論文の概要: From Toxicity in Online Comments to Incivility in American News: Proceed with Caution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03671v1
• Date: Sat, 6 Feb 2021 21:49:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:46:16.015247
• Title: From Toxicity in Online Comments to Incivility in American News: Proceed with Caution
• Title（参考訳）: オンラインコメントの毒性からアメリカのニュースのインキュビティへ:注意を払って
• Authors: Anushree Hede, Oshin Agarwal, Linda Lu, Diana C. Mutz, Ani Nenkova
• Abstract要約: Jigsaw Perspective APIは、開発したコーパス上でのインシヴィティの度合いを検出するためにテストします。 我々は、パースペクティブが示すように、毒性モデルはニュースにおける悪質の分析に不十分であることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.770249285373613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to quantify incivility online, in news and in congressional debates, is of great interest to political scientists. Computational tools for detecting online incivility for English are now fairly accessible and potentially could be applied more broadly. We test the Jigsaw Perspective API for its ability to detect the degree of incivility on a corpus that we developed, consisting of manual annotations of civility in American news. We demonstrate that toxicity models, as exemplified by Perspective, are inadequate for the analysis of incivility in news. We carry out error analysis that points to the need to develop methods to remove spurious correlations between words often mentioned in the news, especially identity descriptors and incivility. Without such improvements, applying Perspective or similar models on news is likely to lead to wrong conclusions, that are not aligned with the human perception of incivility.
• Abstract（参考訳）: オンライン、ニュース、議会の議論で市民性を定量化する能力は、政治科学者にとって非常に興味深いものです。 英語のオンラインインシビリティーを検出するための計算ツールは、現在かなりアクセス可能であり、より広く適用できる可能性があります。 Jigsaw Perspective APIは、アメリカのニュースで市民の手動アノテーションで構成された、私たちが開発したコーパスで市民の程度を検出する能力のためにテストします。 我々は、Perspectiveが例示した毒性モデルは、ニュースの市民性の分析に不十分であることを示しています。 我々は,ニュースでしばしば言及される単語,特にアイデンティティ記述子とイシヴィティ間の急激な相関を除去する手法を開発する必要性を指摘する誤り解析を行う。 このような改善がなければ、ニュースにパースペクティブまたは類似のモデルを適用することは、市民性の人間の認識と一致していない間違った結論につながる可能性があります。

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