本期推荐一篇最新发表在PNAS上的论文《线下根源对线上敌意的影响：成年和童年行政记录与个体在Twitter上的敌意相关》。近年来，社交媒体上的敌意行为，如恶意评论和攻击性言论，成为公众和学术界关注的焦点。这种线上敌意不仅威胁用户的心理健康，还可能加剧社会分裂和政治极化。现有研究多集中于社交媒体平台的特性，例如匿名性和算法推荐，如何促使用户在互动中变得更具攻击性。然而，个体在社交媒体上的敌意行为是否与其线下经历和稳定性格特质相关，目前尚未得到充分探讨。本文旨在探索个体线下经历（如童年环境和犯罪记录）如何塑造其线上敌意行为，以及这些线下因素在多大程度上影响社交媒体上的敌意互动。
研究结合了丹麦推特用户的线上行为数据与政府行政记录，以进行分析。首先，研究通过随机抽样获得了4,931名用户的推特账户数据，并收集了其总计130万条丹麦语推文。这些推文被自然语言处理技术处理，利用词向量模型，测量推文内容的敌意水平。其次，研究使用丹麦国家注册系统的行政数据，包括用户的犯罪记录、童年家庭背景、社会经济地位和小学阶段的学术成绩等。这些线下数据被用于分析个体的性格倾向（如反社会行为）和童年环境特征对线上行为的影响。此外，为控制政治讨论对敌意行为的可能干扰，研究还通过分类器测量了用户发布与政治相关推文的频率。为了揭示这些变量间的关系，研究采用回归分析方法，将个体推文的敌意评分作为因变量，将犯罪记录、童年经历及人口特征等线下变量作为自变量，同时进行了多组模型测试。
研究结果显示，具有更多犯罪记录的用户更可能在线上表现出敌意，这表明反社会性格是线上敌意的重要驱动因素。此外，童年经历中的寄养经历显著关联于更高的敌意行为，而父母离婚和迁居次数的影响则不显著。令人意外的是，来自高社会经济地位家庭或小学学业成绩优异的用户，其敌意水平也较高，这可能与这些用户更高的政治参与度有关。总体而言，本研究揭示了线上敌意的多重根源，不仅来自社交媒体的技术和环境因素，也深受个体线下经历和人格特质的驱动。这一发现为理解和干预社交媒体上的敌意行为提供了重要的理论支持和政策启示。
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