元宇宙終究沒火過兩年
來源：傳播體操在ChatGPT快速破圈的同時，元宇宙的熱度卻一瀉千里。雖然互聯網大廠們都沒有否認元宇宙的長期想象力，但在行動上卻都紛紛表示了對元宇宙短期前景的悲觀。號稱改變
5 月 12 日消息，如今的線上社群扮演的角色已經遠不止“聊天室”，它們影響著公眾討論、輿論走向、集體行動，甚至能左右現實中的決策。
不過，要識別出惡意噴子、謠言傳播者等這類破壞氛圍的用戶并不容易。以往的方法多半著眼于用戶說了什么或和誰互動，但這些方式本身也有盲點。新研究提出了一個更有效的視角：觀察用戶的行為模式，而不僅僅是他們說的話。
據外媒 Neowin 今日報道，在 ACM Web Conference 上，研究人員介紹了一種新方法：利用逆向強化學習來分析線上行為。這項技術原本是用于自動駕駛和博弈論的，現在被用來觀察用戶在網絡中的互動方式，而不是簡單看他們發的內容。
這項研究分析了 Reddit 平臺上長達六年的 590 萬條互動數據，歸納出五種不同的行為用戶，其中一種被稱為“反對者”的人群格外突出。他們經常專門尋找爭議話題，不是為了討論，而是只發表反對意見后便迅速離開，不等回應。
研究還關注了“同質性”現象，即人們傾向與持相同看法的人互動，這種行為容易形成“同溫層”，讓原有觀點不斷被強化。傳統上，研究人員多通過內容或社交關系來衡量這一點，但在以話題為中心的 Reddit 上，這種方法效果有限。
于是研究人員改用逆向強化學習來衡量用戶的行為模式，而非話題本身。結果發現，像 r / soccer 和 r / leagueoflegends 這一類討論區，其用戶在行為方式上卻驚人相似：都極度支持自己喜愛的隊伍、緊盯比賽進程、辯論戰術策略，還愛批評對手。這說明導致分化的不只是話題，更在于互動方式本身。
與傳統內容審查相比，行為識別更難被規避。用戶可以偽裝措辭，但要改變他們的互動習慣卻不容易。通過行為模式識別問題用戶，平臺可以更早采取干預措施，避免問題進一步擴大。
這項研究的意義遠不止學術層面。平臺管理者可以利用這些行為模式，在某些用戶發布大量有害內容之前，就識別出潛在的問題用戶。與內容審核不同，行為分析并不依賴于理解語言。它難以規避，因為改變一個人的行為模式比調整語言需要付出更多的努力。
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