分析深度对话中的有害性：Reddit 案例研究

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使用基于树的方法分析在线社交媒体上用户对有害内容的行为和上下文，研究发现毒性评论会增加在线对话中产生后续毒性评论的可能性，并观察到在用户行为和模式方面，共识亵渎与非共识亵渎存在重叠的相似性。

本文使用数据科学工具将原始文本转化为关键特征，并使用阈值法或学习算法对其进行分类，以监控攻击性网络对话。通过评估62个分类器，从19个算法组中提取特征并分析准确性和执行时间。脏词列表是最有预测性的评价攻击性评论的方法。基于树的算法提供最透明易懂的规则和特征的预测贡献。