論文の概要: Characterising User Content on a Multi-lingual Social Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11480v1
- Date: Thu, 23 Apr 2020 22:25:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-10 10:06:01.966540
- Title: Characterising User Content on a Multi-lingual Social Network
- Title（参考訳）: マルチ言語ソーシャルネットワークにおけるユーザコンテンツの特徴付け
- Authors: Pushkal Agarwal, Kiran Garimella, Sagar Joglekar, Nishanth Sastry,
Gareth Tyson
- Abstract要約: インドにおけるShareChatと呼ばれる多言語ソーシャルネットワークの特性について紹介する。
私たちは、2019年のインド総選挙の前と14の言語で72週間にわたって、網羅的なデータセットを収集しました。
テルグ語、マラヤラム語、タミル語、カナダ語は政治的イメージの誘惑に支配的であることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.13241181020543
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Social media has been on the vanguard of political information diffusion in
the 21st century. Most studies that look into disinformation, political
influence and fake-news focus on mainstream social media platforms. This has
inevitably made English an important factor in our current understanding of
political activity on social media. As a result, there has only been a limited
number of studies into a large portion of the world, including the largest,
multilingual and multi-cultural democracy: India. In this paper we present our
characterisation of a multilingual social network in India called ShareChat. We
collect an exhaustive dataset across 72 weeks before and during the Indian
general elections of 2019, across 14 languages. We investigate the cross
lingual dynamics by clustering visually similar images together, and exploring
how they move across language barriers. We find that Telugu, Malayalam, Tamil
and Kannada languages tend to be dominant in soliciting political images (often
referred to as memes), and posts from Hindi have the largest cross-lingual
diffusion across ShareChat (as well as images containing text in English). In
the case of images containing text that cross language barriers, we see that
language translation is used to widen the accessibility. That said, we find
cases where the same image is associated with very different text (and
therefore meanings). This initial characterisation paves the way for more
advanced pipelines to understand the dynamics of fake and political content in
a multi-lingual and non-textual setting.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアは21世紀の政治的情報拡散の先駆者となっている。
偽情報、政治的影響、偽ニュースを扱うほとんどの研究は、主流のソーシャルメディアプラットフォームに焦点を当てている。
これは必然的に、私たちのソーシャルメディアにおける政治活動に対する理解において、英語が重要な要素となった。
その結果、世界最大の多言語多文化民主主義(インド)を含む、世界の大部分での限られた研究しか行われていない。
本稿ではインドにおけるShareChatと呼ばれる多言語ソーシャルネットワークの特徴について述べる。
私たちは、2019年のインド総選挙前の72週間にわたって、14の言語で包括的なデータセットを収集しました。
視覚的に類似した画像をクラスタリングすることで言語間動態を解析し、言語障壁を越えてどのように移動するかを探る。
テルグ語、マラヤラム語、タミル語、カナダ語は政治的イメージの勧誘(しばしばミームと呼ばれる)において支配的な傾向にあり、ヒンディー語からの投稿は共有チャット(英語のテキストを含む画像)で最大の言語間拡散を持つ。
言語の壁を越えるテキストを含む画像の場合、言語翻訳はアクセシビリティを広げるために使われることがわかります。
そうは言っても、同じイメージがまったく異なるテキスト(つまり意味)に関連付けられている場合を見つけます。
この初期の特徴付けは、より高度なパイプラインが、多言語および非テキスト環境での偽および政治的コンテンツのダイナミクスを理解するための道を開く。
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