ट्रोल सभी में रहता है: ऑनलाइन समुदायों में आक्रामक व्यवहार का कारण

CNN.com पर "खराब" संदेशों और उपयोगकर्ताओं का अनुपात बढ़ रहा है, अर्थात ट्रोलिंग फैल सकती है और बढ़ सकती है

जबकि इंटरनेट पर संचार कई लोगों के जीवन का एक अभिन्न हिस्सा बन गया है, वैज्ञानिक तेजी से विभिन्न प्रकार के असामाजिक व्यवहारों में रुचि रखते हैं जो अक्सर वेब पर प्रकट होते हैं: ट्रोलिंग, अपमान और बदमाशी। ऑनलाइन दुरुपयोग के पीड़ित भावनात्मक तनाव का अनुभव करते हैं। इसके अलावा, कभी-कभी आभासी अंतरिक्ष से आक्रामक व्यवहार वास्तविक दुनिया में चला जाता है।

कई साइटों पर, ट्रोलिंग, अपमान और बदमाशी टिप्पणियों का एक महत्वपूर्ण अनुपात बनाते हैं। उदाहरण के लिए, CNN.com पर 20% से अधिक टिप्पणियों को सामुदायिक नियमों के उल्लंघन के लिए हटा दिया जाता है। Geektimes में, संदेश हटाना एक असाधारण घटना है, लेकिन यह करता है।

इंटरनेट पर लोगों के asocial व्यवहार का कारण क्या है? कुछ विशेषज्ञों ने पहले राय व्यक्त की कि ट्रोल विशिष्ट व्यक्तित्व लक्षण और विशेष प्रेरणा वाले लोग हैं। एक और दृष्टिकोण है कि बाहरी वातावरण के प्रभाव में इंटरनेट पर आक्रामक व्यवहार प्रकट होता है। यदि हां, तो कौन इसे भड़का रहा है? विशेष असामाजिक व्यक्तित्व या आम लोग? क्या दूसरों को एक सहज गुण प्रदान करना या इस तरह का व्यवहार अनायास होता है? किसी व्यक्ति को इंटरनेट पर आक्रामक संचार को आगे बढ़ाने के लिए किन परिस्थितियों की आवश्यकता होती है? अगर ट्रोलिंग एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में फैलता है, तो क्या यह संक्रमण के रूप में समुदाय में फैल सकता है?

इन सवालों की जांच स्टैनफोर्ड और कॉर्नेल विश्वविद्यालयों के वैज्ञानिकों ने की थी। उनका काम अभी तक वैज्ञानिक प्रेस में प्रकाशित नहीं हुआ है। इसे 25 फरवरी, 2017 को एसीएम सम्मेलन में प्रस्तुत किया जाएगा। लेकिन विषय इतना महत्वपूर्ण और दिलचस्प है कि आप आधिकारिक प्रकाशन और स्वतंत्र सत्यापन से पहले ही इस वैज्ञानिक लेख पर विचार कर सकते हैं। आखिरकार, ट्रोलिंग के कारणों और समाज में इसके वितरण के कानूनों का अध्ययन करने के बाद, हम अधिक विश्वसनीय सामाजिक संरचनाओं को डिजाइन करने में सक्षम होंगे। ऑनलाइन समुदाय बनाएं जो आक्रामकता और दुर्व्यवहार से सुरक्षित हैं।

अपने अध्ययन में, लेखक "ट्रोलिंग व्यवहार" को एक ऑनलाइन चर्चा में प्रतिभागी का व्यवहार मानते हैं जो इस समुदाय में स्वीकृत स्वीकार्य रूपरेखा से परे है। वैज्ञानिक कार्य स्वयं प्रयोग की शर्तों के साथ-साथ CNN.com पर वास्तविक चर्चाओं से 16 मिलियन से अधिक पदों के विश्लेषण का वर्णन करता है। प्रयोग के लिए एक मंच के रूप में, समाचार की चर्चा के साथ एक लोकप्रिय मंच चुना गया था।

प्रयोग के दौरान, ट्रोलिंग व्यवहार की दो संभावित विशेषताओं का विश्लेषण किया गया था: उपयोगकर्ता के मूड और चर्चा के संदर्भ (क्या कोई पिछले ट्रोलिंग संदेश हैं)। यह पता चला कि एक खराब मूड और ट्रोलिंग संदेशों की उपस्थिति आम उपयोगकर्ता से आक्रामकता की संभावना को दोगुना कर देती है।

तब CNN.com पर 16 मिलियन पदों का विश्लेषण किया गया था, जिसमें लाखों लोग ट्रोलिंग (सामुदायिक नियमों का उल्लंघन) के रूप में चिह्नित थे। यह पता चला कि 25% ट्रोलिंग पोस्ट उन लोगों द्वारा लिखे गए थे जिनके पास पहले एक भी दुर्भावनापूर्ण संदेश नहीं था। दूसरे शब्दों में, इंटरनेट पर बहुत अधिक मात्रा में आक्रामकता सबसे आम लोगों या बॉट्स से आती है।

वैज्ञानिकों ने वास्तविक आंकड़ों पर परिकल्पना का परीक्षण किया कि एक खराब मूड इंटरनेट पर आक्रामकता की संभावना को बढ़ाता है और चर्चा में अन्य प्रतिभागियों से अपमान करता है। वास्तव में, यह पता चला कि CNN.com पर अपमानजनक संदेशों का अनुपात पूरे दिन लोगों के मूड में परिवर्तन के प्रसिद्ध चार्ट के साथ संबंधित है । खराब मूड की तरह, ट्रोलिंग संकेतक दिन के दौरान बढ़ते हैं और शाम और रात में चरम पर होते हैं, कार्य सप्ताह (सोमवार) की शुरुआत में (रविवार को) शुरू होने से पहले (रविवार), जो चार्ट पर स्पष्ट रूप से दिखाई देता है।



Y अक्ष के साथ सही आरेख में, संभावना प्रदर्शित की जाती है कि पहले ट्रोलिंग संदेश के बाद, दूसरे को भी आक्रामक के रूप में चिह्नित किया जाएगा। एक्स अक्ष पहले और दूसरे संदेश के बीच समय अंतराल का प्रतिनिधित्व करता है। यह ध्यान देने योग्य है कि अंतराल जितना छोटा होगा, आक्रामकता के फिर से प्रकट होने की संभावना उतनी ही अधिक होगी। यह भी परोक्ष रूप से इंगित करता है कि एक खराब मूड आक्रामकता की डिग्री को प्रभावित करता है, जिससे एक विशिष्ट उपयोगकर्ता द्वारा ट्रोलिंग की संभावना बढ़ जाती है। समय के साथ, एक व्यक्ति "ठंडा" और शांत हो जाता है।

एक विषय से दूसरे में आक्रामकता का स्थानांतरण

इसके अलावा, वैज्ञानिकों ने परिकल्पना का परीक्षण किया कि एक बुरा मूड विभिन्न चर्चाओं के बीच बना रहता है, जिससे वे अंततः एक दूसरे को प्रभावित करते हैं। ऐसा करने के लिए, हमने उन उपयोगकर्ताओं के संदेशों का अध्ययन किया जिनके पास पहले एक भी आक्रामक पोस्ट नहीं था, लेकिन इससे पहले उन्होंने अन्य चर्चाओं में भाग लिया था जहां एक भी आक्रामक पोस्ट नहीं था (रेखांकन पर नीले रंग में) या यह एक (नारंगी में)।



दृष्टांत बताता है कि एक सामान्य उपयोगकर्ता में आक्रामकता की संभावना सभी मामलों में बढ़ जाती है जब उसने किसी अन्य विषय पर चर्चा में अपनी राय व्यक्त की, जहाँ आक्रामक संदेश (ए) थे, बस अपनी राय व्यक्त किए बिना किसी अन्य विषय पर चर्चा सूत्र में भाग लिया (बी)।

प्रसंग प्रभाव

परिवेश संदेश भी बहुत प्रभावशाली हैं। ऊपर दिए गए चित्रण से पता चलता है कि उपयोगकर्ता द्वारा ट्रोलिंग की संभावना कैसे बढ़ जाती है यदि पूरी चर्चा एक "खराब" पोस्ट (ओं) या एक अलग चर्चा थ्रेड के साथ शुरू हुई (डी)।

नीचे दिए गए चित्रण से पता चलता है कि कम से कम पांच पदों के साथ चर्चा में ट्रोलिंग संदेश की संभावना सीधे पिछले आक्रामक संदेशों (ए) की संख्या पर निर्भर करती है, पिछले आक्रामक संदेश (बी) की दूरी पर।



बेशक, चर्चा का विषय उपयोगकर्ताओं की आक्रामकता की डिग्री को दृढ़ता से प्रभावित करता है। संभवतः, प्रत्येक साइट के अपने "गर्म" विवादास्पद विषय हैं, यह अभी भी दर्शकों पर निर्भर करता है। CNN.com पर, यूएस रीडरशिप, शो बिजनेस, और न्याय सबसे आक्रामक पाठक हैं। सबसे कम विवादास्पद और आक्रामक विषय राजनीति, प्रौद्योगिकी और व्यक्तिपरक व्यक्तिगत लेख हैं।

लेखकों के अनुसार, उनका अध्ययन इस दृष्टिकोण का खंडन करता है कि इंटरनेट ट्रोल कुछ प्रकार की असामाजिक व्यक्तित्व हैं, जो अंधेरे कमरे में बैठते हैं और मंचों और सामाजिक नेटवर्क पर दुर्भावनापूर्ण टिप्पणियां लिखते हैं। बिलकुल नहीं। चर्चा में आक्रामक व्यवहार काफी हद तक बाहरी कारकों के कारण होता है। इसके अलावा, इस घटना को एक सामाजिक नेटवर्क में सक्षम यांत्रिकी की मदद से लड़ा जा सकता है।