Dealing with negative social media comments: The giant bullhorn that punctures holes in organizations’ walls, like an arrow to the chest
Notice bibliographique
Résumé
A negative comment on a corporate social media post can pierce like an arrow to the chest and puncture holes into an organization’s walls. A single negative voice in a sea of positive feedback can feel as though it is blaring from a giant bullhorn, striking fear into corporate community managers that an avalanche of negativity will overtake positivity like a contagious bandwagon. Why would a corporation consider telling its story in the online battlefield of social media and risk exposing its reputation to a cesspool of negativity? This paper will explore why negativity is an online barrier through research, industry advice and best practices – including from the researchers and experts who use the foregoing colourful idioms and metaphors to describe negative online comments. To answer the main question of why an organization would consider engaging on social media in the face of prolific negativity and hate speech, this paper will review the evolution of online emotions and the rise of negativity on social media. The paper will define negative online comments in the corporate context using research on trolls, cyberbullying and online personal attacks. Using the psychology of Pareto’s 80/20 rule and negativity bias, this paper will provide quantitative and qualitative perspectives on negativity to show why companies pay much more attention to negative comments than positive ones, and how analysis of negativity can help a company develop emotional intelligence. Examples will be presented from research and industry to understand and combat negativity and review research on user comments that classifies users to better understand their motivations. Using research on tone and voice in online conversation, this paper will share cautionary case studies that demonstrate how companies that are not self-aware can incite negative comments. Finally, this paper will review research on platform content moderation techniques to understand how social media platforms like Facebook manage negativity and will suggest similar solutions for corporations, including not only the online community’s ability but also our collective responsibility to moderate and overcome the online positivity deficit. Keywords: social media, community manager, online negativity, negativity bias, negative comments, online emotions, user categorization
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».