Testing Hypotheses from the Social Approval Theory of Online Hate: An Analysis of 110 Million Messages from Parler
यह अध्ययन 110 मिलियन पार्लर (Parler) संदेशों का विश्लेषण करता है यह प्रदर्शित करने के लिए कि सामाजिक अनुमोदन (अपवोट्स) जटिल, समय-निर्भर तरीकों से ऑनलाइन घृणा और विषाक्तता की भविष्यवाणी करता है, जो अक्सर तत्काल नकारात्मक व्यवहार को दबाते हुए लंबी अवधि में इसे बढ़ा देता है, जबकि सामाजिक अनापत्ति (डाउनवोट्स) दीर्घकालिक विषाक्तता को कम करके इन प्रभावों को नियंत्रित करती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि इंटरनेट एक विशाल, अराजक खेल का मैदान है जहाँ हर कोई चिल्ला रहा है, फुसफुसा रहा है और संकेत लगा रहा है। इस डिजिटल दुनिया में, एक घटना है जिसे "ऑनलाइन नफरत" (online hate) कहा जाता है, जहाँ लोग दूसरों के बारे में उनकी पहचान के आधार पर कड़वी और दुखद बातें कहते हैं। लंबे समय तक, वैज्ञानिकों ने सोचा कि ये नफरत फैलाने वाले लोग केवल "बुरे पात्र" (bad actors) थे—ऐसे लोग जिनमें गुस्सैल व्यक्तित्व था और जो दूसरों को चोट पहुँचाने के लिए मज़ा लेते थे। लेकिन एक नया विचार, जिसे सोशल अप्रूवल थ्योरी (Social Approval Theory) कहा जाता है, कुछ अलग सुझाव देता है: शायद लोग केवल किसी को चोट पहुँचाने के लिए बुरा नहीं बन रहे हैं; शायद वे प्रतिक्रिया पाने के लिए बुरा बन रहे हैं। इसे स्कूल के मैदान में एक ऐसे बच्चे की तरह समझें जो अफवाह फैलाता है क्योंकि वह पीड़ित से नफरत नहीं करता, बल्कि इसलिए करता है क्योंकि वह अपने दोस्तों को हँसते और तालियाँ बजाते हुए देखना चाहता है। इस सिद्धांत में, "तालियाँ" डिजिटल संकेत हैं जैसे अपवोट्स (upvotes - अंगूठे का निशान) या लाइक्स (likes)। बड़ा सवाल यह है: क्या एक "तालियाँ" मिलना किसी को अगली बार और भी अधिक बुरा बोलने के लिए प्रेरित करता है? यह एक महत्वपूर्ण प्रश्न है क्योंकि यदि हम जानते हैं कि लोग नफरत क्यों फैलाते हैं, तो हम इसे रोकने के बेहतर तरीके डिजाइन कर सकते हैं।
यह शोध पत्र एक विशाल जासूसी कहानी है जो इस प्रश्न का उत्तर देने की कोशिश करती है। शोधकर्ताओं, डेविड मार्कोविट्ज़ और सैमुअल हार्डमैन टेलर ने एक विशिष्ट सोशल मीडिया साइट पार्लर (Parvel) की जांच करने का निर्णय लिया, जो 2018 और 2021 के बीच लोकप्रिय थी। उन्होंने इस प्लेटफॉर्म के 11 करोड़ संदेशों का विश्लेषण किया, जो अपनी कम नियमों वाली प्रकृति के लिए जाना जाता था। वे यह देखना चाहते थे कि क्या नफरत भरे संदेश पर अपवोट मिलने से लोग बाद में वास्तव में अधिक नफरत पोस्ट करते हैं, या क्या इससे वे रुक जाते हैं।
यहाँ उन्हें क्या मिला, और यह एक साधारण "हाँ" या "ना" से कहीं अधिक जटिल है।
सबसे पहले, उन्होंने समय (timing) को देखा। यदि आपको एक नफरत भरे पोस्ट पर अपवोट मिलता है, तो क्या यह आपको तुरंत और अधिक नफरत पोस्ट करने के लिए प्रेरित करता है? आश्चर्यजनक रूप से, उत्तर नहीं था। वास्तव में, अपवोट मिलने के तुरंत बाद, लोग अपने अगले टर्न में एक और नफरत भरा संदेश पोस्ट करने की संभावना कम रखते थे। ऐसा लगता है जैसे उस "तालियों" ने उन्हें एक क्षण के लिए संतुष्ट कर दिया, और उन्होंने ब्रेक ले लिया। हालाँकि, कहानी बदल जाती है यदि आप थोड़ा इंतज़ार करते हैं। जब शोधकर्ताओं ने एक सप्ताह की अवधि में देखा, तो अपवोट्स एक चुंबक की तरह काम करने लगे। जिन लोगों को अपनी नफरत भरी पोस्ट पर अपवोट मिले, वे अगले सप्ताह में अधिक नफरत पोस्ट करने की अधिक संभावना रखते थे। ऐसा लगता है कि अपवोट का "इनाम" तुरंत काम नहीं करता था; इसे उनके दिमाग में जमा होने के लिए थोड़ा समय चाहिए था, जिसके बाद यह उन्हें दोबारा ऐसा करने के लिए प्रेरित करता था।
लेकिन संदेश का प्रकार बहुत मायने रखता था। शोधकर्ताओं ने डेटा को दो श्रेणियों में विभाजित किया: पोस्ट (संदेश जो सभी के फीड पर प्रसारित होते हैं, जैसे एक बिलबोर्ड) और कमेंट्स (संदes जो एक बातचीत के भीतर लिखे जाते हैं)।
- पोस्ट के लिए: अपवोट्स ने लोगों को अगले सप्ताह अधिक नफरत पोस्ट करने के लिए प्रेरित किया, लेकिन यह प्रभाव एक महीने के बाद फीका पड़ गया।
- कमेंट्स के लिए: पैटर्न और भी अजीब था। एक नफरत भरे कमेंट पर अपवोट मिलने से लोग अपने अगले कमेंट में कम नफरत पोस्ट करते थे, लेकिन फिर अगले सप्ताह में अधिक नफरत करते थे। हालाँकि, यदि आप दीर्घकालिक (तीन से छह महीने) दृष्टिकोण से देखें, तो तत्काल प्रभाव बदलकर कम नफरत की भविष्यवाणी करने लगा। महत्वपूर्ण बात यह है कि, सभी उपयोगकर्ताओं के व्यापक परिप्रेक्ष्य में, वे लोग जिन्हें उनके नफरत भरे कमेंट्स पर अधिक अपवोट मिले, वे समय के साथ अधिक नफरत पैदा करने वाले पाए गए, चाहे समय अंतराल कुछ भी हो। यह ऐसा है जैसे अपवोट्स ने नफरत करने के लिए ऊर्जा का एक छोटा सा विस्फोट दिया, लेकिन जो लोग लगातार सबसे अधिक अनुमोदन प्राप्त करते थे, वे ही समय के साथ सबसे अधिक नफरत पोस्ट करते रहे।
शोधकर्ताओं ने टॉक्सिसिटी (toxicity) को भी देखा, जो एक संदेश के कितने असभ्य या अपमानजनक होने का माप है (न केवल नफरत, बल्कि केवल बुरा व्यवहार)। उन्होंने पाया कि कमेंट्स के लिए, अपवोट्स लोगों को अल्पकालिक रूप से (अगले सप्ताह में) अधिक टॉक्सिक बनाते हैं, लेकिन पोस्ट के मामले में ऐसा नहीं हुआ।
अंत में, उन्होंने पूछा: क्या होता है यदि आपको एक "तालियाँ" (upvote) और एक "सीटी" (downvote - विरोध) दोनों मिलते हैं? सोशल अप्रूवल थ्योरी ने सुझाव दिया था कि भले ही आपको विरोध (downvote) मिले, यदि आपके दोस्त आपके लिए तालियाँ बजाते हैं, तो आप जारी रखेंगे। लेकिन डेटा ने कुछ और दिखाया। जब लोगों को अपवोट के साथ डाउनवोट भी मिले, तो "तालियाँ" उतनी प्रभावी नहीं रहीं। डाउनवोट्स ने बुरा व्यवहार करने की प्रेरणा को रद्द कर दिया। यह ऐसा है जैसे यदि आप एक चुटकुला सुनाते हैं, और आधे लोग हँसते हैं लेकिन बाकी आधे मुंह बनाते हैं; तो आप तुरंत दूसरा चुटकुला नहीं सुनाएंगे। अध्ययन बताता है कि जबकि अपवोट्स अल्पकाल में नफरत को बढ़ावा दे सकते हैं, डाउनवोट्स वास्तव में उस आग को शांत कर सकते हैं, जिससे अनुमोदन प्राप्त करने और नफरत पोस्ट करने के बीच का संबंध कमजोर हो जाता है।
तो, निष्कर्ष क्या है? यह विचार कि "लोग केवल दूसरों को चोट पहुँचाने के लिए बुरे बनते हैं" पूरी कहानी नहीं है। अध्ययन बताता है कि सामाजिक अनुमोदन (social approval) ऑनलाइन नफरत को संचालित करता है, लेकिन यह एक धीमी जलने वाली आग की तरह है, न कि तत्काल विस्फोट। "तालियों" को जमा होने और किसी को दोबारा कुछ बुरा कहने के लिए प्रेरित करने में समय लगता है। और दिलचस्प बात यह है कि तालियों और विरोधों का मिश्रण वास्तव में चक्र को रोकने में मदद कर सकता है, कम से कम कुछ समय के लिए। शोधकर्ता सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि यह इस विशिष्ट डेटासेट में जो उन्होंने मापा है उस पर आधारित है, और वे सुझाव देते हैं कि यह समझने के लिए कि ये भावनाएं समय के साथ कैसे विकसित होती हैं, और अधिक शोध की आवश्यकता है। लेकिन एक बात स्पष्ट है: इंटरनेट पर, हम एक-दूसरे के प्रति कैसी प्रतिक्रिया देते हैं—चाहे वह थम्स-अप हो या थम्स-डाउन—यह तय करता है कि आगे क्या कहा जाएगा।
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