Почему разговор R/Antipwork выходит за рамки заголовков
17 июня 2025 г.Таблица ссылок
Аннотация и 1. Введение
2. Связанная работа
3. Методология
4. Результаты
5. Обсуждение
6. Заключение, ссылки и приложение
5 Обсуждение
Наше исследование было направлено на изучение того, как пользовательская активность на R/противодействие повлияло постепенное, устойчивое увеличение подписчиков, за которым последовал период ускоренного роста, совпадающего с основным освещением в СМИ великой отставки. Вместо этого мы нашли интернет -сообщество, где параллельный всплеск сообщений и комментариев был отделен от роста абонентов и рухнул после интервью Дорин Форд Fox News, даже когда число подписчиков продолжало расти (RQ1). Обнаружение точек изменения предоставило свидетельствующие доказательства того, что активность пользователя была обусловлена основными событиями средств массовой информации в середине октября 2021 года и в конце января 2022 года, поскольку даты этих событий были независимо идентифицированы как при публикации, так и при комментировании данных (рисунки 2 и 3 соответственно). Мы обнаружили, что различные типы пользователей оказали непропорциональное влияние на общую активность, причем легкие плакаты и тяжелые комментаторы несут ответственность за почти треть постов и комментариев соответственно (рисунки 2 и 3) (RQ2). Световые и тяжелые плакаты были ответственны за аналогичные пропорции постов до октября 2021 года, но затем постепенно расходились, пока плакаты на свете не будут ответственны за почти половину всех постов к концу июля 2022 года, где заканчивается наш набор данных (рис. 4). Комментирующие тенденции, с другой стороны, оказались нетронутыми в октябрьском всплеске новых подписчиков и разуме в январе в деятельности (Рисунок 5). В то время как в тяжелых комментаторах был всплеск, делал свой последний комментарий сразу же после интервью Fox News, это, похоже, не было достаточным сокращением, чтобы повлиять на более широкие тенденции. Наконец, несмотря на анекдотические наблюдения, что качество обсуждения R/противодействия снизилось из -за роста абонента, мы не нашли никаких доказательств в поддержку этого требования (RQ3). В общем, основные темы обсуждения были одинаковыми за все три изученных периода времени: самые высокопоставленные темы всегда былиУходВRedditиПсихическое здоровьеи темы, разделенные всеми периодами времени, составляли 60,6-74,1% контента (Таблица A1). Кроме того, мы считаем, что мы недооценили степень сходства между распределением тем, потому что тема за один период времени иногда будет соответствовать двум темам в другой период времени (например, пища/лекарства в период 1 по сравнению с отдельнымиЕдаиНаркотикитемы, найденные в периоде 2 и 3).
Многие исследования используют тематическое моделирование, чтобы определить, что обсуждается в онлайн -сообществах, и для выявления изменений с течением времени. Мы определилиПсихиатрическийЗдоровьеиУходКак две из наиболее распространенных тем по r/противодействие. Этот вывод согласуется с исследованием Del Rio-Chanona et al. Это выявило проблемы психического здоровья как одну из основных причин, по которым члены R/Job Subredit могут покинуть свою работу, особенно после начала пандемии [9]. Мы также видели введение пандемической темы, которая была уникальной для периода с 25 октября 2021 года, 25 января 2022 года (период 2), что предполагает, что всплеск новых членов поделился своим опытом, связанным с работой во время пандемии Covid-19. Мы не нашли никаких доказательств изменения в распределении тем между периодами времени, в соответствии с другими исследованиями массового роста в онлайн -сообществах [23]. Это, однако, не сбивает с дисконтирования тот факт, что приток новичков может тонко изменить ощущение онлайн -сообщества. Например, Haq et al. Определите существенные различия в стиле письма между новыми и долгосрочными пользователями, причем новые пользователи пишут более короткие комментарии с большим количеством смайликов [15]. Многочисленные исследования также указывают на временный характер долгосрочных жалоб-членов: Lin et al. Наблюдается с падением в продовольственных проведениях в недавно невыполненных подредедитах, которые впоследствии восстановились быстро и, кроме того, жалобы на низкокачественные посты не увеличивались в частоте после дефолта [23].
В исследовании, основанном на интервью, Kiene et al. показал, как r/nosleep объясняет устойчивость субреддита перед лицом устойчивого роста с активными модераторами и общим чувством сообщества [20]. Кажется вероятным, что это имело место и с R/Antipwork: некоторые модераторы были вовлечены с момента создания субреддита и публично отстаивали политические цели противодействия движению. Кроме того, существует последовательное жесткое ядро тяжелых комментаторов, подразумевая чувство общности, по крайней мере, среди долгосрочных членов.
5.1 Ограничения
В нашем исследовании мы наблюдали, как основные события средств массовой информации совпадали с изменениями активности в отношении R/противообразно (количество подписчиков, публикация и комментирование), но неясно, в какой степени эти события были причинными. В октябре 2021 года темы, обсуждаемые по r/противодействие, соответствовали более широкому датуристам работника неудовлетворенности после пандемии Covid-19, поэтому кажется вероятным, что члены нашли бы субреддит с помощью других средств, таких как первая страница Reddit. Наши выводы, связанные с интервью Fox News, однако, по -видимому, не страдают от этого ограничения, поскольку Fallout имел такие широкие и прямые последствия, включая снижение деятельности по размещению и комментированию, потерю членов, и даже были запечатлены тематической моделью в качестве отдельной темы.
Другим ограничением было отсутствие данных, доступных до 2019 года, когда R/противодействие было меньшим и более сфокусированным сообществом. Если бы мы смогли включить самые ранние данные, мы могли бы увидеть большие различия в распределении тем, чем 2022 год, чем то, что мы наблюдали в нашем исследовании. Однако, будучи небольшой выборкой, она имела бы значительную дисперсию, что привело к проблемам с интерпретацией результатов.
5.2 Будущие исследования
В этом исследовании мы сосредоточились на характеристике разработки R/Antipwork и посмотрели, как всплеск новых участников повлиял на поведение пользователей и какие темы обсуждались. В будущих исследованиях мы планируем дальнейшее исследование последствий интервью Fox News. 26 января 2022 года разбросанные члены R/Antood, под названием R/WorkReform, получили более 400 000 подписчиков в течение 24 часов. Мы хотим исследовать различия между двумя субреддитами с точки зрения пользователей, обсуждаемых тем и реакции на основные события, такие как опрокидывание Roe v. Wade в июне 2022 года. Во -вторых, мы хотим глубже взглянуть на пользователей R/Antaill, используя свою другую деятельность на Reddit, чтобы понять, почему они ведут себя. Мы считаем, что пользователи, которые хотят опубликовать о том, как уйти с работы, могут быть более разными друг с другом, чем тяжелые комментаторы, чьи интересы с большей вероятностью будут сосредоточены на темах в R/Anti -Owork.
6 Заключение
В этой статье мы представили изучение того, как подписчики, сообщения и комментарии по R/Antipwork повлияли на события в носителях, как тяжелое и легкое поведение пользователей отличалось друг от друга, и контент -анализ, основанный на моделировании темы, чтобы показать, как развивался дискурс о субреддите. Мы показали, что, несмотря на продолжающийся рост подписчиков, активность на R/противодействие рухнула после интервью Fox News 25 января 2022 года. Мы показали, что тяжелые комментаторы и легкие плакаты оказывают непропорциональное влияние на активность SubredDit, что делает почти треть общих комментариев и постов соответственно. Со временем световые плакаты стали ответственными за растущую долю сообщений, достигнув почти 50% постов к концу июля 2022 года. Однако тяжелые и легкие комментаторы, однако, появились нетронутыми всплеском пользователей, неся ответственность за приблизительно одинаковое количество комментариев на пост в течение всего изучаемого периода. Комментирующие тенденции даже не повлияли, когда 4,4% тяжелых комментаторов сделали свой последний комментарий к R/Anti-Owork в период с 26 по 28 января 2022 года после трансляции интервью Fox News. Наконец, приток новых пользователей, по-видимому, не изменил актуального содержания обсуждения: все три периода времени имели одинаковые темы-3 тем:Уход, RedditиПсихическое здоровьеПолем Каждый период времени имел четкие темы, но они, как правило, были связаны с сезонными событиями и постоянными событиями в новостях. В целом, мы не нашли никаких доказательств серьезных сдвигов в актуальном содержании обсуждения в течение изученного периода.
Ссылки
[1] Дэвид Ифеолува Аделани, Риота Кобаяши, Ингмар Вебер и Przemyslaw a Grabowicz. 2020. Оценка эффекта обратной связи сообщества на выбор темы в социальных сетях с прогнозирующим моделированием. EPJ Data Science 9, 1 (2020), 25.
[2] Tawfiq Ammari, Sarita Schoenebeck и Daniel M Romero. 2018. Псевдонимные родители: сравнение ролей и личностей родительских и личностей в подредатах Mommit и Daddit. В материалах CHI Conference 2018 по человеческим факторам в вычислительных системах. 1–13.
[3] Джейсон Баумгартнер, Саввас Заннетту, Брайан Киган, Меган Сквайр и Джереми Блэкберн. 2020. Набор данных Pushift Reddit. В материалах Международной конференции AAAI по веб -и социальным сетям, Vol. 14. 830–839.
[4] Дэвид М. Блей, Эндрю и Н.Г. и Майкл Иордан. 2003. Скрытие распределения дирихле. Журнал исследований машинного обучения 3, январь (2003), 993–1022.
[5] Лео Брейман, Джером Х Фридман, Ричард А. Ольшен и Чарльз Д. Стоун. 1984. Классификационные и регрессионные деревья. Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software.
[6] Джеки Чан, Адити Атрейса, Стиви Канцлер и Эшвар Чандрасекхаран. 2022. Устойчивость сообщества: количественная оценка разрушительных последствий внезапных всплесков активности в онлайн -сообществах. В конференции CHI по человеческому фактору в вычислительных системах расширенные тезисы. 1–8.
[7] Синтия Чу и Гюнтер Эйзенбах. 2010. Пандемики в эпохе Твиттера: анализ контента твитов во время вспышки H1N1 2009 года. PLOS One 5, 11 (2010), E14118.
[8] Тиаго Кунха, Дэвид Дургенс, Ченхао Тан и Даниэль Ромеро. 2019. Все ли успешные сообщества? Характеристика и прогнозирование успеха онлайн -сообществ. На конференции Всемирной паутины. 318–328.
[9] R Maria Del Rio-Chanona, Alejandro Hermida-Carrillo, Melody Sepahpour-Fard, Luning Sun, Renata Tapinkova и Ljubica Nedelkoska. 2022. Психическое здоровье касается прелюдии Великой отставки: доказательства социальных сетей. Arxiv Preprint arxiv: 2208.07926 (2022).
[10] Эдвард Та Фрай. 2022. подал в отставку на «Великую отставку?». , 2463–2466 страниц.
[11] Николо Гоцци, Мишель Тиццани, Мишель Старнини, Фабио Чулла, Даниэла Паолотти, Андре Паниссон, Никола Перра и др. 2020. Коллективный ответ на освещение в СМИ пандемии Covid-19 на Reddit и Wikipedia: анализ смешанных методов. Журнал медицинского интернета 22, 10 (2020), E21597.
[12] Сиобхан Грейсон и Дерек Грин. 2018. Временный анализ сети Reddit с помощью ролевых встраиваний. В MLG’18: 14 -й международный семинар по добыче и обучению с графиками, Лондон, Англия Великобритания, 20 августа 2018 года.
[13] Хуссам Хабиб и Ришаб Нитиананд. 2022. Изучение величины и влияния влияния среды на умеренность Reddit. Материалы Международной конференции AAAI по веб -и социальным сетям 16, 1 (май 2022), 275–286. https: //ojs.aaai.org/index.php/icwsm/article/view/19291
[14] Уильям Л. Гамильтон, Джастин Чжан, Кристиан Данеску-Никулеску-Мизил, Дэн Джуруфский и Юре Лесковек. 2017. Лояльность в онлайн -сообществах. В одиннадцатой международной конференции AAAI по веб -и социальным сетям.
[15] Эсан-уль Хак, Тристан Брауд, Лай-Ханг Ли, Аниш К. Валлапурам, Юэ Ю, Гарет Тайсон и Пан Хуи. 2022. Короткий, красочный и непочтительный! Сравнительный анализ новых пользователей на Wallstreetbets во время короткого запроса GameStop. В сопутствующих процессах веб -конференции 2022 года (виртуальное событие, Лион, Франция) (www ’22). Ассоциация компьютерной машины, Нью -Йорк, Нью -Йорк, США, 52–61. https://doi.org/10.1145/34875533.3524202
[16] Джек Хессель, Ченхао Тан и Лилиан Ли. 2016. Наука, спрос и плохая наука: о сосуществовании очень связанных сообществ. В материалах Международной конференции AAAI по веб -и социальным сетям, Vol. 10. 171–180.
[17] Бенджамин Хорн и Сибель Адали. 2017. Влияние толпы на участие в новостях: пример Reddit. В материалах Международной конференции AAAI по веб -и социальным сетям, Vol. 11. 751–758.
[18] Manoel Horta Ribeiro, Shagun Jhaver, Savvas Zannettou, Джереми Блэкберн, Джанлука Стрингхини, Эмилиано де Кристофаро и Роберт Уэст. 2021. Комкомплектовали ли миграции платформы модерацию контента? Доказательства от r/the_donald и r/incels. Материалы ACM по взаимодействию человека с компьютером 5, CSCW2 (2021), 1–24.
[19] Квентин Джонс, Гилад Равид и Шейзаф Рафаэли. 2004. Информационная перегрузка и динамика сообщений промежуточных пространств онлайн -взаимодействия: теоретическая модель и эмпирическое исследование. Информационные системы исследования 15, 2 (2004), 194–210.
[20] Чарльз Киен, Андрес Монрой-Хернандес и Бенджамин Мако Хилл. 2016. Выживание «Вечного сентября», как онлайн -сообщество управляло всплеском новичков. В материалах Чи -конференции 2016 года по человеческим факторам в вычислительных системах. 1152–1156.
[21] Роберт Э. Краут и Пол Реник. 2012. Создание успешных онлайн-сообществ: социального дизайна, основанного на фактических данных. MIT Press.
[22] Алекс Ливитт и Джошуа А. Кларк. 2014. Ураган «Перепрокат» Сэнди: производственные процессы на основе событий на сайте социальных новостей. В материалах конференции Сигчи по человеческим факторам в вычислительных системах. 1495–1504.
[23] Чжиюань Лин, Нилуфар Салехи, Боуэн Яо, Ики Чен и Майкл С. Бернштейн. 2017. Лучше, когда это было меньше? Содержание сообщества и поведение после массового роста. В одиннадцатой международной конференции AAAI по веб -и социальным сетям.
[24] Дэвид Ньюман, Джи Хан Лау, Карл Гризер и Тимоти Болдуин. 2010. Автоматическая оценка тематической когерентности. В области технологий человеческого языка: ежегодная конференция североамериканской главы Ассоциации вычислительной лингвистики 2010 года. 100–108.
[25] K Parker и J Menasce Horowitz. 2022. Большинство работников, которые ушли с работы в 2021 году, ссылаются на низкую оплату, нет возможностей для продвижения по службе, испытывая неуважение. Пью -исследовательский центр. Получено 25 апреля (2022), 2022.
[26] Радим řehůřek и Petr Sojka. 2010. Программное обеспечение для моделирования темах с крупными корпусами. В материалах семинара LREC 2010 по новым проблемам для фреймворков НЛП. Эльра, Валлетта, Мальта, 45–50. http://is.muni.cz/publication/ 884893/en.
[27] Мелоди Сепахпур-Фард и Майкл Куэйл. 2022. Как матери и отцы говорят о воспитании детей для разных аудиторий? Стереотипы и эффекты аудитории: анализ R/Daddit, R/Mommit и R/воспитание с использованием тематического моделирования. В материалах веб -конференции ACM 2022. 2696–2706.
[28] Джулиан Шизер и Дюбхфеаза Слэттери. 2021. Великая отставка - как мы поддерживаем и удерживаем персонал, уже растянувшись до их предела? BMJ 375 (2021).
[29] Дональд Салл, Чарльз Салл и Бен Цвейг. 2022. Токсическая культура ведет большую отставку. MIT Sloan Management Review 63, 2 (2022), 1–9.
[30] Ченхао Тан и Лилиан Ли. 2015. Все, кто бродят: о распространенности и характеристиках многооберитещего взаимодействия. В материалах 24 -й Международной конференции по всемирной паутине. 1056–1066.
[31] Ила Таушзик, Кейт Фаасс, Джеймс В. Пеннебейкер и Кит Дж. Петри. 2012. Общественная тревога и поиск информации после вспышки H1N1: блоги, газетные статьи и посещения Википедии. Связь здравоохранения 27, 2 (2012), 179–185.
[32] Терри М. Терно, Элизабет Дж. Аткинсон и др. 1997. Введение в рекурсивное разделение с использованием процедур RPART. Технический отчет. Технический отчет Мейо Фонд.
Приложение
A.1 Тематические модели
Авторы:
(1) Алан Медлар, Университет Хельсинки, Финляндия (Alan.j.medlar@helsinki.fi);
(2) Ян Лю, Университет Хельсинки, Финляндия (yang.liu@helsinki.fi);
(3) Дорота Гловака, Университет Хельсинки, Финляндия (dorota.glowacka@helsinki.fi).
Эта статья естьДоступно на ArxivПод CC по лицензии 4.0.
Оригинал