Opinion formation and persuasion in argumentation are affected by three major factors: the argument itself, the source of the argument, and the properties of the audience. Understanding the role of each and the interplay between them is crucial for obtaining insights regarding argument interpretation and generation. It is particularly important for building effective argument generation systems that can take both the discourse and the audience characteristics into account. Having such personalized argument generation systems would be helpful to expose individuals to different viewpoints and help them make a more fair and informed decision on an issue. Even though studies in Social Sciences and Psychology have shown that source and audience effects are essential components of the persuasion process, most research in computational persuasion has focused solely on understanding the characteristics of persuasive language. In this thesis, we make several contributions to understand the relative effect of the source, audience, and language in computational persuasion. We first introduce a large-scale dataset with extensive user information to study these factors' effects simultaneously. Then, we propose models to understand the role of the audience's prior beliefs on their perception of arguments. We also investigate the role of social interactions and engagement in understanding users' success in online debating over time. We find that the users' prior beliefs and social interactions play an essential role in predicting their success in persuasion. Finally, we explore the importance of incorporating contextual information to predict argument impact and show improvements compared to encoding only the text of the arguments.


翻译:争论的形成和说服意见受到三大因素的影响:争论本身、争论的来源和观众的特性。了解每个人的作用和他们之间的相互作用对于获得关于争论的解释和生成的洞察力至关重要。这对于建立有效的争论产生系统特别重要,这种系统既能考虑到讨论和观众的特点。有了这种个性化的争论产生系统将有助于使个人了解不同的观点,帮助他们就一个问题作出更加公平和知情的决定。尽管社会学和心理学的研究表明,源和观众的影响是说服过程的基本组成部分,但多数计算分析研究只注重理解有说服力的语言的特性。在这个理论中,我们作出若干贡献,以了解源、观众和语言在计算说服中的相对影响。我们首先采用一个大规模的数据集成广泛的用户信息,以同时研究这些因素的影响。然后,我们提出一些模型,以了解观众以前对其观点的看法的作用。我们还调查了社会互动和参与在理解用户在网上辩论成功方面的作用。我们发现,用户在预测之前的信念和逻辑化方面,我们最后要预测的是,在判断其逻辑性判断中,我们只是要用进化的推论中,我们最后要将进进进进进的推论的推论中,我们最后要展示进进进进进进进进进进进进进进的推论的推论的推论中,我们进进进进进进进进进进进进进进进进进进进进进进进进的进的进的进的进的进的进的推论。

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