EAGER: DCL: SaTC: Enabling Interdisciplinary Collaboration: Deplatforming and Online Hate Speech Across the Social Media Ecology
EAGER:DCL:SaTC:实现跨学科合作:社交媒体生态中的去平台化和在线仇恨言论
基本信息
- 批准号:2210023
- 负责人:
- 金额:$ 29.98万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2022
- 资助国家:美国
- 起止时间:2022-07-01 至 2025-06-30
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
Social media platforms have recently begun to respond to pressure to remove or "deplatform" harmful content and malicious actors. This project analyzes whether current deplatforming strategies mitigate harmful communication. The project analyzes whether removing hate speech and extremist actors and communities curbs the spread of malicious content throughout social media. The analysis also can reveal whether whether deplatformed actors regroup on fringe platforms, reappear in potentially larger numbers, grow more cohesive communities, or attract a more extreme following with increased levels of hateful content, perhaps on platforms that do not moderate this content. Through this research, the project provides a new understanding of how content moderation and deplatforming affect the development of online hate and extremism, leading to the design of effective policies to limit malicious content online.This project is collecting data on online hate clusters, or groups, across multiple social media platforms. The project team is constructing a machine-learning tool that can use these data to classify a wide range of hate speech types and targets, and the extent to which social media posts contain these types and targets. The team uses statistical models to analyze the effects of deplatforming events on the use, volume, and toxicity of hate speech, as well as on the extent to which groups reorganize on unmoderated platforms. The ultimate goal of the project is to build a dynamic, mathematical model to quantify how deplatforming affects the emergence of extremist groups and their evolution over time.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
社交媒体平台最近开始应对删除或“下平台”有害内容和恶意行为者的压力。 该项目分析了当前的去平台化策略是否减轻了有害的通信。 该项目分析了删除仇恨言论和极端主义行为者和社区是否会遏制恶意内容在社交媒体上的传播。该分析还可以揭示,去平台化的行为者是否会在边缘平台上重新组合,重新出现的数量可能更大,社区更有凝聚力,或者吸引更极端的追随者,增加仇恨内容的水平,也许是在不缓和这些内容的平台上。 通过这项研究,该项目提供了一个新的理解,内容节制和去平台化如何影响网络仇恨和极端主义的发展,从而导致设计有效的政策,以限制恶意内容在线。该项目正在收集关于在线仇恨集群或团体的数据,跨越多个社交媒体平台。 该项目团队正在构建一个机器学习工具,可以使用这些数据对各种仇恨言论类型和目标进行分类,以及社交媒体帖子包含这些类型和目标的程度。该团队使用统计模型来分析deplatforming事件对仇恨言论的使用,数量和毒性的影响,以及团体在无节制平台上重组的程度。该项目的最终目标是建立一个动态的数学模型,以量化去平台化如何影响极端主义团体的出现及其随时间的演变。该奖项反映了NSF的法定使命,并通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。
项目成果
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专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
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