Hatiskt tal i sociala nätverk online (OSN) är en viktig utmaning för företag och regeringar, eftersom det påverkar användare och annonsörer, och eftersom flera länder har strikt lagstiftning mot denna praxis. Detta har motiverat arbetet med att upptäcka och karakterisera fenomenet i tweets, sociala medier inlägg och kommentarer. Dessa metoder möter dock flera brister på grund av buller från OSN-data, fenomenets gleshet och subjektiviteten i definitionen av hatpropaganda. Detta verk presenterar en användarcentrerad syn på hatpropaganda, som banar väg för bättre detektionsmetoder och förståelse. Vi samlar in en Twitter-datauppsättning på 100, 386 användare tillsammans med upp till 200 tweets från deras tidslinjer med en randomwalk-baserad krypare på retweet grafen, och väljer ett delprov på 4, 972 för att manuellt kommenteras som hatisk eller inte genom crowdsourcing. Vi undersöker skillnaden mellan användaraktivitetsmönster, det innehåll som sprids mellan hatiska och normala användare, och nätverkscentralitetsmätningar i grafen. Våra resultat visar att hatiska användare har nyare datum för kontoskapande, och fler statuser, och följare per dag. Dessutom favorit de fler tweets, tweet i kortare intervaller och är mer centrala i retweet nätverket, motsäger den "lone varg" stereotyp ofta förknippas med sådant beteende. Hatiska användare är mer negativa, mer profana, och använder mindre ord förknippade med ämnen som hat, terrorism, våld och ilska. Vi identifierar också likheter mellan hatiska/normala användare och deras 1-grannar, vilket tyder på stark homofili. • Mänsklig-centrerad databehandling → Social nätverksanalys; Empiriska studier i samverkan och social databehandling; KEYWORDS hattal, sociala nätverk online, hatfulla användare ACM Referensformat:
Ribeiro m.fl. REF föreslår ett annat tillvägagångssätt, med fokus på en användarcentrerad syn på hatpropaganda och karaktäriserande hatiska Twitter-användare istället för hatfulla meddelanden.
"Like Sheep Among Wolves": Characterizing Hateful Users on Twitter
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}