Discursive objection strategies in online comments: Developing a classification schema and validating its training

大多数美国人认为，误导信息、仇恨言论和骚扰在社交媒体上通过当前的管理实践受到了不充分的控制，这是有害的。本文旨在了解人们在新闻评论中对有害言论做出回应时采用的话语策略。我们对YouTube和Twitter上流行新闻视频的6500多个评论回复进行了内容分析，并确定了七种不同的话语反对策略（研究1）。我们从6500个评论回复以及第二个样本的2004个回复中检查了每种策略的出现频率（研究2）。这些研究表明，人们在反对言论时采用了多种不同的话语策略，其中声誉攻击是最常见的。由此得出的分类方案考虑了表达反对意见的不同理论方法，并提供了一个全面的视角，用于了解基层努力旨在阻止校园上的冒犯性或问题性言论。

研究人员试图了解人们在社交媒体上对有害言论的反应，并确定不同的反对策略。

研究识别了七种不同的反对策略，并发现名誉攻击是最常见的一种。

研究对超过6500个评论回复进行了内容分析，并使用第二个样本对2004个回复进行了分析。研究提供了一个全面的分类方案，解释了不同的理论方法，以表达反对意见，并探讨了基层努力阻止校园上的冒犯性或问题性言论的问题。

最近的相关研究包括：“Hate Speech Detection: Challenges and Solutions”，“A Survey on Automatic Detection of Hate Speech in Text”和“Overview of the GermEval 2018 Shared Task on the Identification of Offensive Language”。