論文の概要: Creating a Multimodal Dataset of Images and Text to Study Abusive Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02235v1
• Date: Tue, 5 May 2020 14:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 13:57:47.075944
• Title: Creating a Multimodal Dataset of Images and Text to Study Abusive Language
• Title（参考訳）: 乱用言語を学ぶための画像とテキストのマルチモーダルデータセットの作成
• Authors: Alessio Palmero Aprosio, Stefano Menini, Sara Tonelli
• Abstract要約: CREENDERは、画像と虐待的なコメントのマルチモーダルデータセットを作成するために、学校で使用されているアノテーションツールである。 コーパスは、イタリアのコメントとともに、画像の主題がコメントをトリガーする役割を担っているかどうかを調べるために、異なる視点から分析されてきた。 画像中の人物の存在は、攻撃的なコメントを得る確率を高めるが、ユーザーは異なる方法で同じ画像を判断する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2688530041645856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to study online hate speech, the availability of datasets containing the linguistic phenomena of interest are of crucial importance. However, when it comes to specific target groups, for example teenagers, collecting such data may be problematic due to issues with consent and privacy restrictions. Furthermore, while text-only datasets of this kind have been widely used, limitations set by image-based social media platforms like Instagram make it difficult for researchers to experiment with multimodal hate speech data. We therefore developed CREENDER, an annotation tool that has been used in school classes to create a multimodal dataset of images and abusive comments, which we make freely available under Apache 2.0 license. The corpus, with Italian comments, has been analysed from different perspectives, to investigate whether the subject of the images plays a role in triggering a comment. We find that users judge the same images in different ways, although the presence of a person in the picture increases the probability to get an offensive comment.
• Abstract（参考訳）: オンラインヘイトスピーチを研究するために,興味のある言語現象を含むデータセットが利用可能であることが重要である。 しかし、特定のターゲットグループ、例えばティーンエージャーの場合、そのようなデータ収集は、同意やプライバシー制限の問題のために問題となる可能性がある。 さらに、この種のテキストのみのデータセットは広く使われているが、Instagramのような画像ベースのソーシャルメディアプラットフォームによって設定される制限は、研究者がマルチモーダルヘイトスピーチデータを試すことを困難にしている。 そこで私たちは,イメージと虐待的なコメントのマルチモーダルデータセットを作成するために,学校で使用されているアノテーションツールであるCREENDERを開発した。 イタリアのコメントを含むコーパスは、画像の主題がコメントの引き金となるかどうかを調べるために、異なる視点から分析されてきた。 画像に写っている人物の存在は、不快なコメントを得る確率を増加させるが、ユーザーは異なる方法で同じ画像を判断する。

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