Bir araştırmaya göre, Hacker News platformundaki gönderilerin %65'i negatif duygu içeriyor ve bu gönderiler, genel ortalamanın %27 üzerinde bir performans sergileyerek daha fazla etkileşim alıyor. Ortalama bir gönderi 28 puan alırken, negatif duyguya sahip gönderiler ortalama 35.6 puan topluyor. Bu bulgu, 32.000 gönderi ve 340.000 yorumu kapsayan geniş çaplı bir ampirik çalışma sonucunda ortaya çıktı. Araştırmacı, bu durumun kendi sınıflandırıcısının negatifliğe doğru bir yanlılığı olabileceğini belirtse de, altı farklı model (DistilBERT, BERT Multi, RoBERta gibi transformer tabanlı sınıflandırıcılar ve Llama 3.1 8B, Mistral 3.1 24B, Gemma 3 12B gibi büyük dil modelleri) kullanıldığında dahi negatif eğilimin tutarlı bir şekilde devam ettiğini gözlemledi. Çalışmada DistilBERT modeli, Cloudflare tabanlı altyapısında verimli çalıştığı için ana analizlerde kullanıldı.
"Negatif" olarak tanımlanan içerikler arasında teknolojiye yönelik eleştiriler, duyurulara karşı şüphecilik, endüstri uygulamalarına dair şikayetler ve API'lerle ilgili hayal kırıklıkları bulunuyor. Araştırmacı, bu negatifliğin kişisel saldırılardan ziyade genellikle yapıcı ve teknik eleştirilerden oluştuğunu vurguluyor. Çalışma, negatifliğin doğrudan etkileşimi mi tetiklediği yoksa tartışmalı içeriğin hem negatif bir çerçeve hem de dikkat mi çektiği sorusunu gündeme getiriyor ve muhtemelen her ikisinin de bir rol oynadığını öne sürüyor. Araştırmacı, çalışmanın tam kodunu, veri setini ve bir kontrol panelini yakında yayınlayacağını duyurdu.
Hacker News gibi teknik odaklı platformlarda bile negatif duygu içeren içeriklerin, pozitif veya nötr içeriklere kıyasla daha fazla dikkat ve etkileşim çekmesi, çevrimiçi etkileşim dinamikleri hakkında önemli ipuçları sunuyor.