arXiv cs.CL· Armin Pournaki, Eckehard Olbrich·· 11 小时前AI 评分34
研究：Twitter/X 热门话题中约三分之一推文含对抗性言论
High prevalence of antagonizing rhetoric in trending topics on Twitter/X
AI 导读
一项计算研究分析了德国 Twitter 圈热门话题超 1700 万条推文，发现约三分之一含将对手描绘为敌人的对抗性言论，且热门话题的对抗性显著高于随机样本。右倾用户使用对抗性言论明显多于左倾用户，两类对立言论在政治阵营内被大幅放大，转发量最高达无对立言论推文的两倍。被对抗的目标中，右翼民粹政党 AfD 与绿党分别是对方阵营的核心对抗对象。
正文 · AI 翻译
摘要：政治对手之间的分歧是民主的核心要素。这种分歧可以以不同方式表达。对手可以被对抗化，即被描绘成需要被战胜的敌人；也可以被批评，即被视为可以与之交往的合法对手。后者是民主交流的基本组成部分，而前者可能对公共话语有害。政治分歧越来越多地发生在社交媒体上，研究发现，对政治外群体的负面情绪会推动互动。然而，现有研究大多将这种负面情绪视为单一维度，未能说明在这些平台上传播的究竟是对抗化还是批评。本研究通过引入一种计算方法来检测文本中这两类修辞并识别其目标，填补了这一空白。在来自德国推特圈热门话题的超过1700万条推文语料库上，该方法揭示约三分之一的推文包含对抗性修辞。将热门话题中的推文与随机样本进行比较表明，热门话题中的话语系统性地比普通推特交流更具对抗性。将对抗化检测与对用户政治倾向的大规模估计相结合，我们发现右倾用户使用对抗性修辞的频率显著高于左倾用户。此外，两种对立性修辞在政治阵营内部都得到强烈放大，放大者转发它们的频率最高可达不含对立性修辞推文的两倍。最后，被对抗化目标的模式揭示了不同政治阵营如何构建其外群体，右翼民粹主义政党AfD和绿党成为对立阵营的核心对抗对象。
| 评论： | 33页，8张图 |
| 主题： | 社会与信息网络（cs.SI）；计算与语言（cs.CL） |
| 引用为： | arXiv:2610.22455 [cs.SI] |
| （或 arXiv:2610.22455v1 [cs.SI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.22455 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Armin Pournaki [查看邮箱]
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2026年10月15日 星期四 16:31:45 UTC（317 KB）
来源：arXiv cs.CL · arxiv.org