論文の概要: "Short is the Road that Leads from Fear to Hate": Fear Speech in Indian
WhatsApp Groups
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03870v1
- Date: Sun, 7 Feb 2021 18:14:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-09 16:06:14.180720
- Title: "Short is the Road that Leads from Fear to Hate": Fear Speech in Indian
WhatsApp Groups
- Title（参考訳）: 「ショートは恐怖から憎しみへと導く道」:インドのWhatsAppグループにおける恐怖のスピーチ
- Authors: Punyajoy Saha, Binny Mathew, Kiran Garimella, Animesh Mukherjee
- Abstract要約: 私たちは、インドの政治について議論する何千もの公開WhatsAppグループを対象に、恐怖のスピーチに関する最初の大規模な研究を行います。
我々は、恐怖音声を分類するモデルを構築し、現在の最先端のNLPモデルは、このタスクでうまく機能しないことを観察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.682669903229165
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: WhatsApp is the most popular messaging app in the world. Due to its
popularity, WhatsApp has become a powerful and cheap tool for political
campaigning being widely used during the 2019 Indian general election, where it
was used to connect to the voters on a large scale. Along with the campaigning,
there have been reports that WhatsApp has also become a breeding ground for
harmful speech against various protected groups and religious minorities. Many
such messages attempt to instil fear among the population about a specific
(minority) community. According to research on inter-group conflict, such `fear
speech' messages could have a lasting impact and might lead to real offline
violence. In this paper, we perform the first large scale study on fear speech
across thousands of public WhatsApp groups discussing politics in India. We
curate a new dataset and try to characterize fear speech from this dataset. We
observe that users writing fear speech messages use various events and symbols
to create the illusion of fear among the reader about a target community. We
build models to classify fear speech and observe that current state-of-the-art
NLP models do not perform well at this task. Fear speech messages tend to
spread faster and could potentially go undetected by classifiers built to
detect traditional toxic speech due to their low toxic nature. Finally, using a
novel methodology to target users with Facebook ads, we conduct a survey among
the users of these WhatsApp groups to understand the types of users who consume
and share fear speech. We believe that this work opens up new research
questions that are very different from tackling hate speech which the research
community has been traditionally involved in.
- Abstract（参考訳）: WhatsAppは世界でもっとも人気のあるメッセージングアプリだ。
その人気により、WhatsAppは、2019年のインド総選挙で広く使われている政治キャンペーンのための強力で安価なツールとなり、大規模な投票者への接続に使用された。
このキャンペーンに加えて、WhatsAppは様々な保護団体や宗教的少数派に対する有害なスピーチの場にもなっているという報道もある。
このようなメッセージの多くは、特定の(少数派)コミュニティに対する恐怖を鎮めようとしている。
グループ間紛争の研究によれば、このような「恐ろしい言動」メッセージは永続的な影響をもたらし、真のオフライン暴力につながる可能性がある。
本稿では,インドの政治を議論する数千の公開WhatsAppグループを対象に,恐怖のスピーチに関する大規模な研究を行った。
新しいデータセットをキュレートし、このデータセットから恐怖のスピーチを特徴付けるようにします。
恐怖のメッセージを書くユーザは、さまざまなイベントやシンボルを使って、対象とするコミュニティに対する読者の恐怖の錯覚を創り出す。
我々は,恐怖音声を分類するモデルを構築し,現状のnlpモデルでは,このタスクではうまく機能しないことを示す。
恐怖的な音声メッセージは急速に広まり、従来の有害な音声を検出するために構築された分類器によって検出されない可能性がある。
最後に、Facebookの広告でユーザーをターゲットとする新しい手法を用いて、これらのWhatsAppグループのユーザーの間で調査を行い、恐怖の言葉を消費し共有するユーザーのタイプを理解する。
この研究は、研究コミュニティが伝統的に関わってきたヘイトスピーチに取り組むのとは大きく異なる新しい研究問題を開くと信じています。
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