Redditで叩かれました（意図的に、調査目的で）。その後、観察結果を「IDDS — Identity-Driven Discourse Systems（アイデンティティ駆動のディスコース・システム）」という枠組みに整理しました。
核心となる洞察：エスカレーションはランダムではありません。アイデンティティ層のアクティベーションによって駆動される、予測可能な状態遷移に従います。2.1における重要な新機能はD_flag修飾子です。これは「アイデンティティ・アクティベーションがエスカレーションを加速するのは、すでに見解の相違が存在するときだけ」というものです。つまり、フレンドリーなスレッド（D_flag=0）で自分のアイデンティティを共有する人と、敵対的なスレッド（D_flag=1）で同じ開示をする人では、まったく異なる挙動になります。
状態：Neutral → Disagreement → Identity Activation → Personalization → Ad Hominem → Dogpile
2.1で新たに追加：
- MPF（Moral Protective Framing：道徳的な保護フレーミング）: 「子どもを守っている」といった倫理的なカバーとしてエスカレーションを隠す — 感情分析では検出されにくく、文脈上の状態認識が必要
- Adversarial Seeding（敵対的シーディング）: 最初の返信が来る前に、T=0でエスカレーションした状態で生まれるスレッド
- Silence Bypass（沈黙のバイパス）: ブロック／ミュートしてもローカルのスレッドだけが終了し、対立そのものは終わらない
- Transient Dogpile Groups（一時的なドッグパイル・グループ）: グループは標的が変わってもD_flagを完全にはリセットしない
Reddit、Threads、WhatsApp（英語／ポルトガル語）で検証済み。次はPlaywrightスクレイパー＋ML分類器を構築します。
論文：https://github.com/JohannaWeb/Monarch/releases/tag/2.1.paper
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