基於 Scored.co 平台，刻劃用戶原型並分析其討論內容

Temel Kavramlar

本文針對 Scored.co 平台上的用戶互動模式進行分析，定義了八種用戶原型，並探討了這些原型在時間推移過程中的轉變趨勢，以及其心理和社會特徵。

Özet

Scored.co 平台介紹與資料集概述

• Scored.co 是一個類似 Reddit 的社群平台，允許用戶創建和加入不同主題的社群，並透過「讚」和「倒讚」機制評分內容。
• 本文研究重點關注 Scored.co 平台上 c/TheDonald 社群在 2023 年期間的討論內容，該社群是平台上歷史最悠久、最活躍的社群之一。
• 研究人員透過平台 API 收集了 2019 年 10 月 15 日至 2024 年 6 月 1 日期間的數據，包含 207,554 名用戶、4,398,074 篇貼文和 36,978,685 則留言。

超網路建構與分析

• 研究人員根據用戶參與討論的情況建構了超網路，每個節點代表一個用戶，每個超邊代表一個討論串。
• 研究發現，Scored.co 平台上的用戶互動呈現局部密集的模式，用戶平均參與 113 個討論串，每月平均參與 18-20 個討論串。
• 超網路的超度和超邊大小分佈均呈現冪律分佈，少數用戶參與大量討論，而大多數用戶僅參與少量討論。

用戶原型定義與特徵分析

• 研究人員根據用戶的平台行為和語言特徵定義了八種用戶原型，分別為：LHL、HHL、HHH、HLH、LLH、LLL、HLL 和 LHH。
• 這些原型基於三個關鍵指標：用戶平均貼文得分、情感傾向（使用 VADER 演算法計算）和毒性程度（使用 Detoxify 模型計算）。
• 研究人員分析了每種原型的典型用戶的心理和社會特徵，包括情緒表達、環境感知和道德傾向。

用戶原型轉變趨勢

• 研究人員利用虛擬模型分析了用戶在不同原型之間的轉變概率，發現一些顯著的轉變趨勢。
• 例如，LHL 原型（低分、低毒性、正面情緒）有 39.23% 的概率轉變為 HLL 原型（高分、低毒性、負面情緒）。
• 這些轉變趨勢反映了用戶在社群互動過程中角色和行為的動態變化。

研究結論與未來方向

• 本文提出了一種基於超網路的用戶原型分析框架，並應用於 Scored.co 平台，揭示了該平台上用戶互動的模式和特徵。
• 未來研究方向包括：探討用戶原型與資訊傳播、社群形成和意見演變之間的關係，以及開發更精確的用戶行為預測模型。

İstatistikler

Scored.co 平台上 c/TheDonald 社群的數據佔據了所有收集數據的 74%。
用戶平均參與 113 個討論串，每月平均參與 18-20 個討論串。
用戶平均接觸約 1000 名其他用戶，每月平均接觸 300-400 名其他用戶。
超網路中至少 5 人參與的討論佔比 44%，至少 10 人參與的討論佔比 15%，至少 50 人參與的討論佔比 2%。
相鄰時間段內用戶的重疊率（Jaccard 相似度）平均穩定在 64%。
LHL 原型有 39.23% 的概率轉變為 HLL 原型。
HLH 原型有 13.71% 的概率維持原樣，有 11.71% 的概率轉變為 LLH 原型。

Alıntılar

"Scored.co is an emerging yet understudied platform, potentially hosting dangerous content."
"This makes Scored.co a platform of interest for researchers studying online extremism, digital sociology, and the impacts of social media on public discourse."
"The loosely moderated nature of some communities can lead to the spread of misinformation, hate speech, and radical ideologies."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Characterizing User Archetypes and Discussions on Scored.co

by Andrea Faill... : arxiv.org 11-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2407.21753.pdf

Daha Derin Sorular

Scored.co 平台上的用戶原型分析結果是否適用於其他線上社群平台？

雖然 Scored.co 的用戶原型分析結果提供了一些有趣的見解，但將其直接套用到其他線上社群平台時需要謹慎。這是因為：

平台文化差異: 不同的線上社群平台有其獨特的文化、規範和用戶群體。例如，Scored.co 以其對言論自由的寬鬆態度而聞名，這可能會吸引特定類型的用戶，而這些用戶可能無法代表其他平台上的用戶。
功能和設計差異: 不同平台的功能和設計也會影響用戶行為。例如，Scored.co 的評分系統可能會鼓勵用戶追求高分，而其他平台可能更重視內容品質或互動性。
數據偏差: 本研究的數據僅來自 Scored.co 的 c/TheDonald 社群，這是一個具有特定政治傾向的群體。因此，分析結果可能無法推廣到 Scored.co 上的其他社群，更不用說其他平台了。
儘管存在這些限制，Scored.co 的用戶原型分析結果仍然可以作為其他平台上進行類似研究的起點。研究人員可以調整分析框架，考慮到不同平台的獨特特徵，並收集更具代表性的數據，以獲得更廣泛的見解。

是否可以透過干預措施引導用戶從負面原型轉變為正面原型，從而促進健康的線上社群環境？

理論上，透過干預措施引導用戶從負面原型轉變為正面原型是可能的，但這需要仔細的設計和實施。以下是一些可能的干預措施：

正面行為強化: 平台可以透過獎勵機制，例如徽章、積分或其他形式的认可，來鼓勵用戶的正面行為，例如友善的互動、有建設性的評論和高品質的內容貢獻。
負面行為規範: 對於散播仇恨言論、網路霸凌或其他負面行為的用戶，平台可以採取措施進行規範，例如警告、帳號停權或內容刪除。
同理心培養: 平台可以設計功能，鼓勵用戶從不同角度思考問題，培養同理心和尊重他人的態度。例如，可以顯示與用戶觀點不同的內容，或提供機會讓用戶與持不同意見者進行建設性對話。
社群規範建立: 平台可以與用戶合作，建立明確的社群規範，並鼓勵用戶共同維護健康的線上環境。
然而，干預措施也可能帶來一些挑戰：

反彈效應: 過於嚴格的規範或不當的干預措施可能會引起用戶的反彈，導致他們轉向其他平台或採取更隱蔽的方式進行負面行為。
道德考量: 平台需要在言論自由和保護用戶免受傷害之間取得平衡。過度干預可能會被視為審查制度，而過於寬鬆的政策則可能助長負面行為。
總之，透過干預措施引導用戶行為需要謹慎的設計和實施，並持續評估其效果，以確保達到促進健康線上社群環境的目標。

在人工智慧快速發展的背景下，如何利用用戶原型分析結果設計更人性化、更安全的線上社群平台？

人工智慧的快速發展為設計更人性化、更安全的線上社群平台提供了新的機會。以下是如何利用用戶原型分析結果和人工智慧技術的一些方法：

個人化推薦: 基於用戶原型分析，平台可以利用人工智慧技術為不同類型的用戶推薦更相關的內容和互動，例如為「正面積極型」用戶推薦鼓舞人心的故事，為「理性思辨型」用戶推薦深度分析文章。
預防性干預: 人工智慧可以分析用戶行為模式，預測潛在的負面行為，並在早期階段進行干預。例如，如果系統偵測到用戶可能發布仇恨言論，可以發出提醒或建議修改內容。
自動化內容審核: 人工智慧可以協助平台自動識別和處理違規內容，例如仇恨言論、暴力威脅和虛假資訊，減輕人工審核的負擔，並提高效率。
虛擬助手和聊天機器人: 平台可以開發基於人工智慧的虛擬助手和聊天機器人，為用戶提供即時支援和引導，例如回答問題、解決糾紛或提供情緒支持。
然而，在利用人工智慧技術的同時，也需要關注以下問題：

數據隱私: 平台需要確保在收集和使用用戶數據時，尊重用戶隱私，並遵守相關法律法規。
演算法偏差: 人工智慧演算法可能存在偏差，導致某些用戶群體受到不公平的待遇。平台需要積極解決演算法偏差問題，確保所有用戶都能獲得公平的體驗。
人機協作: 人工智慧不應完全取代人類的判斷和決策。平台需要設計人機協作機制，讓人類專家參與關鍵決策，並監督人工智慧系統的運作。
總之，人工智慧技術為設計更人性化、更安全的線上社群平台提供了強大的工具。透過結合用戶原型分析結果和負責任的人工智慧應用，平台可以創造更積極、更包容的線上社群環境。