"Shut Up and Let Me Enjoy My Otome": Understanding and Measuring the Toxicity in Otome Game Communities
यह शोध पत्र OtomeSCAN प्रस्तुत करता है, जो ओटोमे गेम समुदायों में व्यापक विषाक्तता (toxicity) को मापने और उसका लक्षण वर्णन करने के लिए 620,045 पोस्टों का विश्लेषण करता है, जो वीबो (Weibo) और रेडिट (Reddit) के बीच महत्वपूर्ण प्लेटफॉर्म असमानताओं, वास्तविक दुनिया के संघर्षों के दौरान विषाक्तता के तीव्र प्रसार, और गेम डेवलपर्स को लक्षित करने वाले समन्वित हमलों की उपस्थिति को प्रकट करता 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
डिजिटल मनोरंजन के विशाल परिदृश्य में, ऑनलाइन समुदाय लाखों खिलाड़ियों के लिए प्राथमिक मिलन स्थल बन गए हैं। इन स्थानों के भीतर, 'टॉक्सिसिटी' (विषाक्तता) नामक एक घटना लंबे समय से शोधकर्ताओं के अध्ययन का विषय रही है। यह शब्द अभद्र, अपमानजनक या अनुचित टिप्पणियों का वर्णन करता है जो लोगों को बातचीत से दूर करने की संभावना रखती हैं। हालांकि सामान्य गेमिंग समूहों में, विशेष रूप से मिश्रित लिंग वाले समूहों में, शत्रुता पर बहुत ध्यान दिया गया है, लेकिन एक विशिष्ट और तेजी से बढ़ती गेमिंग दुनिया का कोना काफी हद तक अनछुआ रहा है। ये "ओटोमे" (otome) गेम्स के इर्द-गिर्द बने समुदाय हैं, जो रोमांस सिमुलेशन का एक जॉनर है जहाँ खिलाड़ी पुरुष पात्रों के साथ संबंध बनाने के लिए एक महिला मुख्य पात्र की भूमिका निभाते हैं। ये खेल एक विशिष्ट शौक से विकसित होकर अरबों डॉलर का वैश्विक उद्योग बन गए हैं, जो करोड़ों खिलाड़ियों को आकर्षित करते हैं। फिर भी, इन महिला-प्रधान स्थानों के भीतर सामाजिक गतिशीलता और उनके द्वारा सामना किए जाने वाले शोषण की विशिष्ट प्रकृति को अब तक व्यवस्थित रूप से मापा नहीं गया था। इन अद्वितीय वातावरणों में टॉक्सिसिटी कैसे प्रकट होती है, इसे समझना न केवल उन खिलाड़ियों के लिए महत्वपूर्ण है जो सुरक्षित स्थान चाहते हैं, बल्कि उन प्लेटफार्मों के लिए भी जो उन्हें होस्ट करते हैं और उन डेवलपर्स के लिए भी जो गेम बनाते हैं।
शोधकर्ताओं की एक टीम ने ओटोमे गेम समुदायों के भीतर पाई जाने वाली टॉक्सिसिटी की पहली बड़े पैमाने पर जांच करके इस कमी को पूरा करने का लक्ष्य रखा। उन्होंने अपना अध्ययन दो प्रमुख सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म पर केंद्रित किया: वीबो (Weibo), जो ट्विटर और फेसबुक के मिश्रण जैसा एक चीनी प्लेटफॉर्म है, और रेडिट (Reddit), जो एक अंग्रेजी भाषा का फोरम नेटवर्क है। अठारह महीनों की अवधि के दौरान, 2024 की शुरुआत से मध्य-2025 तक, शोधकर्ताओं ने 6,20,000 से अधिक पोस्ट एकत्र और विश्लेषित किए। इस विशाल मात्रा में टेक्स्ट को समझने के लिए, उन्होंने पहले 'ओटोमेस्कैन' (OtomeSCAN) नामक एक विशेष उपकरण बनाया। इस ढांचे ने उन्हें डेटा एकत्र करने, उसे साफ करने और फिर उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल का उपयोग करके यह पहचानने की अनुमति दी कि कौन से पोस्ट टॉक्सिक थे। चूंकि सामान्य इंटरनेट उपयोग के लिए डिज़ाइन किए गए मौजूदा उपकरण अक्सर ओटोमे प्रशंसकों के विशिष्ट स्लैंग और सांस्कृतिक बारीकियों को समझने में विफल रहते हैं, इसलिए शोधकर्ताओं ने 4,300 से अधिक पोस्ट के सावधानीपूर्वक लेबल किए गए डेटासेट का उपयोग करके अपने स्वयं के मॉडल को प्रशिक्षित किया। यह मानव-सत्यापित डेटा 'ग्राउंड ट्रुथ' के रूप में कार्य करता था, जिससे टीम को अपने AI को इस समुदाय के विशिष्ट अपमानों, धमकियों और उत्पीड़न को पहचानने के लिए सिखाने में मदद मिली।
परिणामों ने दोनों प्लेटफार्मों के बीच एक स्पष्ट और आश्चर्यजनक विभाजन का खुलासा किया। वीबो पर, ओटोमे समुदायों में टॉक्सिसिटी दर चिंताजनक रूप से उच्च थी, जिसमें पांच में से एक से अधिक पोस्ट हानिकारक सामग्री वाले थे। इसके विपरीत, रेडिट पर उन्हीं समुदायों में टॉक्सिसिटी दर चार प्रतिशत से कम थी, जो उस साइट पर पाई जाने वाली सामान्य गेमिंग चर्चाओं के लगभग समान है। यह सुझाव देता है कि प्लेटफॉर्म का वातावरण स्वयं इस बात में बड़ी भूमिका निभाता है कि संघर्ष कैसे व्यक्त किया जाता है। चीनी प्लेटफॉर्म पर, दुर्व्यवहार अक्सर खिलाड़ियों की ओर निर्देशित था, जो अक्सर उनकी पहचान या बुद्धिमत्ता पर हमला करता था। हालांकि, रेडिट पर, शत्रुता गेम के भीतर के काल्पनिक पात्रों या उन्हें बनाने वाले डेवलपर्स पर केंद्रित होने की अधिक संभावना थी, न कि प्रशंसकों पर। यह अंतर रेखांकित करता है कि टॉक्सिसिटी एक समान समस्या नहीं है; यह उस स्थान के सांस्कृतिक और तकनीकी नियमों के आधार पर अपना रूप बदल लेती है जहाँ यह घटित होती है।
अध्ययन ने यह भी ट्रैक किया कि ये टॉक्सिक विस्फोट समय के साथ कैसे बदलते हैं, और पाया कि वे अक्सर वास्तविक दुनिया की घटनाओं के जवाब में अचानक बढ़ जाते हैं। जब किसी गेम ने नया अपडेट जारी किया, जब किसी सेलिब्रिटी ने खिलाड़ियों के बारे में उपहासपूर्ण टिप्पणी की, या जब किसी प्रशंसक समूह को लगा कि उनके अधिकारों का उल्लंघन हुआ है, तो टॉक्सिक पोस्ट की दर नाटकीय रूप से बढ़ गई। एक उदाहरण में, समुदाय पर बाहरी हमले के बाद, वीबो पर टॉक्सिक पोस्ट का अनुपात केवल तीन दिनों में लगभग बाईस प्रतिशत से बढ़कर सैंतीस प्रतिशत से अधिक हो गया। शोधकर्ताओं ने देखा कि ये उछाल यादृच्छिक नहीं थे; वे एक पैटर्न का पालन करते थे जहाँ आंतरिक संघर्ष या बाहरी दबाव के कारण समुदाय अंदर की ओर मुड़ जाता था, जो अक्सर गेम डेवलपर्स या खिलाड़ियों को ही निशाना बनाता था। अध्ययन ने लगभग दो सौ ऐसे उदाहरणों की पहचान की जहाँ उपयोगकर्ताओं के समूहों ने हमलों का समन्वय किया प्रतीत हुआ, जो अक्सर डेवलपर्स को परेशान करने के लिए समान भाषा या टेम्पलेट का उपयोग करते थे, हालांकि शोधकर्ताओं ने नोट किया कि ये समन्वय के संभावित पैटर्न थे न कि किसी एक संगठित साजिश का प्रमाण।
संख्याओं से परे, शोधकर्ताओं ने यह समझने के लिए कि खिलाड़ी पहचान से बचने के लिए कैसे प्रयास करते हैं, इन टॉक्सिक पोस्टों में उपयोग की जाने वाली भाषा का बारीकी से अध्ययन किया। वीबो पर, लगभग चालीस प्रतिशत अद्वितीय टॉक्सिक वाक्यांशों ने अपने अर्थ को छिपाने के लिए चतुर तरकीबें इस्तेमाल कीं, जैसे कि स्लैंग, संक्षिप्त नाम, या ऐसे होमोफोन (समान ध्वनि वाले शब्दों) के साथ पात्रों को बदलना जो दिखने में अलग लेकिन सुनने में एक जैसे हों। इसने अपमानजनक सामग्री को मानक फिल्टरों से बच निकलने की अनुमति दी। रेडिट पर, भाषा बहुत अधिक प्रत्यक्ष थी, जिसमें अपमान को छिपाने के प्रयास बहुत कम थे। अध्ययन ने निष्कर्ष निकाला कि जबकि ओटोमे गेम्स ने एक विशाल और लाभदायक उद्योग बनाया है, उनके आसपास के समुदायों को अद्वितीय चुनौतियों का सामना करना पड़ता है जिन्हें सामान्य गेमिंग अनुसंधान ने अनदेखा कर दिया है। निष्कर्ष बताते हैं कि ऑनलाइन स्थानों को मॉडरेट करने के लिए 'एक ही आकार सबके लिए उपयुक्त' (one-size-fits-all) वाला दृष्टिकोण काम नहीं करेगा; इसके बजाय, प्लेटफार्मों और डेवलपरों को अपने खिलाड़ियों के लिए स्वस्थ वातावरण बनाने के लिए इन समुदायों की विशिष्ट सांस्कृतिक और भाषाई गतिशीलता को समझने की आवश्यकता है।
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