論文の概要: The Effect of Sociocultural Variables on Sarcasm Communication Online
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04945v1
- Date: Fri, 10 Apr 2020 08:30:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-14 21:21:19.299465
- Title: The Effect of Sociocultural Variables on Sarcasm Communication Online
- Title（参考訳）: 社会文化的変数がオンラインの皮肉コミュニケーションに及ぼす影響
- Authors: Silviu Vlad Oprea, Walid Magdy
- Abstract要約: 本稿では, 性別, 年齢, 国, 英語の母国性などの社会文化的変数が, 皮肉なコミュニケーションの効果に与える影響を定量的に分析する。
私たちは、それを投稿した著者から直接、皮肉なツイートの例を集めます。
我々の分析は、年齢、英語の母国性、国が著しく影響し、将来の社会分析ツールの設計において考慮すべきであることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.584060970507506
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online social networks (OSN) play an essential role for connecting people and
allowing them to communicate online. OSN users share their thoughts, moments,
and news with their network. The messages they share online can include
sarcastic posts, where the intended meaning expressed by the written text is
different from the literal one. This could result in miscommunication. Previous
research in psycholinguistics has studied the sociocultural factors the might
lead to sarcasm misunderstanding between speakers and listeners. However, there
is a lack of such studies in the context of OSN. In this paper we fill this gap
by performing a quantitative analysis on the influence of sociocultural
variables, including gender, age, country, and English language nativeness, on
the effectiveness of sarcastic communication online. We collect examples of
sarcastic tweets directly from the authors who posted them. Further, we ask
third-party annotators of different sociocultural backgrounds to label these
tweets for sarcasm. Our analysis indicates that age, English language
nativeness, and country are significantly influential and should be considered
in the design of future social analysis tools that either study sarcasm
directly, or look at related phenomena where sarcasm may have an influence. We
also make observations about the social ecology surrounding sarcastic exchanges
on OSNs. We conclude by suggesting ways in which our findings can be included
in future work.
- Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルネットワーク(OSN)は、人々を繋ぎ、オンラインでのコミュニケーションを可能にするために不可欠な役割を担っている。
OSNユーザーは自分の考え、瞬間、ニュースをネットワークで共有する。
オンラインで共有されるメッセージには、文字で表される意図された意味がリテラルと異なる、皮肉な投稿が含まれる。
これは通信を誤る可能性がある。
精神言語学におけるこれまでの研究は、話者と聞き手の間の皮肉な誤解につながる可能性のある社会文化的要因について研究してきた。
しかし、OSNの文脈ではそのような研究が欠如している。
本稿では,性別,年齢,国,英語の母国性などの社会文化的変数が,インターネット上での皮肉的コミュニケーションの有効性に与える影響を定量的に分析することによって,このギャップを埋める。
投稿した著者から直接、皮肉なツイートの例を集めます。
さらに,社会文化的背景の異なる第三者に,これらのツイートに皮肉のラベルをつけるよう依頼する。
分析の結果、年齢、英語の母国性、国は著しく影響があり、サルカズムを直接研究するか、あるいはサルカズムに影響を及ぼす可能性のある関連する現象を観察する未来の社会分析ツールの設計において考慮されるべきであることが示された。
また,OSN上でのサーカシック交換を取り巻く社会生態についても考察した。
我々は,今後の研究に発見を組み込む方法を提案することで結論付けた。
関連論文リスト
- Sentiment-enhanced Graph-based Sarcasm Explanation in Dialogue [67.09698638709065]
本稿では,SEntiment-enhanceD Graph を用いたマルチモーダルサルカズム記述フレームワーク EDGE を提案する。
特に,まずレキシコン誘導型発話感情推論モジュールを提案し,そこでは発話感情改善戦略を考案する。
次に,マルチモーダル感情分析モデル JCA を拡張し,映像音声クリップ毎に共同感情ラベルを導出することにより,JCA-SI (Joint Cross Attention-based Sentiment Inference) というモジュールを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-06T03:14:46Z) - Researchers eye-view of sarcasm detection in social media textual
content [0.0]
ソーシャルメディアにおけるあらゆる形態のコミュニケーションにおける皮肉文の使用は、ターゲットユーザに対する生理的効果をもたらす。
本稿では,様々なサルカズム検出手法について論じ,いくつかのアプローチ,および最適な特徴を持つ関連するデータセットを結論づける。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-17T19:45:10Z) - CoSyn: Detecting Implicit Hate Speech in Online Conversations Using a
Context Synergized Hyperbolic Network [52.85130555886915]
CoSynは、オンライン会話における暗黙のヘイトスピーチを検出するために、ユーザと会話のコンテキストを明示的に組み込んだ、コンテキスト中心のニューラルネットワークである。
我々は、CoSynが、1.24%から57.8%の範囲で絶対的に改善された暗黙のヘイトスピーチを検出することで、我々のベースラインを全て上回っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-02T17:30:43Z) - Sarcasm Detection Framework Using Emotion and Sentiment Features [62.997667081978825]
本研究では,感情と感情の特徴を取り入れたモデルを提案する。
我々のアプローチは、ソーシャルネットワークプラットフォームとオンラインメディアの4つのデータセットに対して、最先端の結果を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-23T15:14:44Z) - Computational Sarcasm Analysis on Social Media: A Systematic Review [0.23488056916440855]
サルカズムは、人を侮辱したり、いらいらさせたり、楽しませたりするために、本当に表現したいことの反対を言ったり、書いたりするものとして定義することができる。
テキストデータにおけるサルカズムの曖昧な性質から,その検出は困難であり,感情分析研究コミュニティに大きな関心を寄せている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-13T17:20:19Z) - Annotators with Attitudes: How Annotator Beliefs And Identities Bias
Toxic Language Detection [75.54119209776894]
本研究では,アノテータのアイデンティティ(誰)と信念(なぜ)が有害な言語アノテーションに与える影響について検討する。
我々は、アンチブラック言語、アフリカ系アメリカ人の英語方言、俗語という3つの特徴を持つポストを考察する。
以上の結果から,アノテータのアイデンティティと信念と毒性評価の相関が強く示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:58:20Z) - sarcasm detection and quantification in arabic tweets [7.173484352846755]
本論文は,ツイートから収集したサルカズム検出のための,人為的注釈付きアラビア語コーパスを作成することを目的としている。
提案手法は、分類ではなく回帰問題としてこの問題に取り組む。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-03T11:48:27Z) - Parallel Deep Learning-Driven Sarcasm Detection from Pop Culture Text
and English Humor Literature [0.76146285961466]
ベンチマークポップカルチャー Sarcasm corpus のサーカシックな単語分布特徴を手作業で抽出する。
このような単語から重み付きベクトルからなる入力シーケンスを生成する。
提案するサルカズム検出モデルは,提案したデータセットを用いてトレーニングした場合,98.95%のトレーニング精度をピークとする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-10T14:01:07Z) - Revealing Persona Biases in Dialogue Systems [64.96908171646808]
対話システムにおけるペルソナバイアスに関する最初の大規模研究について述べる。
我々は、異なる社会階級、性的指向、人種、性別のペルソナの分析を行う。
BlenderおよびDialoGPT対話システムの研究では、ペルソナの選択が生成された応答の害の程度に影響を与える可能性があることを示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-18T05:44:41Z) - Bi-ISCA: Bidirectional Inter-Sentence Contextual Attention Mechanism for
Detecting Sarcasm in User Generated Noisy Short Text [8.36639545285691]
本稿では,双方向コンテキストアテンション機構(Bi-ISCA)を用いた最先端ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
Bi-ISCAは、会話コンテキストのみを使用して、ユーザ生成した短いテキストの皮肉を検出するための文間依存関係をキャプチャする。
提案した深層学習モデルは,暗黙的,暗黙的,文脈的に不連続な単語や句を抽出し,サルカズムを誘発する能力を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-23T15:24:27Z) - $R^3$: Reverse, Retrieve, and Rank for Sarcasm Generation with
Commonsense Knowledge [51.70688120849654]
非皮肉な入力文に基づくサルカズム生成のための教師なしアプローチを提案する。
本手法では,サルカズムの2つの主要な特徴をインスタンス化するために,検索・編集の枠組みを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-28T02:30:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。