arXiv cs.CY· Xucheng Yu, Jiangping Chen, Haohan Wang·· 11 小时前AI 评分31
修辞失真藏在哪里？跨六平台、双语对网红内容的多平台测量
Where Does Rhetorical Distortion Live? A Multi-Platform, Multi-Language Measurement of Influencer Content
AI 导读
一项跨六平台、双语的研究用同一套三级流水线测量网红内容的修辞失真，将创作者帖子与回复分开分类，LLM 仅对 14% 的帖子进行核验。在 330 个账号的 13,060 条帖子上，平台与账号级失真的关联远强于内容类别（partial η²=0.49 vs. 0.09），X/Twitter 得分最高（DI 7.74，RSS 仅 0.78）。
正文 · AI 翻译
摘要：网红内容中的许多操控并非虚假，而是失度，将准确的事实框定为历史性、紧迫性或灾难性。现有方法要么核实事实性主张，要么在单平台、单语言文本中检测标题党和宣传；然而，它们忽视了这种框定源自何处，因为它们将帖子及其下方的回复视为一个整体。为弥补这一空白，我们用同一工具在六个平台和两种语言上以完全相同的方式测量修辞失真，分别对创作者帖子和其回复进行分类。我们的三层流水线检测五个有文献依据的维度（重要性膨胀、焦虑制造、新颖性主张、情绪化语言和时间失真）：双语词汇规则提出候选，负向过滤器消除已知误报，LLM 验证或重新标记候选。这一设计使标签透明且跨平台可比，仅对 14% 的帖子调用 LLM，并支持对照人工标注者和第二个模型进行验证。在来自 RSS/新闻通讯、YouTube、Bluesky、Reddit、微博和 X/Twitter 上 330 个账号的 13,060 条帖子中，平台与账号级失真的关联远强于内容类别（偏 $\eta^2=0.49$ 对 $0.09$），且 X/Twitter 得分最高（DI 7.74，RSS 为 0.78）。在 X/Twitter 上，帖子下排名前 5 的回复的失真度是其回复的推文的 3.5 倍（等长时为 1.5 倍），而仅创作者推文与 YouTube 和 Bluesky 无法区分；两名人工标注者和 GPT-4o 证实了这一差距。因此，在串式平台上测得的失真主要存在于受众层，这要求分别测量创作者文本和回复文本。
| 评论： | 12 页 |
| 主题： | 社会与信息网络（cs.SI）；计算与语言（cs.CL）；计算机与社会（cs.CY） |
| 引用为： | arXiv:2610.26412 [cs.SI] |
| （或 arXiv:2610.26412v2 [cs.SI] 为此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.26412 arXiv 颁发的 DOI（通过 DataCite） |
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来自：Xucheng Yu [查看电子邮件]
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2026 年 10 月 19 日星期一 13:47:02 UTC（80 KB）
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2026 年 10 月 27 日星期二 16:31:08 UTC（1,127 KB）
来源：arXiv cs.CY · arxiv.org