論文の概要: Beyond a binary of (non)racist tweets: A four-dimensional categorical detection and analysis of racist and xenophobic opinions on Twitter in early Covid-19

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08347v1
• Date: Sun, 18 Jul 2021 02:37:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 14:52:58.116005
• Title: Beyond a binary of (non)racist tweets: A four-dimensional categorical detection and analysis of racist and xenophobic opinions on Twitter in early Covid-19
• Title（参考訳）: 人種差別的(非)ツイートのバイナリーを超えて:covid-19初期のtwitterにおける人種差別的、異性嫌悪的意見の4次元的検出と分析
• Authors: Xin Pei, Deval Mehta
• Abstract要約: 本研究は、人種差別とキセノフォビア検出の4次元カテゴリ、すなわち、スティグマティゼーション、攻撃性、非難、排他性について研究する。 ディープラーニングのテクニックの助けを借りて、この分類的検出は、Twitter上で人種差別やキセノフォビック表現に反映される創発的トピックのニュアンスに関する洞察を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transcending the binary categorization of racist and xenophobic texts, this research takes cues from social science theories to develop a four dimensional category for racism and xenophobia detection, namely stigmatization, offensiveness, blame, and exclusion. With the aid of deep learning techniques, this categorical detection enables insights into the nuances of emergent topics reflected in racist and xenophobic expression on Twitter. Moreover, a stage wise analysis is applied to capture the dynamic changes of the topics across the stages of early development of Covid-19 from a domestic epidemic to an international public health emergency, and later to a global pandemic. The main contributions of this research include, first the methodological advancement. By bridging the state-of-the-art computational methods with social science perspective, this research provides a meaningful approach for future research to gain insight into the underlying subtlety of racist and xenophobic discussion on digital platforms. Second, by enabling a more accurate comprehension and even prediction of public opinions and actions, this research paves the way for the enactment of effective intervention policies to combat racist crimes and social exclusion under Covid-19.
• Abstract（参考訳）: この研究は、人種差別論とキセノフォニックテキストの二項分類を超越し、社会科学理論から、人種差別とキセノフォビア検出のための4次元カテゴリー、すなわち、スティグマティゼーション、攻撃性、非難、排除へと導かれる。 ディープラーニング技術を利用することで、このカテゴリー検出は、twitter上の人種差別的および異性嫌悪的表現に反映される創発的トピックのニュアンスに対する洞察を可能にする。 さらに、国内流行から国際公衆衛生緊急事態、そして後に世界的なパンデミックまで、Covid-19の早期発達の段階におけるトピックの動的変化を捉えるために、段階的賢明な分析を適用した。 本研究の主な貢献は,まず方法論の進歩である。 この研究は、社会科学の観点から最先端の計算手法をブリッジすることで、デジタルプラットフォームにおける人種差別的・異端的な議論の根底にある微妙さに関する洞察を得るための、将来の研究に有意義なアプローチを提供する。 第2に、より正確な理解と世論や行動の予測を可能にすることにより、コビッド19の下での人種差別犯罪や社会的排除に対抗する効果的な介入政策の実施の道を開く。

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