This article investigates the causal antecedents of conflictual language and the geometry of interaction in online threaded conversations related to climate change. We employ three annotation dimensions, inferred through LLM prompting and averaging, to capture complementary aspects of discursive conflict (such as stance: agreement vs disagreement; tone: attacking vs respectful; and emotional versus factual framing) and use data from a threaded online forum to examine how these dimensions respond to temporal, conversational, and arborescent structural features of discussions. We show that, as suggested by the literature, longer delays between successive posts in a thread are associated with replies that are, on average, more respectful, whereas longer delays relative to the parent post are associated with slightly less disagreement but more emotional (less factual) language. Second, we characterize alignment with the local conversational environment and find strong convergence both toward the average stance, tone and emotional framing of older sibling posts replying to the same parent and toward those of the parent post itself, with parent post effects generally stronger than sibling effects. We further show that early branch-level responses condition these alignment dynamics, such that parent-child stance alignment is amplified or attenuated depending on whether a branch is initiated in agreement or disagreement with the discussion's root message. These influences are largely additive for civility-related dimensions (attacking vs respectful, disagree vs agree), whereas for emotional versus factual framing there is a significant interaction: alignment with the parent's emotionality is amplified when older siblings are similarly aligned.


翻译:本文研究了气候变化相关在线主题对话中冲突性语言的因果前因与互动几何结构。我们通过大语言模型提示与平均推断构建了三个标注维度,以捕捉话语冲突的互补特征(如立场:赞同 vs 反对;语气:攻击性 vs 尊重性;情感化 vs 事实性框架),并利用主题式在线论坛数据考察这些维度如何响应讨论的时间结构、对话结构与树状结构特征。研究表明:首先,正如文献所指出的,主题内连续发帖间隔时间越长,回复通常越具尊重性;而相对于父帖的延迟时间越长,则会导致轻微减少反对立场但增强情感化(削弱事实性)语言。其次,我们刻画了与局部对话环境的对齐特征,发现回复既强烈趋同于回应同一父帖的兄弟帖的平均立场、语气与情感框架,也趋同于父帖本身的特征,且父帖效应普遍强于兄弟帖效应。我们进一步证明分支层级的早期响应调节了这些对齐动态:分支是否以赞同或反对讨论根消息的方式发起,会相应增强或削弱父子立场对齐效应。这些影响在文明相关维度(攻击性 vs 尊重性,反对 vs 赞同)上主要表现为叠加效应,而在情感化 vs 事实性框架维度则存在显著交互作用:当兄弟帖呈现类似对齐时,与父帖情感特征的对齐效应会显著增强。

0
下载
关闭预览

相关内容

【博士论文】《自然语言处理中的因果推理》
专知会员服务
24+阅读 · 2025年4月25日
大语言模型的知识冲突:成因、根源与展望
专知会员服务
21+阅读 · 2024年9月23日
因果性与大型语言模型:一个新的前沿,51页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2023年9月17日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年9月5日
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
12+阅读 · 2020年7月21日
【深度语义匹配模型】原理篇二:交互篇
AINLP
16+阅读 · 2020年5月18日
论文浅尝 | 时序与因果关系联合推理
开放知识图谱
36+阅读 · 2019年6月23日
用深度学习揭示数据的因果关系
专知
28+阅读 · 2019年5月18日
相关性≠因果:概率图模型和do-calculus
论智
31+阅读 · 2018年10月29日
【学界】融合对抗学习的因果关系抽取
GAN生成式对抗网络
16+阅读 · 2018年7月14日
语料库构建——自然语言理解的基础
计算机研究与发展
11+阅读 · 2017年8月21日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2013年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 3月5日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:30
多智能体协作机制
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:26
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
9+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关VIP内容
【博士论文】《自然语言处理中的因果推理》
专知会员服务
24+阅读 · 2025年4月25日
大语言模型的知识冲突:成因、根源与展望
专知会员服务
21+阅读 · 2024年9月23日
因果性与大型语言模型:一个新的前沿,51页ppt
专知会员服务
79+阅读 · 2023年9月17日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年9月5日
相关资讯
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
12+阅读 · 2020年7月21日
【深度语义匹配模型】原理篇二:交互篇
AINLP
16+阅读 · 2020年5月18日
论文浅尝 | 时序与因果关系联合推理
开放知识图谱
36+阅读 · 2019年6月23日
用深度学习揭示数据的因果关系
专知
28+阅读 · 2019年5月18日
相关性≠因果:概率图模型和do-calculus
论智
31+阅读 · 2018年10月29日
【学界】融合对抗学习的因果关系抽取
GAN生成式对抗网络
16+阅读 · 2018年7月14日
语料库构建——自然语言理解的基础
计算机研究与发展
11+阅读 · 2017年8月21日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员