Simple Science

La science de pointe expliquée simplement

# Informatique# Calcul et langage

Le Rôle de la Langue dans les Discussions en Ligne

Examiner comment la langue façonne l'argumentation et la modération en ligne.

― 6 min lire


Langue et argumentationLangue et argumentationen lignediscussions en ligne.Étudier l'impact de la langue sur les
Table des matières

Les discussions en ligne peuvent vite devenir tendues, surtout quand les gens parlent de sujets controversés. Les modérateurs ont un rôle crucial pour s'assurer que ces échanges restent civils et respectueux. Mais choisir le bon langage dans ces discussions, c'est pas toujours simple. Cet article se concentre sur ce qui fait qu'un langage est approprié ou pas dans un débat.

Importance d'un Langage Approprié

La manière dont les gens argumentent peut vraiment impacter la qualité d'une discussion. Quand les arguments sont respectueux et clairs, ça mène à de meilleures conversations. À l'inverse, un langage inapproprié peut faire dérailler les discussions et créer des conflits. Pour beaucoup de modérateurs, comprendre ce qui constitue un langage approprié est essentiel pour favoriser des échanges productifs.

Qu'est-ce qu'un Langage Approprié ?

Un langage approprié inclut des arguments clairs, respectueux et dans le sujet. Les arguments doivent être compréhensibles et montrer un niveau raisonnable d'émotion sans être trop agressifs. On examine plusieurs aspects du langage pour mieux cerner ce qui rend un argument approprié.

L'Étude du Langage Inapproprié

Pour explorer de manière systématique ce qui rend le langage inapproprié dans les discussions, les chercheurs ont créé une liste de 14 dimensions. Chaque dimension aide à identifier les défauts dans les arguments qui peuvent mener à des malentendus ou à des conflits. En analysant et en catégorisant ces aspects inappropriés, les modérateurs peuvent mieux évaluer la qualité des arguments présentés.

Les 14 Dimensions de l'Inappropriété

Sur la base de recherches en rhétorique et qualité des arguments, les auteurs ont défini 14 dimensions de langage inapproprié. Ces dimensions aident à catégoriser les problèmes qui peuvent surgir dans les discussions en ligne. Elles incluent :

  1. Émotions Toxiques : Arguments qui reposent sur des émotions agressives ou manipulatrices.
  2. Engagement Manquant : Arguments qui montrent un manque de sérieux ou d'ouverture aux points de vue des autres.
  3. Intelligibilité Manquante : Arguments qui sont flous ou difficiles à suivre.
  4. Autres Raisons : Raisons supplémentaires qui ne correspondent pas aux catégories ci-dessus.

Sous-Dimensions

Chacune des dimensions principales peut être décomposée en sous-dimensions pour une compréhension plus nuancée :

  • Émotions Toxiques

    • Tromperie Émotionnelle : Arguments qui manipulent les émotions pour gagner ou dérailler les discussions.
    • Intensité Excessive : Arguments qui expriment des émotions trop fortement par rapport au sujet.
  • Engagement Manquant

    • Manque de Sérieux : Arguments qui ne traitent pas la question avec le sérieux qu'elle mérite.
    • Manque d'Ouverture : Arguments qui ne prennent pas en compte ou ne respectent pas les opinions opposées.
  • Intelligibilité Manquante

    • Signification Floue : Arguments qui sont vagues ou ambigus.
    • Pertinence Manquante : Arguments qui s'éloignent du sujet principal.
    • Raisonnement Confus : Arguments qui ne lient pas logiquement leurs affirmations.
  • Autres Raisons

    • Orthographe Dénigrante : Arguments avec des fautes d'orthographe et de grammaire graves.
    • Raisons Non Classifiées : Arguments qui ne rentrent pas dans d'autres catégories définies.

Constitution du Corpus

Pour analyser efficacement les arguments, les chercheurs ont compilé un corpus contenant plus de 2 191 arguments provenant de diverses sources, y compris des portails de débats et des forums en ligne. Ce corpus permet une étude complète du langage inapproprié et sert de ressource pour des recherches futures.

Collecte et Annotation des Données

Le processus de collecte des données a impliqué la sélection d'arguments pour garantir une variété de sujets et de formats. Chaque argument a été analysé et étiqueté selon les 14 dimensions. Les annotateurs ont été formés pour identifier les défauts dans les arguments et les classer en conséquence. Ce processus d'annotation a permis une examination approfondie des arguments pour évaluer leur appropriateness.

Analyse du Corpus

L'analyse du corpus a révélé plusieurs tendances. Beaucoup d'arguments affichaient une faible appropriateness en raison d'une intelligibilité manquante ou d'un manque d'engagement. Ces insights étaient cruciaux pour confirmer l'efficacité de la taxonomie utilisée pour évaluer les arguments.

Corrélations avec la Qualité des Arguments

Les auteurs ont trouvé que les dimensions de l'inappropriate souvent corrélaient avec d'autres mesures de la qualité des arguments. Cela suggère qu'aborder le langage inapproprié peut améliorer la qualité globale des discussions.

Approches pour les Évaluations Informatiques

Pour développer des outils permettant d'évaluer l'appropriation automatiquement, les auteurs ont exploré l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique. Les résultats ont montré que bien que les modèles actuels fonctionnent bien, il reste de la place pour des améliorations. Ces outils pourraient potentiellement être utilisés comme un système de soutien pour les modérateurs dans les discussions en ligne.

Défis en Modération

Modérer des discussions en ligne nécessite une attention particulière au contexte et au langage. Les modérateurs font souvent face à des défis lorsqu'il s'agit d'évaluer des arguments, surtout quand ils traitent de sujets sensibles. Développer des critères clairs pour évaluer le langage peut aider à alléger ce fardeau.

Considérations Éthiques

Comme cette recherche touche à des sujets sensibles, les considérations éthiques sont primordiales. Il est essentiel de différencier la liberté d'expression, le discours de haine, et le discours inapproprié. Bien que l'objectif soit de favoriser des discussions saines, il faut veiller à ne pas empiéter sur la liberté d'expression des individus.

Conclusion

Comprendre et modéliser un langage approprié dans l'argumentation est crucial pour améliorer les discussions en ligne. En étudiant le langage inapproprié à travers une taxonomie détaillée, les chercheurs peuvent fournir des insights précieux qui aident les modérateurs à maintenir un discours civil. Le développement continu d'outils informatiques est prometteur, mais reconnaître la complexité du langage humain et de la modération restera un défi.

Directions Futures

L'étude du langage approprié est un domaine en évolution. Des recherches futures peuvent s'étendre sur les résultats actuels en explorant différentes perspectives culturelles sur l'appropriation, ainsi qu'en incorporant davantage de langues diverses dans l'analyse. Un développement supplémentaire d'outils automatisés, combiné à une compréhension des nuances de la communication humaine, peut conduire à de meilleurs résultats dans la modération des discussions en ligne.

Source originale

Titre: Modeling Appropriate Language in Argumentation

Résumé: 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.

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

Dernière mise à jour: 2023-05-24 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2305.14935

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.14935

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

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

Merci à arxiv pour l'utilisation de son interopérabilité en libre accès.

Plus d'auteurs

Articles similaires