Los trolls de Internet, por definición, son perjudiciales, combativos y, a menudo, desagradables con sus mensajes ofensivos o provocativos en línea diseñados para molestar y molestar.
La suposición común es que las personas que trol son diferentes del resto de nosotros, nos da la libertad de despedirlos a ellos y su comportamiento. Pero un nuevo estudio sugiere lo contrario: bajo las circunstancias adecuadas, cualquiera puede convertirse en un troll.
"Queríamos entender por qué el trolling es tan frecuente hoy en día", dice Justin Cheng, un investigador en ciencias de la computación en la Universidad de Stanford y autor principal del nuevo documento. "Si bien el conocimiento común es que los trolls son particularmente individuos sociópatas que ocasionalmente aparecen en las conversaciones, ¿acaso son estas personas las que persiguen a otros?"
Mal humor
¿El comportamiento de los curricán es una característica innata o los factores situacionales pueden influir en las personas para que actúen como trolls? Para descubrirlo, los investigadores utilizaron una combinación de experimentación, análisis de datos y aprendizaje automático, y se centraron en algunos factores simples que hacen que la persona promedio sea más propensa a trol.
Después de una investigación previa sobre el comportamiento antisocial, los investigadores decidieron centrarse en cómo el estado de ánimo y el contexto afectan lo que las personas escriben en un foro de discusión. Establecieron un experimento en dos partes con sujetos 667 reclutados a través de una plataforma de crowdsourcing.
En la primera parte del experimento, los participantes recibieron una prueba, que fue muy fácil o muy difícil. Después de tomar los exámenes, todos los sujetos completaron un cuestionario que evaluó varias facetas de su estado de ánimo, que incluyen enojo, fatiga, depresión y tensión. Como era de esperar, las personas que completaron la prueba difícil estaban de peor humor que las que tuvieron la prueba fácil.
Todos los participantes fueron instruidos para leer un artículo y participar en su sección de comentarios. Debían dejar al menos un comentario, pero podían dejar múltiples comentarios y votos positivos y negativos y podían responder a otros comentarios. Todos los participantes vieron el mismo artículo en la misma plataforma, creado únicamente para el experimento, pero algunos participantes recibieron un foro con tres publicaciones trol en la parte superior de la sección de comentarios. Otros vieron tres mensajes neutrales.
Dos expertos independientes evaluaron si las publicaciones dejadas por los sujetos calificaron como trolling, definidas generalmente en esta investigación por una combinación de directrices de publicación tomadas de varios foros de discusión. Por ejemplo, los ataques personales y las maldiciones eran indicativos de las publicaciones trol.
Alrededor de 35, el porcentaje de personas que completaron la prueba fácil y vieron publicaciones neutrales publicaron sus propios comentarios trol. Ese porcentaje saltó a 50 por ciento si el sujeto tomó la prueba dura o vio comentarios de trolling. Las personas expuestas tanto a la prueba difícil como a las publicaciones de trol trolled aproximadamente 68 por ciento del tiempo.
Para relacionar estos conocimientos experimentales con el mundo real, los investigadores también analizaron datos anónimos de la sección de comentarios de CNN a lo largo de 2012. Los datos consistieron en usuarios de 1,158,947, discusiones de 200,576 y publicaciones de 26,552,104 e incluyeron usuarios y publicaciones prohibidas que fueron eliminados por los moderadores. En esta parte de la investigación, el equipo definió las publicaciones troll como aquellas marcadas por miembros de la comunidad por abuso.
'Espiral de negatividad'
No fue posible evaluar directamente el estado de ánimo de los comentaristas, pero los investigadores analizaron la marca de tiempo de las publicaciones porque las investigaciones anteriores han demostrado que la hora del día y el día de la semana corresponden con el estado de ánimo. Los incidentes de votos atrasados y mensajes marcados se alinearon estrechamente con los patrones establecidos de ánimo negativo. Dichos incidentes tienden a aumentar a altas horas de la noche y a principios de la semana, que es también cuando las personas tienen más probabilidades de estar de mal humor.
Los investigadores investigaron más a fondo los efectos del estado de ánimo y descubrieron que era más probable que las personas presentaran una publicación marcada si se les había marcado recientemente o si habían participado en una discusión por separado que simplemente incluía mensajes marcados por otros. Estos hallazgos se mantuvieron verdaderos sin importar qué artículo se asoció con la discusión.
"Es una espiral de negatividad", dice Jure Leskovec, profesor asociado de informática y autor principal del artículo. "Solo una persona que se despierta de mal humor puede crear una chispa y, debido al contexto de debate y votación, estas chispas pueden caer en cascadas de mal comportamiento. Las malas conversaciones conducen a malas conversaciones. Las personas que votan negativamente vuelven más, comenten más y comenten aún peor ".
Predecir publicaciones marcadas
Como último paso en su investigación, el equipo creó un algoritmo de aprendizaje automático encargado de predecir si la próxima publicación que escribió un autor se marcaría.
La información introducida en el algoritmo incluía la marca de tiempo de la última publicación del autor, si la última publicación se marcó, si la publicación anterior en la discusión se marcó, el historial general del autor de escribir publicaciones y la identificación de usuario anónima del autor. .
Los resultados mostraron que el estado de la bandera de la publicación anterior en la discusión fue el pronosticador más fuerte de si se marcaría la próxima publicación. Las características relacionadas con el estado de ánimo, como el tiempo y el marcado previo del comentarista, fueron mucho menos predictivas. El historial del usuario y la ID de usuario, aunque algo predictivos, eran aún menos informativos que el contexto de discusión. Esto implica que, si bien algunas personas pueden ser constantemente más propensas a la pesca de curricán, es más probable que el contexto en el que publicamos lleve al curricán.
Shadow pros y periodos de enfriamiento?
Entre el análisis de datos a gran escala de la vida real, el experimento y la tarea de predicción, los hallazgos fueron fuertes y consistentes. Los investigadores sugieren que el contexto de la conversación y el estado de ánimo pueden llevar a la búsqueda de curricán. Creen que esto podría informar la creación de mejores espacios de discusión en línea.
"Comprender lo que realmente determina que alguien se comporte antisocialmente es esencial si queremos mejorar la calidad de las discusiones en línea", dice Cristian Danescu-Niculescu-Mizil, profesor asistente de ciencias de la información en la Universidad de Cornell y coautor del documento. "La comprensión de los mecanismos causales subyacentes podría informar el diseño de sistemas que fomentan un debate en línea más civil y podría ayudar a los moderadores a mitigar el arrastre con mayor eficacia".
Las intervenciones para evitar el arrastre podrían incluir foros de discusión que recomiendan un período de reflexión para los comentaristas que acaban de marcar un puesto, sistemas que alertan automáticamente a los moderadores sobre una publicación que probablemente sea una publicación de trolls o "ocultación de sombras", ocultando publicaciones de trol de usuarios que no son Troll sin notificar al troll.
Los investigadores creen que estudios como este son solo el comienzo del trabajo que se ha necesitado durante algún tiempo, ya que Internet está lejos de ser la aldea mundial de debate y debate cordial que la gente alguna vez pensó que llegaría a ser.
"Al final del día, lo que esta investigación realmente está sugiriendo es que somos nosotros los que estamos causando estos bloqueos en la discusión", dice el coautor Michael Bernstein, profesor asistente de ciencias de la computación en Stanford. "Muchos sitios de noticias han eliminado sus sistemas de comentarios porque creen que van en contra del debate y la discusión. Entender nuestro mejor y peor yo aquí es clave para recuperarlos ".
La fue publicado como parte de la próxima 2017 Conference on Computer-Supported Cooperative Work and Social Computing.
Fuente: Universidad de Stanford
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