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# Computerwissenschaften# Rechnen und Sprache

Die Rolle von Sprache in Online-Diskussionen

Untersuchen, wie Sprache Online-Diskussionen und Moderation beeinflusst.

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Inhaltsverzeichnis

Online-Diskussionen können ganz schön hitzig werden, besonders wenn's um kontroverse Themen geht. Moderatoren haben da eine wichtige Rolle, um sicherzustellen, dass die Diskussionen respektvoll und zivilisiert bleiben. Aber zu entscheiden, welche Sprache in solchen Diskussionen passend ist, kann schwierig sein. In diesem Artikel geht's darum, was Sprache geeignet oder ungeeignet für Argumentationen macht.

Bedeutung passender Sprache

Wie Leute argumentieren, kann die Qualität einer Diskussion stark beeinflussen. Wenn die Argumente respektvoll und klar sind, führen sie zu besseren Gesprächen. Umgekehrt kann unangemessene Sprache Diskussionen entgleisen und Konflikte schaffen. Für viele Moderatoren ist es entscheidend zu verstehen, was passende Sprache ausmacht, um produktive Diskussionen zu fördern.

Was ist passende Sprache?

Passende Sprache beinhaltet Argumente, die klar, respektvoll und relevant sind. Die Argumente sollten verständlich sein und ein angemessenes Mass an emotionalem Ausdruck zeigen, ohne zu aggressiv zu sein. Wir schauen uns mehrere Aspekte der Sprache an, um besser zu verstehen, was ein Argument passend macht.

Die Studie zu unangemessener Sprache

Um systematisch zu erkunden, was Sprache in Diskussionen unangemessen macht, haben Forscher eine Liste von 14 Dimensionen erstellt. Jede Dimension hilft dabei, Mängel in Argumenten zu identifizieren, die zu Missverständnissen oder Konflikten führen können. Durch die Analyse und Kategorisierung dieser unangemessenen Aspekte können Moderatoren die Qualität der vorgebrachten Argumente besser einschätzen.

Die 14 Dimensionen der Unangemessenheit

Basierend auf Forschungen in Rhetorik und Argumentationsqualität haben die Autoren 14 Dimensionen unangemessener Sprache abgeleitet. Diese Dimensionen helfen, die Probleme zu kategorisieren, die in Online-Diskussionen auftreten können. Dazu gehören:

  1. Toxische Emotionen: Argumente, die auf aggressiven oder manipulativen Emotionen basieren.
  2. Fehlendes Engagement: Argumente, die mangelnde Ernsthaftigkeit oder Offenheit für die Standpunkte anderer zeigen.
  3. Unverständlichkeit: Argumente, die unklar oder schwer nachzuvollziehen sind.
  4. Andere Gründe: Weitere Gründe, die nicht in die obigen Kategorien passen.

Unterdimensionen

Jede der Kern-Dimensionen kann in Unterdimensionen aufgeteilt werden, um ein differenzierteres Verständnis zu erhalten:

  • Toxische Emotionen

    • Emotionale Täuschung: Argumente, die Emotionen manipulieren, um Diskussionen zu gewinnen oder zu entgleisen.
    • Übermässige Intensität: Argumente, die Emotionen zu stark für das Thema ausdrücken.
  • Fehlendes Engagement

    • Fehlende Ernsthaftigkeit: Argumente, die das Thema nicht mit der gebotenen Ernsthaftigkeit behandeln.
    • Fehlende Offenheit: Argumente, die gegensätzliche Ansichten nicht berücksichtigen oder respektieren.
  • Unverständlichkeit

    • Unklare Bedeutung: Argumente, die vage oder mehrdeutig sind.
    • Fehlende Relevanz: Argumente, die vom Hauptthema abweichen.
    • Verwirrende Argumentation: Argumente, die ihre Aussagen nicht logisch verknüpfen.
  • Andere Gründe

    • Schädliche Orthografie: Argumente mit schweren Rechtschreib- und Grammatikfehlern.
    • Unklassifizierter Grund: Argumente, die nicht in andere definierte Kategorien passen.

Aufbau des Korpus

Um Argumente effektiv zu analysieren, haben Forscher ein Korpus mit über 2.191 Argumenten aus verschiedenen Quellen, einschliesslich Debattenportalen und Online-Foren, zusammengestellt. Dieses Korpus ermöglicht eine umfassende Untersuchung unangemessener Sprache und dient als Ressource für zukünftige Forschung.

Datensammlung und Annotation

Der Prozess der Datensammlung beinhaltete die Auswahl von Argumenten, um Vielfalt in Themen und Formaten zu gewährleisten. Jedes Argument wurde analysiert und nach den 14 Dimensionen gekennzeichnet. Die Annotatoren wurden geschult, um Mängel in Argumenten zu identifizieren und sie entsprechend zu kategorisieren. Der Annotierungsprozess erlaubte eine gründliche Untersuchung der Argumente, um ihre Angemessenheit zu bewerten.

Analyse des Korpus

Die Analyse des Korpus offenbarte mehrere Trends. Viele Argumente zeigten eine niedrige Angemessenheit aufgrund fehlender Verständlichkeit oder mangelnden Engagements. Diese Erkenntnisse waren entscheidend, um die Wirksamkeit der Taxonomie zu bestätigen, die zur Bewertung der Argumente verwendet wurde.

Korrelationen mit der Argumentationsqualität

Die Autoren fanden heraus, dass die Dimensionen der Unangemessenheit oft mit anderen Massen der Argumentationsqualität korrelierten. Das deutet darauf hin, dass die Auseinandersetzung mit unangemessener Sprache die allgemeine Qualität der Diskussionen verbessern kann.

Ansätze für computergestützte Bewertungen

Um Werkzeuge zur automatischen Bewertung von Angemessenheit zu entwickeln, untersuchten die Autoren den Einsatz von maschinellen Lernmodellen. Die Ergebnisse zeigten, dass aktuelle Modelle gut abschneiden, aber es bleibt Raum für Verbesserungen. Diese Werkzeuge könnten potenziell als Unterstützungssystem für Moderatoren in Online-Diskussionen genutzt werden.

Herausforderungen in der Moderation

Die Moderation von Online-Diskussionen erfordert sorgfältige Aufmerksamkeit für den Kontext und die Sprache. Moderatoren stehen oft vor Herausforderungen, wenn sie Argumente bewerten, besonders bei sensiblen Themen. Die Entwicklung klarer Kriterien zur Bewertung von Sprache kann helfen, diese Last zu erleichtern.

Ethische Überlegungen

Da diese Forschung sensible Themen berührt, sind ethische Überlegungen von grösster Bedeutung. Es ist wichtig, zwischen freier Meinungsäusserung, Hassrede und unangemessener Sprache zu unterscheiden. Während das Ziel darin besteht, gesunde Diskussionen zu fördern, muss darauf geachtet werden, nicht in die Meinungsfreiheit von Einzelpersonen einzugreifen.

Fazit

Das Verständnis und die Modellierung passender Sprache in Argumentationen ist entscheidend, um Online-Diskussionen zu verbessern. Durch das Studium unangemessener Sprache über eine detaillierte Taxonomie können Forscher wertvolle Einblicke liefern, die Moderatoren helfen, einen zivilen Diskurs aufrechtzuerhalten. Die fortlaufende Entwicklung von computergestützten Werkzeugen bietet vielversprechende Aussichten, aber das Erkennen der Komplexität menschlicher Sprache und Moderation bleibt eine Herausforderung.

Zukünftige Richtungen

Die Untersuchung passender Sprache ist ein sich entwickelndes Feld. Zukünftige Forschungen können die aktuellen Erkenntnisse erweitern, indem sie verschiedene kulturelle Perspektiven auf Angemessenheit untersuchen und mehrsprachige Analysen einbeziehen. Die weitere Entwicklung automatisierter Werkzeuge, kombiniert mit einem Verständnis für die Nuancen menschlicher Kommunikation, kann zu besseren Ergebnissen bei der Moderation von Online-Diskussionen führen.

Originalquelle

Titel: Modeling Appropriate Language in Argumentation

Zusammenfassung: Online discussion moderators must make ad-hoc decisions about whether the contributions of discussion participants are appropriate or should be removed to maintain civility. Existing research on offensive language and the resulting tools cover only one aspect among many involved in such decisions. The question of what is considered appropriate in a controversial discussion has not yet been systematically addressed. In this paper, we operationalize appropriate language in argumentation for the first time. In particular, we model appropriateness through the absence of flaws, grounded in research on argument quality assessment, especially in aspects from rhetoric. From these, we derive a new taxonomy of 14 dimensions that determine inappropriate language in online discussions. Building on three argument quality corpora, we then create a corpus of 2191 arguments annotated for the 14 dimensions. Empirical analyses support that the taxonomy covers the concept of appropriateness comprehensively, showing several plausible correlations with argument quality dimensions. Moreover, results of baseline approaches to assessing appropriateness suggest that all dimensions can be modeled computationally on the corpus.

Autoren: Timon Ziegenbein, Shahbaz Syed, Felix Lange, Martin Potthast, Henning Wachsmuth

Letzte Aktualisierung: 2023-05-24 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2305.14935

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.14935

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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