論文の概要: An unsupervised framework for tracing textual sources of moral change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00608v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 20:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 13:56:59.982151
• Title: An unsupervised framework for tracing textual sources of moral change
• Title（参考訳）: 道徳的変化のテクストソースを追跡するための教師なしフレームワーク
• Authors: Aida Ramezani, Zining Zhu, Frank Rudzicz, Yang Xu
• Abstract要約: 我々は、時間を通して実体に対する道徳的変化のテキストソースをトレースする新しい枠組みを提案する。 我々は,ソーシャルメディアからニュース記事まで多種多様なデータ集合上で,我々の枠組みを評価する。 我々の枠組みは、人間の道徳的判断を微妙に捉えているだけでなく、歴史的出来事によって引き起こされた道徳的変化のコヒーレントな源泉であることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.010859995410556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Morality plays an important role in social well-being, but people's moral perception is not stable and changes over time. Recent advances in natural language processing have shown that text is an effective medium for informing moral change, but no attempt has been made to quantify the origins of these changes. We present a novel unsupervised framework for tracing textual sources of moral change toward entities through time. We characterize moral change with probabilistic topical distributions and infer the source text that exerts prominent influence on the moral time course. We evaluate our framework on a diverse set of data ranging from social media to news articles. We show that our framework not only captures fine-grained human moral judgments, but also identifies coherent source topics of moral change triggered by historical events. We apply our methodology to analyze the news in the COVID-19 pandemic and demonstrate its utility in identifying sources of moral change in high-impact and real-time social events.
• Abstract（参考訳）: 道徳は社会的幸福において重要な役割を果たすが、人々の道徳的知覚は安定せず、時間とともに変化する。 近年の自然言語処理の進歩は、テキストが道徳的変化を示す効果的な媒体であることを示しているが、これらの変化の起源を定量化する試みは行われていない。 我々は、時間を通して実体に対する道徳的変化のテキストソースをトレースするための新しい教師なしフレームワークを提案する。 確率的話題分布による道徳的変化を特徴付け,道徳的時間軸に顕著な影響を及ぼす原文を推定する。 我々は,ソーシャルメディアからニュース記事まで多種多様なデータ集合を用いたフレームワークの評価を行った。 我々の枠組みは、人間の道徳的判断を微妙に捉えているだけでなく、歴史的出来事によって引き起こされた道徳的変化のコヒーレントな源泉も示している。 我々は,新型コロナウイルスのパンデミックのニュースを分析し,ハイインパクト・リアルタイムな社会イベントにおける道徳的変化の源泉を特定する上で,その有用性を実証するために,我々の方法論を適用した。

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