• comunità online
• online communities
• supervised learning
• apprendimento supervisionato
• users
• utenti
• serie temporali multivariate
• multivariate time series
• classificazione
• classification
• tossicità
• toxicity
• moderazione
• moderationi

In questa tesi, cerchiamo di capire se le conseguenze della moderazione a livello comunitario sono determinate da vari fattori a livello di utente. A tal fine, vogliamo determinare se è possibile prevedere l'emigrazione degli utenti dopo l’imposizione di interventi di moderazione su una comunità di cui fanno parte. Il case study che consideriamo è quello di r/The_Donald, la più importante community politica mai creata su Reddit. Essa è stata sottoposta a misure di moderazione sempre più rigorose da parte della piattaforma a causa del suo comportamento tossico. Poiché le decisioni degli utenti di lasciare una community possono essere influenzate da una varietà di fattori complessi che cambiano nel tempo, i dati dei loro post sono stati utilizzati per caratterizzare la loro attività sulla piattaforma sotto forma di serie temporale multivariata. Di conseguenza per rispondere alla domanda di ricerca, viene adottata una strategia di apprendimento supervisionato per risolvere tre task di classificazione binaria utilizzando classificatori adatti alle serie temporali multivariate. Nel complesso, i risultati mostrano che la previsione degli utenti emigranti è possibile nel caso di interventi “hard” ma non nel caso di quelli “soft”.
In this thesis, we seek to understand whether the consequences of community-level moderation are determined by various user-level factors. To this end, we want to determine whether it is possible to predict emigrating users after community moderation interventions. The case study we consider is that of r/The_Donald, the most important political community ever created on Reddit. It was subjected to increasingly stringent moderation measures by the platform due to its toxic behaviour. Since user decisions to leave a community can be influenced by a variety of complex factors that change over time, data from their posts are used to characterise their activity on the platform as a multivariate time series. To answer the research question, a supervised learning strategy is used to solve three binary classification tasks using multivariate time series classifiers. Overall, the results show that predicting emigrating users is possible in the case of “hard” interventions but not in the case of “soft” interventions.