Hacker News gönderilerinin %65'i negatif duygu taşıyor ve bunlar daha yüksek performans gösteriyor

• Hacker News'teki gönderi duygu analizi araştırmasında toplamın yaklaşık %65'i negatif duygu olarak sınıflandırıldı ve bu gönderiler ortalama olarak daha yüksek puan aldı
• Negatif gönderilerin ortalama puanı 35,6, genel ortalama ise 28 olarak ölçüldü; böylece yaklaşık %27'lik bir performans primi doğrulandı
• Analiz, 32.000 gönderi ve 340.000 yorum üzerinde yürütüldü ve 6 farklı modelde tutarlı bir negatif eğilim görüldü
• Kullanılan modeller arasında DistilBERT, BERT Multi, RoBERTa, Llama 3.1 8B, Mistral 3.1 24B, Gemma 3 12B yer alıyor; nihai dashboard ise verimlilik nedeniyle DistilBERT sonuçlarını kullanıyor
• Teknik eleştiri, sektörel memnuniyetsizlik, API kaynaklı hayal kırıklıkları gibi yapıcı eleştiri merkezli bir negatiflik baskın; bu da etkileşim ile tartışmalılık arasındaki ilişkiye işaret ediyor

---

Hacker News duygu analizi sonuçları

• Hacker News gönderilerinin ortalama puanı 28, negatif duygu taşıyan gönderiler ise ortalama 35,6 puanla daha yüksek etkileşim kaydetti
  • Negatif gönderilerin performansı genel ortalamaya kıyasla %27 daha yüksek
• Araştırma, HN (Hacker News) dikkat dinamiklerini ele alıyor; buna sönümlenme eğrisi, tercihli bağlanma, hayatta kalma olasılığı, erken etkileşim tahmini gibi başlıklar dahil
  • İlgili preprint makale SSRN'de yayımlandı

Veri ve model yapısı

• Analiz kapsamı 32.000 gönderi ve 340.000 yorum
• Toplamın yaklaşık %65'i negatif duygu olarak sınıflandırıldı
  • Araştırmacı, sınıflandırıcının negatife eğilimli olabileceğini belirtti; ancak aynı eğilim 6 modelin tamamında doğrulandı
• Kullanılan modeller DistilBERT, BERT Multi, RoBERTa (transformer tabanlı) ile Llama 3.1 8B, Mistral 3.1 24B, Gemma 3 12B (LLM tabanlı)
  • Duygu dağılımı modele göre değişse de negatife kayma ortak biçimde korundu
  • Nihai dashboard, Cloudflare tabanlı pipeline üzerinde verimli çalışan DistilBERT sonuçlarını kullanıyor

Negatif duygunun tanımı ve özellikleri

• “Negatif” olarak sınıflandırılan içerikler arasında teknik eleştiri, duyurulara yönelik şüphecilik, sektör pratiklerine dair memnuniyetsizlik, API ile ilgili hayal kırıklıkları yer alıyor
• Negatifliğin büyük bölümü kişisel saldırı değil, somut eleştirilerden oluşuyor
  • Teknik eleştiri, kişisel saldırıdan farklı bir karakter taşıyor
• Araştırmacı, negatifliğin etkileşimi tetikleyip tetiklemediği ya da tartışmalı içeriğin hem negatif ifadeleri hem de ilgiyi aynı anda çekip çekmediği konusunda her iki olasılığı da kabul ediyor

Yakında yayımlanacaklar

• Araştırmacı, tüm kodu, veri setini ve HN arşivcisi için dashboard'u yakında yayımlamayı planlıyor

[shakespeares]

İnsanlar dedikoduya ve gürültüye daha çok ilgi duyuyor. [included aceleci genelleme]

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• OP'nin sınıflandırıcısının sonucu etkileyen iki varsayım yaptığını düşünüyorum

  1. şüpheci tutumu negatifle aynı gruba koyuyor
  2. nötr bir kategoriye izin vermiyor
     Şu anda eleştirel bir yorum yazıyorum ama bu mutlaka “negatif” olduğu anlamına gelmiyor. Hatta tam tersine, OP'nin verileri ve sonuçları net olduğu için eleştiri mümkün oluyor. Bu tür yapıcı eleştiri zaten iyi bir tartışmanın göstergesi bence
  • OP benim :)
    Şüpheci tutumun negatif diye sınıflandırılması kısmen doğru. SST-2 eğitim verisi eleştirel değerlendirmeyi negatif kabul ediyor. Ama burada “negatif”, düşmanca değil değerlendirici anlamında. HN'nin eleştirel kültürü bu tür modellerde negatif okunuyor ama teknik söylemin doğası gereği bu doğal bir durum.
    Nötrlük, 0.5 civarında sürekli bir skor olarak mevcut. HN kullanıcıları güçlü pozisyon alma eğiliminde olduğu için iki uca yığılmış bir dağılım ortaya çıkıyor. İleride 3 sınıflı bir modeli denemek faydalı olabilir.
    Senin yorumun eleştirel ama yüksek kaliteli bir tartışma örneği. HN'deki negatiflik düşmanlık değil, katılımı tetikleyen yapıcı eleştiri diye düşünüyorum
  • Ben de şüpheci tutumun negatifle aynı gruba konduğunu söyleyecektim. HN'nin eleştirel bakışı aslında olumlu bir özellik ama bu tür ince duygu ayrımları teknik olarak hâlâ zor
  • Çok sayıda meşru eleştiri var ama “reply guy” tarzı gereksiz didikleme ya da belirli şirketlere yönelik tekrarlayan şikâyetler de var. Bunları sınıflandırmak zor ve Reddit'e kıyasla HN'nin çok daha iyi olduğunu düşünüyorum
  • OP'nin kullandığı model tam olarak bu mu bilmiyorum ama senin yorumunu %99.9 pozitif diye sınıflandırıyor
    DistilBERT SST-2 model bağlantısı
  • Evet, eleştirel düşüncenin negatif diye sınıflandırılması sorunun özü

• Benim paylaştığım negatif gönderiler, nötr veya pozitif olanlardan daha iyi performans gösterdi.
  “Richard Stallman is Dead” başlığı en yüksek tıklanma oranını aldı ve başka bir model de yorum/oy oranının 0.5'in üstünde olma olasılığını tahmin ediyordu. Clickbait, cinsiyet tartışmaları ve otomobille ilgili konular özellikle güçlüydü.
  Ortalama puanın 35 olması zor inanılır geliyor. Eskiden ortalama 8 civarıydı; örnekleme ölçütünün ne olduğunu merak ediyorum

  • Örneklem, son 35 gündeki tüm gönderi ve yorumlar hn-archiver API ile toplanarak oluşturuldu.
    0 puanlı gönderiler eksik kalmış olabilir; bu da ortalamanın yüksek çıkmasına yol açmış olabilir. Geri bildirim için teşekkürler, makale yayımlanmadan önce bunu gözden geçirmeyi planlıyorum. Senin sınıflandırıcın da ilginç
  • “Richard Stallman is Dead” örneği çok komik. Bana eski gazete manşeti “Generalissimo Francisco Franco Is Still Dead”i hatırlattı. Tabii RMS hâlâ yaşıyor
  • Kişisel bir soru ama sen bilimsel makaleleri inanılmaz sık paylaşıyorsun. Günde 30'dan fazla gönderdiğini gördüm; hepsini okuyor olamazsın, bu yüzden motivasyonunu ve içerik seçme sürecini merak ediyorum

• Yorumlarda da benzer bir olgu görüyorum. Kısa ve alaycı yorumlar, uzun analiz yazılarından çok daha iyi tepki alıyor.
  Emek verilmiş uzun yorumlar görmezden gelinirken, anlık yazılmış kısa yorumların “patladığını” görmek çoğu zaman hayal kırıklığı yaratıyor

  • Benim karmam 104,872. HN Leaders ve Best Comments sayfaları ilginç.
    HN şakalardan hoşlanmaz, yalnız yanında açıklama varsa istisna olabilir
  • Uzun yazı her zaman daha iyi değildir. Kısalığın estetiği diye bir şey var. 2.000 karakter yerine 20 karakterle etki yaratmak daha zor ve daha değerli olabilir
  • Ben de iki hesap kullanıyorum; duygusal veya anlık yorumlar için kullandığım hesap, ana hesabıma göre 4 kat daha yüksek karma verimliliği gösteriyor. Ama ortalaması daha düşük ve varyansı yüksek
  • “İyi içerik ödüllendirilmiyor” demek, belki de düşündüğümüz kadar iyi içerik üretmiyor olmamızdan kaynaklanıyor olabilir.
    Bir blog yürütürseniz bu etkileşim ölçütlerini daha iyi hissedebilirsiniz bence
  • Bunu görünce ben de kendi upvote alışkanlığımı değiştirmeyi düşünüyorum. HN'de sessiz upvote'un bir onay ifadesi olup olmadığını merak ediyorum

• Eğer “negatif”, teknik eleştiri, sektörel şikâyet ve API kaynaklı hayal kırıklığını da kapsıyorsa HN'deki tartışmaların çoğu bu kategoriye girer.
  Bir OpenAI tanıtım gönderisine sadece “beğendim” yazmanın anlamı yok; asıl değerli katılım eleştirel analizdir.
  Yorum almayan popüler gönderiler bence sitenin düzgün çalıştığının bir göstergesi bile olabilir

  • Sadece veriyi sunup yorumu okuyucuya bırakmasını beğendim
  • “Negatifliği” eleştirel ile toksik olarak ayırmak gerektiğine katılıyorum. Bu iki kavramı karıştırmak hata olur

• Kendimizi negatif tepkileri tercih edecek şekilde filtreliyoruz. Pozitif içerik kendi içinde tamamlanmış oluyor ve tepki üretmiyor ama negatif içerik etkileşim doğuruyor

  • Sitenin yapısı gereği basit pozitif yorumların yerini upvote düğmesi alıyor
  • Sadece “beğendim” yazan yorumlar anlamsız görülüyor; sonuç olarak nötr veya eleştirel yorumlar daha baskın hâle geliyor
  • İnsanlar evrimsel olarak negatif uyaranlara duyarlı. Tehlikeyi görmezden gelenler hayatta kalamadı.
    Bu yüzden negatif haberlere daha çok çekiliyoruz, pozitif haberleri ise sadece aşağı kaydırıyoruz. Bu, dikkat ekonomisinin özü
  • Ben yıkıcı eleştiriden çok bilgi ekleyen yorumlardan öğreniyorum. Böyle yazılar daha yeni ve daha uzmanlık dolu oluyor
  • (şaka yollu) “Aynen! ... aa, bir dakika”

• Teknik eleştiri kişisel saldırıyla aynı şey değil. HN'deki negatifliğin çoğu yapıcı eleştiri.
  Alaycılık fazla kaçınca mutlaka “şikâyet edenlerden şikâyet etme” de ortaya çıkıyor.
  Bence övgü duymaktansa “dişinde bir şey kalmış” denmesini duymak daha iyi

  • Makalenin bu ayrımı daha net ele alması gerekiyor. Model, “bu API tasarımı hatalı” ile “bu şirket berbat” arasındaki farkı ayırt edemiyor.
    HN'nin moderasyonu, düşmanca içerikleri hızlıca kaldırdığı için geriye çoğunlukla üretken eleştiri kalıyor.
    İlginç olan şu ki bu tür “negatiflik”, %27 daha yüksek etkileşim oranıyla ilişkili. Yani teknik topluluklar tanıtımdan çok eleştiriyi değerli buluyor.
    Makalede “negatif duygu”nun, SST-2 modeline göre toksik söylem değil değerlendirici eleştiri anlamına geldiğini açıkça belirtmeyi planlıyorum
  • Alaycılık hakikati söyleyen bir felsefe değildir. Gerçekleri söylemek eleştirel olmak demek değildir

• Eskiden Reddit API erişimi mümkünken, rif okuyucu uygulamasıyla negatif duygu taşıyan subreddit'leri engellemeyi denemiştim.
  Yüzlercesini engelleyince geriye sadece hayvanlar ve hobilerle ilgili pozitif içerikler kaldı. Bunun sayesinde Reddit'in ne kadar negatiflik odaklı olduğunu fark ettim; ama aynı zamanda o negatiflik çıkınca ortamın epey sıkıcılaştığını da gördüm
  Engelleme listesi bağlantısı

  • Reddit'in alaycı havası bulaşıcı gibi. Mutsuz insanlar bir araya gelip birbirlerinin umutsuzluğunu pekiştiriyor. Çoğu genç ve deneyimsiz bir kitle
  • Tartışmalı içeriğin daha çok konuşulması insan doğası. Bir arkadaşınızın ilişki sorunlarını uzun uzun dinlersiniz ama her şey yolundaysa söyleyecek fazla şey kalmaz
  • Ben de siyasetten veya kışkırtıcı içerikten kaçınıyor, sadece hobi ya da üretimle ilgili gönderilere bakıyorum. Reddit gerçekten çok karışık bir yer
  • Yaklaşık 45:65'lik pozitif/negatif oranının en ilginç denge olduğunu düşünüyorum. 50:50 olunca içerik sıradanlaşıyor. Bu açıdan HN, sosyal medyadan daha iyi
  • Hâlâ rif kullanıyorum. Revanced ile API anahtarını değiştirip kullanıyorum. Reddit'te yapay zeka oltası gibi hazırlanmış gönderiler arttığı için ilgili subreddit'leri engelliyorum.
    Bu tür gönderiler sanki botların botlarla konuştuğu bir his veriyor. Reddit'in reklam gösterimini artırmak için bu yapıyı bilerek sürdürdüğünden şüpheleniyorum

• İnternette yakınmak ya da birini düzeltmek kadar güçlü bir kombinasyon yok.
  ESL (English as a Second Language) kullanıcısı olarak internette öğrendiğim ilk terim “flamewar” olmuştu

  • ESL'nin ne olduğunu soranlar da vardı

• Makaleye göre HN'de ilgi eşitsizliği çok yüksek. Gini katsayısı 0.89; bu da Twitter'dan bile yüksek
  Bunun nedeni muhtemelen HN'nin görünürlük yapısı. Yeni gönderiler /newest'te başlıyor ve ilk aşamada az sayıdaki kişinin dikkatini çekemezse fiilen kayboluyor.
  Reddit'teki gibi varsayılan bir görünürlük yapısından farklı olarak HN'de ana sayfaya çıkmak için ilk eşiği geçmek gerekiyor

  • Bu yapı sayesinde ilk tepkiler başarı tahmin göstergesi olarak iş görüyor

• Mühendislerin işi problem çözmek olduğu için doğal olarak eleştirel düşünmeye yatkınlar.
  Sektör fuarlarında mühendisler kollarını bağlayıp daha mesafeli yaklaşıyordu ama maker topluluğu pozitif enerjiyle doluydu.
  Sonuçta mesele “bardağın yarısı boş mu dolu mu” farkı