May, 2024

促进建设性的商议：重新构建以迎合

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TL;DR通过从心理学、传播学和语言学的研究中汲取经验，我们提出了一种自动转述异议回应以传达接纳态度同时保持意义的方法，通过对 Reddit 评论和回应的数据集进行每种方法的自动转述，经过以人为中心的实验，我们发现我们的框架生成的回复被认为比原始回复以及通用接纳度基线更具接纳度，分析并讨论结果的含义，并强调对内容管理的应用，总体而言，我们说明了如何将接纳度这一特定的社会科学构造转化为计算框架，从而使 LLM 生成更符合人类感知。
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发现论文，激发创造
  • 通过人机语言模型交互对负面思维进行认知重构

    该论文研究了语言模型如何帮助人们重新构建消极的想法，通过开发自动化指标来度量语言属性并训练一个提高检索上下文学习模型的数据集，并确认高度共情或特定于个体患者的重构更受人们青睐，这些发现对于使用语言模型协助人们克服消极思维具有重要意义。

    May, 2023

  • 小心处理：积极帮助用户评估和缓解其在线讨论中的紧张情绪

    通过设计算法工具来提高用户对话中紧张氛围的意识并引导其积极回应，我们提出了一种不同于传统平台依靠管理员干预的方法。通过用户实验，我们发现这种积极主动的用户中心模式受到用户的欢迎，并可能在未来得到广泛应用。

    Dec, 2022

  • 促进用户在批判性论证反思中的参与

    为支持公平且无偏见的意见建立过程，我们提出了一种与人类进行审议对话的聊天机器人系统。与说服性系统相反，这个聊天机器人旨在提供多样且代表性的概述 —— 嵌入在与用户的对话中。为了实现对话中用户的反思和无偏见的探索，我们使系统能够在用户过于专注于他们已有意见时进行干预。因此，我们提出了一个估计用户反思参与的模型（RUE），该模型被定义为用户的批判性思维和开放性思维。我们报告了一项涉及 58 名参与者的用户研究，以测试我们的模型和干预机制的影响，讨论结果的影响，并提出未来工作的展望。结果表明，我们提出的方法在用户反思和总体用户关注度方面具有显著效果，证明了该方法的有效性。

    Aug, 2023

  • 改变我的框架：在 r/ChangeMyView 中的现实再构

    通过使用 r/ChangeMyView 社区互动和惯例，本研究构建了一个数据集，以使用转变视角的高价值、社区认可的话语，扩大了转变视角的范围，并细化了数据集，研究了数据集创建和评估方面的挑战。

    Jul, 2024

  • ENTRUST: 使用语言模型和蕴涵进行论据重构

    该论文提出了一种用于重新框架论点的方法，该方法结合了可控文本生成和模糊匹配技术，以实现通过纯文本改善论点效果的目的。

    Mar, 2021

  • 社交媒体对话的协议和不协议的主题无关识别

    本文研究对话结构与对话语料库的关系，从线上论坛中的拒绝性对话入手，探查线上对话中表达和推断拒绝的特征，通过实验发现基于理论预测的特征可以被用于无需先确定特定讨论主题的识别拒绝性对话，且精度可以提升至 66%。

    Sep, 2017

  • 整合对抗仇恨言论的策略 —— 利用说服对话

    社交媒体平台上存在大量的仇恨评论。我们提出了一种用于生成反驳仇恨评论的可控策略的方法，并通过特征控制响应生成，研究了鼓励长期解决方案的可行性。

    Jan, 2024

  • 网络评论中的辩论反对策略：分类模式的构建与训练验证

    该研究对社交媒体上的有害言论进行了内容分析，发现人们在回应有害言论时采用了多种语言策略，其中声誉攻击是最常见的。该研究为表达反对意见提供了综合视角，并探讨了阻止冒犯性或有问题言论的基层努力。

    May, 2024

  • 获胜的论证：基于善意的在线讨论中的交互动态和说服策略

    研究 Reddit 上的 ChangeMyView 社区，通过分析交互动态、语言因素等来了解观点转变的机制，发现不同语言的使用对说服力有很大影响，同时也探讨了如何确定某人的观点是否能被改变。

    Feb, 2016

  • Upvotes？Downvotes？没有投票？理解 Reddit 上反应机制与政治话语之间的关系

    本研究分析 Reddit 政治子论坛上 155,000,000 个用户评论，研究不同的反应机制对政治讨论的影响，发现只有 upvotes 或 upvotes 和 downvotes 机制的地方，用户的讨论更具有商讨性和公民性，而没有反应机制的子论坛则更具有煽动性。该研究为探讨社交媒体界面设计与用户之间尊重的政治讨论之间的关系提供了有价值的贡献。

    Feb, 2023