Identifying anger in digital spaces
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examines expressions and interpretations of anger in computer-mediated-communication (CMC) and identifies specific tactics and important factors in this expression and interpretation. This research is based on online data collection and subsequent online survey. The data collection portion of the research consisted of gathering samples of expressions of anger from social media platforms Reddit, YouTube, and TikTok. The samples were all gathered from discussions regarding the Canadian Housing Crisis. These samples were categorized and co-validated into different types of anger, and then analyzed for trends in specific textisms (linguistic features characteristic of CMC). Patterns in linguistic features found from this process were then used to create an online survey. The survey provided more detailed information for how CMC users interpret and express anger and yielded a total of 90 responses. The survey consisted of four major sections: data validation, where participants were asked to categorize samples from the previous data collection, roleplay, where participants were asked to type out what the angry message would be sent in response to a specific prompt, ranking, where participants ranked the emotional expression of a message with varying textisms, and analysis, where participants were provided texts asked to identify why this would be interpreted as angry or not. The data collection and survey both found that specific features, specifically using a period for the final sentence in a message and quotation marks, are the features that are most interpreted as indicating anger. However, the features of expressions of anger across both the data collection and the survey also included questions, but this did not affect the interpretation of anger. This research finds that the most critical feature to interpreting and expressing anger is context. Overall, this thesis discusses the ways that CMC users interpret and express anger and the ways in which gender interact with this expression and interpretation, as well as highlights the large role context plays in interpretation of anger in CMC.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».