Kako bi lahko algoritem promptnih škrati na internetu?
To je lahko zabavno, da se vključijo druge uporabnike v pogovorih o spletnih mest pogoste, vendar so oddelki komentar ponavadi ven iz roke na vznemiril stopnjo. Imamo pogosto določeno vrsto osebnosti se zahvalil za vse bolj sovražno spletnem okolju, polna vulgarnosti, žalitve in včasih celo groženj - Internet troll
A troll je oseba, ki vab spletne oddelke komentar z delovnih mest, namenjenih. da se dvig iz ljudi ali kako drugače motijo spletne skupnosti. Te izjemno negativne uporabnikom, da je internet bolj temačno in antagonistični kot studenec informacij in zabave, da bi morala biti.
Anonimnost, ki jih internet dala omogoča ljudem (ki bi se Obnašati Učtivo na osebo) shed njihove zavore in vključijo v nesocialno vedenje [vir: Academic Earth, Breeze]. Študija raziskovalcev na University of Manitoba, Univerza v Winnipeg in University of British Columbia v Kanadi opravili raziskave in ugotovili, močne korelacije med ljudmi, ki so se pojavile, da uživajo spletno panulo in višje rezultate na osebnostnih testov za sadizem, Machiavellianism in psychopathy, zlasti sadizem [ ,,,0],Viri: Buckels, Goldbeck, Mooney].
Raziskovalci so še ugotovili, da žaljiv jezik v komentar oddelku članka more spremeniti dojemanje bralcev o vsebini, ki jih asimetiriji smeri bolj polarizirana pogled na temo, ali bi jih dvomim kakovost članku je [vir: Brossard , Mooney, Applebaum, Felder]. To je spodbudilo Popular Science izklopiti komentiral večino svojih spletnih člankov v letu 2013. [Vir: LaBarre]
Da bi zmanjšali vplive panulo, nekaj spletnih mest, najem moderatorjev, da pazi na komentarje niti in cenzurirajo ali prepoved užalili prispevke in uporabnike, ampak to je potreben čas in denar, da ne morejo vsi kraji ali bodo porabili, in obstaja veliko več škrati od moderatorjev. Drugi so predlagali odstranitev anonimnost, čeprav obstaja nekaj dokazov, da to lahko povzroči večina uporabnikov nikoli objavili pripombe [Vir: Ingram]
Toda raziskovalci na Stanfordu in Cornell so prišli do druge potencialno orodje za boj proti škrati -. zgodnje odkrivanje.
algoritem za SPOT škrati
Raziskovalci na Stanfordu in Cornell (s financiranjem iz Stanford Graduate Fellowship in raziskovalno nagrado Google fakulteta) so izvedli študijo, da bi videli, če bi jih lahko uporabili kvantitativne ukrepe za odkrivanje antisocialne
[1] 