Contra-discurso como uma ferramenta contra discurso de ódio
Analisando métodos eficazes de contra-discurso em conversas de ódio online.
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Índice
- O que é Contra-Discurso?
- Diferentes Tipos de Conversa
- Propósito do Estudo
- Emoções, Lógica e Credibilidade como Métodos de Persuasão
- Pesquisas Anteriores sobre Contra-Discurso
- A Importância do Contexto
- Metodologia do Estudo
- Resultados do Estudo
- Implicações para Estratégias Futuras de Contra-Discurso
- Conclusão
- Direções Futuras de Pesquisa
- Fonte original
- Ligações de referência
Discurso de ódio é um problema sério que rola em muitos lugares online. Isso machuca as pessoas e cria um clima negativo nas conversas. Uma das formas de combater o discurso de ódio é através do Contra-discurso. Isso significa responder a comentários odiosos de um jeito que desafia essas visões e tenta mudar a cabeça dos outros que estão na conversa.
Neste artigo, vamos explorar como o contra-discurso funciona, focando em como ele pode ser usado de maneira eficaz em diferentes tipos de conversas. Vamos ver as várias formas que as pessoas podem usar pra convencer os outros ao responder a discurso de ódio, e como isso muda dependendo da situação.
O que é Contra-Discurso?
Contra-discurso é uma estratégia que a galera usa pra combater o discurso de ódio. Isso envolve apresentar um ponto de vista oposto pra desafiar os comentários odiosos. O objetivo do contra-discurso não é só defender quem tá sendo atacado, mas também incentivar os outros na conversa a repensar suas opiniões.
O contra-discurso pode ter várias formas. Pode ser emocional, apelando pra os sentimentos da audiência, ou pode ser baseado em Lógica e fatos. É importante entender a eficácia dos diferentes métodos de persuasão nas conversas online.
Diferentes Tipos de Conversa
Vamos discutir dois tipos principais de conversas: interações fechadas e abertas.
- Conversas Fechadas: Geralmente envolvem dois usuários trocando ideias. Isso pode rolar em sistemas de chat onde a conversa é privada.
- Conversas Abertas: Acontecem em plataformas onde muitos usuários podem participar ao mesmo tempo. Exemplos incluem redes sociais onde os usuários podem comentar nas postagens uns dos outros.
A estrutura dessas conversas influencia como o contra-discurso é recebido e quais métodos de persuasão são mais eficazes.
Propósito do Estudo
Esse estudo tem como objetivo identificar quais métodos de persuasão são mais eficazes no contra-discurso. Queremos entender como os diferentes tipos de conversa (fechadas versus abertas) afetam esse processo.
Nossas perguntas de pesquisa são:
- Quão eficazes são os diferentes métodos de persuasão ao combater discurso de ódio em vários tópicos?
- A forma como persuadimos os outros muda dependendo do tipo de conversa?
- Como as respostas ao contra-discurso dependem do método de persuasão usado?
Credibilidade como Métodos de Persuasão
Emoções, Lógica eQuando as pessoas respondem a discurso de ódio, normalmente usam três métodos principais de persuasão:
Emoção: Esse método envolve apelar para os sentimentos da audiência. Pode incluir usar histórias pessoais ou expressar sentimentos fortes sobre um tópico.
Lógica (Razão): Essa abordagem se baseia em fatos e raciocínio lógico. Pode incluir estatísticas ou evidências pra apoiar um contra-argumento.
Credibilidade: Esse método foca em estabelecer autoridade ou confiança. Pode envolver compartilhar experiências pessoais ou se apoiar na reputação do falante.
Entender como esses métodos funcionam nas conversas pode ajudar a descobrir a melhor forma de responder ao discurso de ódio.
Pesquisas Anteriores sobre Contra-Discurso
Embora tenha rolado uma quantidade significativa de pesquisa sobre como emoções e sentimentos impactam o discurso de ódio, menos estudos examinaram aspectos não emocionais do contra-discurso. A maioria das pesquisas existentes focou em entender como as emoções contribuem para as interações online.
Estudos recentes começaram a olhar como o contra-discurso baseado em humanos é diferente das respostas geradas por máquinas. As respostas humanas tendem a ser mais sutis e melhores em convencer os outros, enquanto as respostas geradas por máquinas muitas vezes faltam profundidade e conexão com a audiência.
A Importância do Contexto
O contexto em que uma conversa acontece pode impactar bastante como as pessoas respondem ao discurso de ódio. Por exemplo, em uma conversa aberta, uma audiência grande pode influenciar o tipo de respostas recebidas. Essa dinâmica pode afetar como o contra-discurso é percebido e se ganha apoio.
Já nas conversas fechadas, a interação é restrita a dois participantes, permitindo um diálogo mais focado. A troca pode envolver um debate mais detalhado, possibilitando o uso de raciocínio que pode ser mais eficaz contra o discurso de ódio.
Metodologia do Estudo
Pra realizar nosso estudo, analisamos dois conjuntos de dados que continham conversas com discurso de ódio e contra-discurso. Um conjunto focou em interações fechadas, enquanto o outro examinou conversas abertas.
Ao analisar essas interações, queríamos descobrir quais métodos de persuasão eram mais comumente usados e quão eficazes eram em gerar apoio ou oposição ao contra-discurso.
Resultados do Estudo
Eficácia dos Métodos de Persuasão
Nossa análise revelou que o contra-discurso baseado em raciocínio tende a receber mais respostas de apoio em comparação com as respostas impulsionadas por emoção. O uso de lógica e fatos no contra-discurso ajuda a clarear os argumentos e fornece uma base sólida pra desafiar o discurso de ódio.
De forma geral, os resultados sugerem que o contra-discurso baseado em raciocínio tem mais chances de ganhar aprovação de outros participantes da conversa.
Diferenças em Conversas Abertas vs. Fechadas
Nas conversas abertas, os apelos emocionais eram mais comuns, mas frequentemente enfrentavam uma taxa maior de oposição. Nas conversas fechadas, o raciocínio foi o método dominante, demonstrando uma forte correlação com respostas de apoio.
Essas diferenças indicam que o tipo de interação tem um impacto profundo em como o contra-discurso é tanto entregue quanto recebido.
O Papel do Contra-Discurso Gerado por Máquinas
O contra-discurso gerado por máquinas frequentemente usa apelos emocionais, mas falta a profundidade encontrada nas respostas humanas. Embora essas respostas automáticas possam às vezes fornecer uma resposta rápida ao discurso de ódio, elas não se conectam com a audiência da mesma forma que as respostas humanas conseguem.
Implicações para Estratégias Futuras de Contra-Discurso
Nossos resultados enfatizam a importância de empregar raciocínio no contra-discurso. A tendência de respostas racionais ganharem mais apoio sugere que estratégias futuras devem buscar incorporar lógica e fatos ao responder ao ódio.
Entender a influência do tipo de conversa também pode ajudar a formular táticas de contra-discurso eficazes para várias plataformas. Estratégias que funcionam bem em conversas fechadas podem diferir significativamente daquelas que são eficazes em abertas.
Conclusão
Combater o discurso de ódio requer um contra-discurso pensativo e estratégico. Ao entender a eficácia dos diferentes métodos de persuasão-especialmente os papéis da emoção, lógica e credibilidade-podemos equipar melhor as pessoas pra responder ao ódio nas conversas.
Esse estudo oferece insights valiosos sobre como o contra-discurso pode ser otimizado em diferentes contextos, proporcionando um caminho a seguir na luta contra o discurso de ódio online. Pesquisas futuras devem continuar explorando essas dinâmicas, especialmente à medida que novas formas de comunicação evoluem no cenário digital.
Direções Futuras de Pesquisa
Existem várias áreas para pesquisa futura:
Explorando Tópicos Específicos de Ódio: Estudos futuros poderiam investigar aspectos mais específicos do discurso de ódio, focando em questões particulares como discriminação racial ou sentimentos anti-religiosos.
Investigando Fatores Contextuais: Entender como vários fatores no contexto da conversa afetam as respostas pode fornecer insights mais profundos sobre as dinâmicas do discurso de ódio e do contra-discurso.
Aplicações de Aprendizado de Máquina: Explorar mais como o aprendizado de máquina pode ser utilizado pra gerar contra-discurso eficaz poderia fechar a lacuna entre respostas automatizadas e engajamento humano.
À medida que as conversas continuam a evoluir no espaço digital, pesquisas contínuas serão essenciais pra enfrentar os desafios impostos pelo discurso de ódio e promover ambientes online mais saudáveis para todos.
Título: Hatred Stems from Ignorance! Distillation of the Persuasion Modes in Countering Conversational Hate Speech
Resumo: Examining the factors that the counterspeech uses are at the core of understanding the optimal methods for confronting hate speech online. Various studies have assessed the emotional base factors used in counter speech, such as emotional empathy, offensiveness, and hostility. To better understand the counterspeech used in conversations, this study distills persuasion modes into reason, emotion, and credibility and evaluates their use in two types of conversation interactions: closed (multi-turn) and open (single-turn) concerning racism, sexism, and religious bigotry. The evaluation covers the distinct behaviors seen with human-sourced as opposed to machine-generated counterspeech. It also assesses the interplay between the stance taken and the mode of persuasion seen in the counterspeech. Notably, we observe nuanced differences in the counterspeech persuasion modes used in open and closed interactions, especially in terms of the topic, with a general tendency to use reason as a persuasion mode to express the counterpoint to hate comments. The machine-generated counterspeech tends to exhibit an emotional persuasion mode, while human counters lean toward reason. Furthermore, our study shows that reason tends to obtain more supportive replies than other persuasion modes. The findings highlight the potential for incorporating persuasion modes into studies about countering hate speech, as they can serve as an optimal means of explainability and pave the way for the further adoption of the reply's stance and the role it plays in assessing what comprises the optimal counterspeech.
Autores: Ghadi Alyahya, Abeer Aldayel
Última atualização: 2024-07-16 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2403.15449
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.15449
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
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