Hatinnehållet i sociala medier ökar ständigt. Medan Facebook, Twitter, Google har försökt att ta flera steg för att ta itu med det hatiska innehållet, de har mestadels misslyckats. Counterspeech ses som ett effektivt sätt att ta itu med näthatet utan att skada yttrandefriheten. En alternativ strategi för dessa plattformar skulle därför kunna vara att främja mottal som ett försvar mot hatinnehåll. Men för att få ett framgångsrikt främjande av en sådan motspejare måste man ha en djup förståelse för dess dynamik i online-världen. Brist på noggrant kurerade data hämmar till stor del en sådan förståelse. I den här artikeln skapar och släpper vi den första datauppsättningen någonsin för motspejare med hjälp av kommentarer från YouTube. Uppgifterna innehåller 13 924 manuellt kommenterade kommentarer där etiketterna anger om en kommentar är en motspejare eller inte. Dessa data gör det möjligt för oss att utföra en rigorös mätning studie som karakteriserar den språkliga strukturen av motspejare för första gången. Denna analys resulterar i olika intressanta insikter såsom: kontraspek kommentarer får mycket mer likes jämfört med noncounterspeech kommentarer, för vissa samhällen majoriteten av icke-counterspeech kommentarer tenderar att vara hattal, de olika typerna av motspeech är inte alla lika effektiva och språket valet av användare som postar motspeech skiljer sig i stort sett från dem som postar icke-counterspeech som avslöjas av en detaljerad psykolinguistisk analys. Slutligen bygger vi en uppsättning modeller för maskininlärning som automatiskt kan upptäcka counterspeech i YouTube-videor med en F1-poäng på 0,71. Vi bygger också multietikettmodeller som kan upptäcka olika typer av motspejare i en kommentar med en F1-poäng på 0,60.
Mathew m.fl. REF studerar effekten av counterspeech i hatiska YouTube-videor och utvecklar maskininlärningsmodeller för att automatiskt upptäcka counterspeech i YouTube-kommentarer.
Thou shalt not hate: Countering Online Hate Speech
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}