群体成员身份的良好预测器（F 值为 0.952，准确度为 96.09%），并且相对于仅使用内容预测来说，它对训练数据的减少更有韧性。

    Sep, 2022

  • 在线社区语言特征及其与社区反应的关系

    本研究探讨在线社区语言风格和话题方面：通过分析社区的标识符和与内容社区接受度的相关性。实验表明语言的风格比话题更能够识别社区，与社区的语言风格相似度的相关性与贡献的接受程度正相关。

    Sep, 2016

  • 与人群交流：人们在网上讨论中对什么做出反应？

    本研究探讨了语言使用对社区对在线讨论论坛评论的反应的影响，以及信息和信息发送者之间的相对重要性。基于 Reddit 讨论中社区注释卡尔玛的新评论排序任务被提出，可以控制评论的主题和时间。通过对来自六个子 reddit 的讨论线程进行实验，结果显示不同类型的语言特征对于不同的社区感兴趣程度的重要性有所不同。

    Jul, 2015

  • 权力的回声：语言效应与社交互动中的权力差异

    通过对维基人和美国最高法院的论据展开研究，我们发现群体讨论中一些人立即回应其他人的语言风格与其他成员之间的权力差异是相关的，提出了基于语言协调的分析框架，可以用于阐明功率关系，并跨多种类型的力量保持一致。

    Dec, 2011

  • 非正式互动中的影响语言标记

    本研究通过分析一个在线编织社区中的帖子，找到了代表性的语言特征，研究了语言特征与个体互动中的影响力之间的关系。研究结果表明，语言特征与其影响他人的能力之间存在着重要的相关性。

    Jul, 2017

  • 情境对抑郁情绪语言的重要性：基于 Reddit 讨论中情感和语言标记的相互作用研究

    对抑郁症患者的语言标记进行研究表明，语言使用可以作为心理健康的指标。本研究通过使用 Reddit 数据集，探讨讨论主题作为语境对抑郁症中的语言标记和情感表达的影响，发现情感分析揭示了抑郁症患者中更广泛的情感强度范围，与控制组相比，负面情感和正面情感都更高。这一模式是由不含情感词的帖子驱动的，揭示了基于词汇的方法在捕捉完整情感背景方面的局限性。我们观察到了几个有趣的结果，显示出上下文分析的重要性。例如，第一人称单数代词的使用和与愤怒、悲伤相关的词汇与情感积极性增加相关，而对现在的专注程度更高的词汇与情感消极性增加相关。我们的发现凸显了解读抑郁症患者使用语言时讨论语境的重要性，揭示了语言标记的情感强度和意义可以因讨论主题而变化。

    May, 2024

  • 识别驱动在线讨论的社会信号：Reddit 社区案例研究

    该研究聚焦于 Reddit 上的在线讨论，通过对不同社区的评论进行大量情感、相关性和内容分析，揭示了不同社区内高得分帖子的特征，进而探究社区话题的特异性、受众与管理水平对社区讨论的影响。

    May, 2017

  • 学习隐含本地对话模式，预测在线讨论社区认可度

    本文提出了利用神经网络来预测社交媒体网络中观点赞同度的方法，结合了评论者的参与方式以及评论文本，通过一种新颖的神经网络结构可以学习隐含的讨论结构特征并探讨了其在权重文本特性方面对提高预测精度的作用。

    Aug, 2016

  • 阅读推文之间：解读相互连接的混合意识形态社群的立场

    该研究使用自然语言处理技术研究了 2020 年美国选举的 Twitter 讨论，通过比较语言模型生成的回复和真实调查结果，提出了一种新的方法来揭示相互关联的多样的意识形态社群中复杂的意识形态。

    Feb, 2024

  • CommunityLM: 从语言模型中探究党派世界观

    利用社区语言模型，研究政治言论语言化的分歧，通过观察群体在社交媒体中的表达，详细分析不同派别的观点，并且发现了相对于其他方法更高的对比度。

    Sep, 2022