Reddit上在线性暴力叙事中的污名与支持

# Reddit上关于性暴力叙事中的污名与支持
来源：https://arxiv.org/html/2608.11433
## 会议：第37届ACM超文本会议；2026年9月14–18日；英国伦敦
第37届ACM超文本会议（HT ’26），2026年9月14–18日，英国伦敦DOI：10.1145/3800935.3830853（https://doi.org/10.1145/3800935.3830853）ISBN：979-8-4007-2564-7/2026/09CCS：Human-centered computingCCS：Social and professional topics GenderCCS：Applied computing

，Karan Bindal所属机构：德雷塞尔大学，费城，美国邮箱：[[email protected]](mailto:[email protected])，Vaibhav Garg注：两位作者贡献相同。所属机构：弗吉尼亚理工大学，亚历山大，美国邮箱：[[email protected]](mailto:[email protected])以及Rezvaneh Rezapour所属机构：德雷塞尔大学，费城，美国邮箱：[[email protected]](mailto:[email protected])

2026；© cc

###### 摘要。
警告：本文讨论性暴力，可能包含一些读者（尤其是幸存者）感到痛苦的内容。

在线社区日益成为性暴力幸存者分享经历和寻求支持的空间。尽管已有研究分别考察了污名和社会支持，但关于幸存者叙事中表达的污名与回应中提供的支持之间的关系，我们所知甚少。我们引入了SCOPE数据集，将在线幸存者叙事中的污名信号与相应评论线程中的支持类型联系起来。我们使用多维污名分类法对帖子进行标注，包括经历性污名、内化污名、预期性污名和结构性污名，并使用支持分类法（涵盖信息支持、情感支持、尊重支持、实质性帮助和群体互动）对评论进行标注。通过语境、语言和情感分析，我们比较了有污名和无污名的内容，发现有污名的叙事更强调内化的痛苦，而无污名的叙事更侧重于解读情境和经历。内化污名是最普遍的类别，社区回应在不同污名类型间大体保持稳定，其中信息支持和尊重支持最为常见。这些发现揭示了污名如何塑造幸存者叙事和同伴回应，并对计算建模、内容审核和更安全的在线系统具有启示意义。

###### 关键词：
污名，性暴力，社区支持，大语言模型

††cc-license:by
## 1.引言

Reddit等在线平台已成为重要的社会技术空间，个人在此分享亲身经历并向同伴寻求建议或支持（O’Neill 2018（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib39）；Andalibi等 2016（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib6）；Alaggia和Wang 2020（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib4）；Bair 2022（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib8）；Bouzoubaa等 2024b（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib11））。虽然这些互动可以促进支持和团结，但幸存者的叙事也可能揭示污名被经历、被预期和内化的复杂方式，以及社区如何回应这些经历（Goffman 1963（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib26）；Kennedy和Prock 2018（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib29）；Stangl等 2019（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib46）；Lanthier等 2023（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib32）；Link和Phelan 2001（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib34））。因此，理解污名如何在幸存者叙事中显现以及在线社区如何回应，对于设计更安全的数字空间和更具支持性的干预措施至关重要（Lanthier等 2023（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib32）；Andalibi等 2018（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib5））。

此前的研究大多分别考察污名和社会支持。污名研究分析了在线叙事中的污名化语言（Bouzoubaa等 2025（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib10）；Giorgi等 2024（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib25）），并调查了叙事框架如何与心理健康讨论中的污名相关联（Mittal和De Choudhury 2023（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib37）；Bouzoubaa等 2026（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib12））。与此同时，关于在线社会支持的研究已经识别出不同形式的支持，并考察了它们如何在线社区内被表达和交换（De Choudhury和De 2014（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib17）；De Choudhury和Kiciman 2017（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib18）；Sharma和De Choudhury 2018（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib44）；Sharma等 2020（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib43））。然而，联合考察帖子中表达的污名与回应中提供的支持之间的关系的工作仍然有限，尤其是在性暴力幸存者在线社区中，基于细粒度污名类别的考察更为缺乏。

为弥补这一空白，我们引入了SCOPE（污名与社区同伴表达），这是一个全新的Reddit性暴力帖子及其相关评论线程数据集，并对污名和社区支持进行了标注。帖子使用多层次污名分类法进行标注，该分类法区分有污名与无污名，并进一步将污名归类为经历性污名、内化污名、预期性污名或结构性污名（Bouzoubaa等 2024a（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib9））。评论则使用Lopes和Da Silva 2019（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib35）提出的支持分类法进行标注，该分类法涵盖信息支持、情感支持、尊重支持、实质性帮助和群体互动支持。通过将幸存者的披露与社区回应联系起来，我们的框架能够系统研究不同形式的污名如何与同伴支持策略相关联。

我们的分析显示，标记为有污名的帖子强调验证，而标记为无污名的帖子倾向于信息性和指导性支持；然而，这种区分并非绝对，因为支持策略在两种标签下大体保持一致，主要区别在于侧重不同。在帖子层面，LIWC分析显示，内化污名、经历性污名和预期性污名的真实性和分析性得分均低于结构性污名，反映出更个人化、更主观的叙事，而标记为无污名的帖子则介于这两组之间。在评论层面，尊重支持表现出最高的影响力，群体互动表现出最高的真实性，信息支持表现出最高的分析性得分，这与它们各自的交流角色相符。情感分析还表明，自责叙事中的情感强度高于结构性污名和无污名内容。这些发现展示了污名如何塑造幸存者叙事和同伴回应，并强调了对计算建模、内容审核和更安全在线环境设计的启示。我们已将带标注的数据集和代码发布在https://github.com/ShirleneRose/Stigma_SV。

类别定义污名经历性污名来自他人的直接污名，例如责备、不信任或忽视内化污名自我指向的污名，例如羞耻、内疚或自责预期性污名对来自他人的评判、责备或负面反应的恐惧或预期结构性污名嵌入制度或社会系统中的污名，例如法律或文化障碍支持信息支持关于资源或下一步行动的建议、信息或指导情感支持同情或关怀的表达尊重支持对价值、验证或鼓励的肯定实质性帮助提供具体帮助或直接支持群体互动对共同经历或社区归属的提及

表1.标注任务中使用的污名和支持类别定义。
## 2.对幸存者叙事中的污名与支持进行建模

幸存者叙事中的污名。污名通常被理解为一种使个体被贬低的社会属性，它塑造了个体如何被他人看待和对待（Goffman 1963（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib26））。污名也被视为一种多层次的社会过程，嵌入文化规范、制度实践和权力动态之中（Link和Phelan 2001（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib34）；Aggleton等 2003（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib2））。已有研究识别了污名的几个关键机制，包括经历性污名（实际经历的歧视）、预期性污名（对评判的预期）和内化污名（自我指向的污名）（Earnshaw和Chaudoir 2009（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib21）；Corrigan等 2005（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib15）），以及反映制度性和系统性障碍的结构性污名（Stangl等 2019（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib46）；Hatzenbuehler等 2013（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib28））。在性暴力的背景下，这些污名形式常常在叙事中共现；幸存者可能讲述来自他人的责备、表达对披露的恐惧，或表达羞耻感以及对制度的不信任（Kennedy和Prock 2018（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib29）；Ullman 2023（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib49））。在这些框架的基础上，我们采用了一个包含经历性污名、内化污名、预期性污名和结构性污名的分类法（Bouzoubaa等 2025（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib10）），因为这些类别捕捉了文本叙事中可观察到的污名的不同维度。

社区回应中的支持。为了描述社区如何回应幸存者叙事，我们借鉴了一个既有的在线社会支持框架（Lopes和Da Silva 2019（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib35））。该框架识别了在线健康和危机情境中常见的功能性支持类型（De Choudhury和De 2014（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib17）；Sharma等 2020（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib43））。我们考虑信息支持（建议或指导）、情感支持（同理心和关怀的表达）、尊重支持（对价值或验证的肯定）、实质性帮助（提供直接或实际的帮助）以及群体互动（共享经历或归属感的信号）。这些类别捕捉了与性暴力讨论尤为相关的不同功能，在性暴力讨论中，幸存者可能寻求验证、安慰或可操作的指导。例如，情感支持可以验证经历，而信息支持可能指导下一步行动，这突显了在我们的分析中区分这些类别的重要性。表1（https://arxiv.org/html/2608.11433#S1.T1）总结了污名和支持类别及其定义。

为了说明这些类别，我们呈现了来自Reddit的两个改写示例，其中的彩色代码摘录反映了特定的污名和支持类型。示例1展示了单个叙事中多种共现的污名形式，而示例2展示了多种社区支持回应形式。

污名类别：经历性污名内化污名预期性污名结构性污名
示例1：性暴力叙事中的污名摘录
六个多月来，我一直试图让某人看到我的故事，但没有任何成功……他威胁要谋杀我，并拿我作典型来警告其他想站出来的人……我害怕其他形式的负面关注……我只是感到非常尴尬和羞愧，好像我做错了什么……

支持类别：信息支持情感支持尊重支持实质性帮助群体互动
示例2：对性暴力叙事的回应中的支持摘录
听到这件事我非常难过！……我建议你联系RAINN。那是一条免费热线……你能分享自己的故事，真的非常勇敢……如果你愿意进一步聊这件事，可以给我发私信……我们听见你了。我们相信你。现在/所有/人都站在你这一边……

## 3.方法

### 3.1.数据收集

我们基于Garg等 2025（https://arxiv.org/html/2608.11433#bib.bib23）整理的性暴力叙事数据集，其中包括来自三个子版块的5,328个帖子：r/meToo、r/SexualHarassment和r/sexualassault。该数据集的领域特异性及其与幸存者披露的相关性使其非常适合我们的分析。为了捕捉社区回应，我们使用Python的Reddit API封装器（PRAW）收集了这些帖子的直接回复。我们进行了标准预处理，移除了空帖子和评论，以及标记为“[已删除]”或“[已移除]”的内容。我们还排除了没有评论的帖子，以确保每个帖子都有用于分析支持的互动语境。最终数据集包含3,675个帖子和5,131条评论。

### 3.2.数据标注

#### 3.2.1.标注帖子

我们采用了一个多阶段标注流程来识别和描述Reddit性暴力讨论中的污名。帖子首先经过相关性筛选，然后被标记为有污名或无污名，最后在细粒度层面进行标注以捕捉特定类型的污名。下面，我们描述每个阶段。

相关性检查。我们筛选帖子的主题相关性，如果帖子直接讨论性暴力，则标记为“相关”，否则标记为“不相关”。

有污名与无污名。在筛选相关性后，帖子被赋予一个二元标签：如果包含污名化语言、信念或经历，则标记为有污名，否则标记为无污名。

细粒度污名标注。我们使用表1（https://arxiv.org/html/2608.11433#S1.T1）中的分类法进行细粒度标注，将帖子标记为经历性污名、内化污名、预期性污名和/或结构性污名，每个帖子允许多个标签。标注是迭代进行的，分歧通过讨论和指南细化直至达成共识来解决。如表2（https://arxiv.org/html/2608.11433#S3.T2）所示，协议在不同轮次中有所提高，最初较为主观的类别（例如内化污名、预期性污名）随时间达到了实质性的协议。

#### 3.2.2.标注评论中的支持

我们使用表1（https://arxiv.org/html/2608.11433#S1.T1）中的分类法对评论进行支持类型标注，每条评论允许多个标签。标注是迭代进行的，分歧通过讨论和指南细化来达成共识解决。如表3（https://arxiv.org/html/2608.11433#S3.T3）所示，协议普遍较高，更明确的类别（例如信息支持）表现出更强的一致性，而其他类别（例如尊重支持）则随时间有所改善。

表2.污名类别的Cohen's kappa分数（κ\kappa）。
表3.支持类别的Cohen's kappa分数（κ\kappa）。

### 3.3 基于大语言模型的污名与支持标注的分类和扩展

为了扩展标注数据，我们应用了KK样本上下文学习方法，对帖子中的污名和评论中的支持进行分类。每个类别被单独视为一个二元是/否判断，允许多标签分配。

污名分类。我们首先筛选帖子的相关性，如果帖子直接讨论性暴力，则标记为“相关”。然后，相关帖子被赋予一个粗略的标签：有污名或无污名。对于细粒度的污名分类，每个帖子与单个目标类别（经历性污名、内化污名、预期性污名或结构性污名）的定义以及K=5K=5个语义相似的已标注示例配对。我们基于试点实验选择了K=5K=5，以平衡上下文多样性与提示长度。示例通过基于MPNet的SentenceTransformer嵌入的余弦相似度检索（Face 2025（https://arxiv.org/htm