Moral Outrage Shapes Commitments Beyond Attention: Multimodal Moral Emotions on YouTube in Korea and the US
यह अध्ययन कोरिया और अमेरिका के 400,000 यूट्यूब समाचार वीडियो का विश्लेषण करने के लिए एक फाइन-ट्यून्ड विजन-लैंग्वेज मॉडल का उपयोग करता है, जो यह प्रकट करता है कि अन्य-निंदात्मक वक्तव्य (other-condemning rhetoric) के माध्यम से व्यक्त नैतिक आक्रोश निरंतर निष्क्रिय देखने से लेकर सक्रिय टिप्पणी करने तक, सभी प्रतिबद्धता स्तरों पर दर्शकों के जुड़ाव के उच्च स्तर को प्रेरित करता है, जिससे इसकी प्रभावशीलता उजागर होती है और साथ ही सामाजिक ध्रुवीकरण को गहरा करने की इसकी क्षमता के बारे में चिंताएं उत्पन्न होती हैं।
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
इंटरनेट की कल्पना करें, विशेष रूप से यूट्यूब की, एक विशाल, शोर-शराबे वाले बाजार के रूप में। इस बाजार में, सबसे मूल्यवान मुद्रा पैसा नहीं है; यह मानवीय ध्यान (human attention) है। समाचार चैनल उन सड़क विक्रेताओं की तरह हैं जो लोगों को रुकने, देखने और अपनी वस्तुओं के साथ जुड़ने के लिए ज़ोर-ज़ोर से चिल्लाकर अपनी ओर आकर्षित करने की कोशिश करते हैं।
यह शोध पत्र दक्षिण कोरिया के KAIST के शोधकर्ताओं द्वारा किया गया एक अध्ययन है जो यह समझना चाहते थे: किस तरह की "चिल्लाहट" वास्तव में लोगों को न केवल देखने के लिए, बल्कि खरीदने (लाइक करने) और बहस करने (कमेंट करने) के लिए भी प्रेरित करती है? उन्होंने अमेरिका और दक्षिण कोरिया दोनों के समाचार वीडियो का अध्ययन किया ताकि यह देखा जा सके कि क्या खेल के नियम दोनों जगहों पर समान हैं।
उनके निष्कर्षों का विवरण यहाँ दिया गया है, सरल उपमाओं का उपयोग करते हुए:
1. टूलकिट: शब्दों (और चित्रों) के बीच के अर्थ को समझना
अधिकांश पिछले अध्ययन केवल टेक्स्ट (वीडियो शीर्षक) को पढ़ते थे, जैसे बिना फोटो देखे अखबार की हेडलाइन पढ़ना। लेकिन यूट्यूब पर, थंबनेल इमेज (thumbnail image) और शीर्षक (title) एक मूवी पोस्टर और उसके टैगलाइन की तरह मिलकर काम करते हैं।
- समस्या: इंसान एक गुस्से से भरी भीड़ की तस्वीर देखने और "भ्रष्टाचार" के बारे में शीर्षक पढ़ने पर तुरंत नैतिक आक्रोश महसूस करने में माहिर होते हैं। कंप्यूटर आमतौर पर चित्र और टेक्स्ट के बीच के संबंध को जोड़ने में संघर्ष करते हैं।
- समाधान: शोधकर्ताओं ने एक विशेष "डिजिटल जासूस" (एक AI मॉडल) बनाया। उन्होंने इसे हजारों उदाहरण दिखाकर प्रशिक्षित किया, जिसमें यूट्यूब थंबनेल और शीर्षक शामिल थे, जिन्हें मानवीय सहायता के साथ लेबल किया गया था। उन्होंने AI को नैतिक भावनाओं (moral emotions) को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया—विशेष रूप से, सही और गलत के बारे में भावनाओं को।
- परिणाम: उन्होंने एक ऐसा टूल बनाया जो किसी वीडियो के कवर और शीर्षक को देखकर कह सकता है, "यह नैतिक आक्रोश (moral outrage) से भरा है," "यह पीड़ा (suffering) के बारे में है," या "यह तटस्थ (neutral) है।" उन्होंने इसका परीक्षण लगभग 4,00,000 वीडियो पर किया।
2. जुड़ाव के तीन स्तर
शोधकर्ताओं ने लोगों के वीडियो के साथ जुड़ने के तीन तरीकों को देखा, जिनकी तुलना वे प्रतिबद्धता के स्तरों से करते हैं:
- व्यूज (Views): बस विक्रेता के स्टॉल के पास से गुजरना और उस पर एक नज़र डालना (निष्क्रिय)।
- लाइक्स (Likes): रुककर थम्स-अप या सिर हिलाकर सहमति देना (मध्यम प्रतिबद्धता)।
- कमेंट्स (Comments): बातचीत या बहस शुरू करने के लिए रुकना (उच्च प्रतिबद्धता)।
3. बड़ी खोज: "आक्रोश इंजन" (The Outrage Engine)
अध्ययन में एक बहुत ही स्पष्ट पैटर्न मिला जो कोरिया और अमेरिका दोनों में सच था।
"आक्रोश" का ईंधन: जब किसी वीडियो ने दूसरे-दोषारोपण वाली बयानबाजी (other-condemning rhetoric) (ऐसी भाषा जो दूसरों के बुरे व्यवहार पर डांटती है, शर्मिंदा करती है या गुस्सा करती है) का उपयोग किया, तो यह आग में घी डालने जैसा था।
- इसने अधिक व्यूज प्राप्त किए।
- इसने और भी अधिक लाइक्स प्राप्त किए।
- इसने सबसे अधिक कमेंट्स प्राप्त किए।
- उपमा: कल्पना कीजिए कि एक विक्रेता चिल्ला रहा है, "उस चोर को देखो! वह बहुत बुरा है!" लोग केवल देखते नहीं हैं; वे रुकते हैं, इशारा करते हैं और आपस में उस चोर के बारे में बहस करने लगते हैं। गुस्सा लोगों को केवल देखने के बजाय कुछ करने के लिए प्रेरित करता है।
"प्रशंसा" और "दुख" का प्रभाव:
- जिन वीडियो ने लोगों की प्रशंसा की (जैसे, "इस नायक को देखो!") या पीड़ा पर ध्यान केंद्रित किया (जैसे, "इस बेचारे पीड़ित को देखो"), उन्हें आम तौर पर उच्च स्तर का जुड़ाव प्राप्त नहीं हुआ। वास्तव में, कई मामलों में, उन्हें तटस्थ वीडियो की तुलना में वास्तव में कम कमेंट और लाइक मिले।
- उपमा: एक विक्रेता जो कहता है, "इस अच्छे आदमी को देखो," शायद एक विनम्र सहमति तो दिला दे, लेकिन यह लोगों को चिल्लाने या बहस करने के लिए शायद ही कभी प्रेरित करता है। यह उन्माद पैदा करने के लिए बहुत शांत है।
4. क्रॉस-कल्चरल कनेक्शन (सांस्कृतिक जुड़ाव)
शोधकर्ता यह जानकर हैरान रह गए कि यह "आक्रोश इंजन" दक्षिण कोरिया और संयुक्त राज्य अमेरिका दोनों में बिल्कुल एक ही तरह से काम करता है। भले ही संस्कृतियाँ, भाषाएँ और विशिष्ट समाचार कहानियाँ अलग थीं, लेकिन नैतिक आक्रोश के प्रति मानवीय प्रतिक्रिया समान थी। चाहे वह सियोल का राजनीतिक घोटाला हो या वाशिंगटन का कोई मुकदमा, गुस्से ने लोगों को गहराई से जुड़ने के लिए प्रेरित किया।
5. चेतावनी लेबल
शोध पत्र एक चेतावनी के साथ समाप्त होता है। हालांकि नैतिक आक्रोश ध्यान आकर्षित करने के लिए एक बहुत ही प्रभावी उपकरण है, लेकिन इसके साथ एक जोखिम भी आता है।
- खतरा: क्योंकि आक्रोश लोगों को "हम बनाम वे" समूह (अच्छे लोग बनाम बुरे लोग) बनाने के लिए प्रेरित करता है, यह समाज में विभाजन को गहरा कर सकता है। यदि समाचार आउटलेट्स को यह समझ आ जाता है कि "बुरे लोगों के बारे में चिल्लाना" उन्हें सबसे अधिक व्यूज और कमेंट दिलाता है, तो वे लोकप्रिय बने रहने के लिए अधिक क्रोधित और विभाजनकारी भाषा का उपयोग करने के लिए प्रलोभित हो सकते हैं।
- निष्कर्ष: यह अध्ययन यह नहीं कहता कि ऐसा होगा, बल्कि यह चेतावनी देता है कि "ध्यान की अर्थव्यवस्था" (attention economy) स्वाभाविक रूप से सबसे तेज़ और सबसे क्रोधित आवाजों को पुरस्कृत करती है, जिससे संभावित रूप से बाजार एक युद्धक्षेत्र में बदल सकता है।
सारांश
संक्षेप में, इस शोध पत्र ने यूट्यूब वीडियो को पढ़ने के लिए एक स्मार्ट टूल बनाया और पाया कि दूसरों के प्रति गुस्सा मानवीय ध्यान के लिए सबसे शक्तिशाली चुंबक है। यह अन्य किसी भी भावना की तुलना में लोगों को अधिक देखने, लाइक करने और बहस करने के लिए प्रेरित करता है, और यह नियम कोरिया या अमेरिका, कहीं भी लागू होता है। शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि हालांकि यह व्यूज पाने के लिए बहुत अच्छा है, लेकिन समाज को एकजुट रखने के लिए यह बुरा हो सकता है।
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