跨文化交流中的巴别塔：#给我起个中文名#对话案例研究——'TikTok难民'事件

文献标题

Tower of Babel in Cross-Cultural Communication: A Case Study of #Give Me a Chinese Name# Dialogues During the 'TikTok Refugees' Event

出版信息

• 主题领域: 数字环境中的跨文化交流与命名实践。
• 关键词: 跨文化交流, 命名实践, 社交媒体, 人机协作, 大型语言模型, RedNote, TikTok难民, 语义策略, 音韵策略, 视觉策略。

背景与问题

• 问题/挑战: 现有关于社交媒体交流的研究主要集中在单一语言或单一文化背景，跨文化和多语言动态尚未得到充分探讨。命名实践作为一种复杂的文化和社会行为，由于其多层次的语义、音韵和文化维度，对机器翻译构成了特别的挑战。
• 重要性: 理解跨文化命名实践对于改善数字交流、促进包容性以及设计支持多文化互动的平台至关重要。
• 动机与相关研究: 之前的HCI研究已探讨了Instagram、TikTok和微博等平台上的用户行为，但通常局限于单一语言背景。跨文化命名实践，例如在“TikTok难民”事件中观察到的现象，提供了一个独特的机会来探索文化边界如何在数字空间中被协商。

解决方案

• 提出的方法: 结合大型语言模型（LLMs）与人工判断的“人机协作”方法，用于分析RedNote上的跨文化命名实践，重点关注语义、音韵和视觉渠道。
• 创新点:
  1. 开发可扩展的人机协作框架，用于提取和分析跨文化命名策略。
  2. 创建系统化的三通道框架（语义、音韵、视觉）以研究命名实践。
  3. 提供关于命名策略如何结合形成跨文化交流中的“巴别塔”效应的洞见。
  4. 对多文化平台治理和基于AI的翻译工具的设计与方法论提供启示。
• 过程与关键技术:
  • 数据收集: 分析了RedNote上的318篇帖子和70,614条评论。
  • 人机协作提取: 使用一致性指导的人为修正对LLM输出进行迭代优化。
  • 解释生成: 使用结构化提示和LLMs生成命名的语义、音韵和视觉解释。
  • 框架开发: 通过聚类和人工验证综合出命名策略的三通道框架。
  • 互动分析: 通过点赞数据分析用户偏好和可见性动态。

结果

• 具体发现:
  • 确定了31种语义命名策略，分为四个主要类别：外国文化参考（15.78%）、中国传统文化（40.66%）、中国社会身份（13.64%）和中国网络流行文化（29.93%）。
  • 音韵策略（30.4%）包括完全谐音（40.54%）、部分谐音（50.67%）和意义关联（8.79%）。
  • 视觉策略（20.67%）将名字与特征如风度（31.13%）、面部特征（21.52%）和发型（17.84%）联系起来。
  • 多通道组合较少（3.57%），单通道策略占主导地位（64.07%）。
  • 互动模式表明，国家叙事、杂项模因和名人吸引了最多的点赞。
• 相较基线的优势: 人机协作方法在命名解释提取中实现了99.66%的准确率，显著优于纯人工或自动化方法。
• 实验/评估:
  • 数据: 来自RedNote的318篇帖子和70,614条评论。
  • 指标: 命名解释提取的准确率、互动（点赞）以及聚类验证（语义类别的Cohen’s κ = 0.77）。
  • 方法: LLM提示的迭代优化、聚类（BERTopic）以及专家人工验证。
• 局限性与未来工作:
  • 数据集可能因采样方法偏向高可见性帖子。
  • 对嵌套回复和更深层次对话结构的访问有限。
  • 未来研究应探索其他平台、文化背景以及模因和多模态话语等符号实践。

总结

本文研究了“TikTok难民”事件期间RedNote上的跨文化命名实践，其中中国用户为外国新来者分配名字。通过结合LLMs与人工修正的人机协作方法，分析了70,614条评论，提出了一个命名策略的三通道框架（语义、音韵、视觉）。研究揭示了这些策略如何结合形成“巴别塔”效应，复杂化跨文化交流。互动分析强调了幽默、模仿和文化参考在促进互动中的重要性。这些发现对平台设计、基于AI的翻译工具以及多文化数字空间的治理具有重要意义。