Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine learning reveals how personalized climate communication can both succeed and backfire

論文の概要: Machine learning reveals how personalized climate communication can both succeed and backfire

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05104v1
Date: Fri, 10 Sep 2021 20:47:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-18 20:05:42.537228
Title: Machine learning reveals how personalized climate communication can both succeed and backfire
Title（参考訳）: 機械学習は、パーソナライズされた気候コミュニケーションが成功とバックファイアを両立させる
Authors: Totte Harinen, Alexandre Filipowicz, Shabnam Hakimi, Rumen Iliev, Matthew Klenk, Emily Sumner
Abstract要約: オンライン広告は、気候変動に対する人々の信念を増大させる一方で、他人に対する信念を低下させることを示す。特に,年齢や民族によって広告の効果が変化する可能性が示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 55.41644538483948
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Different advertising messages work for different people. Machine learning can be an effective way to personalise climate communications. In this paper we use machine learning to reanalyse findings from a recent study, showing that online advertisements increased some people's belief in climate change while resulting in decreased belief in others. In particular, we show that the effect of the advertisements could change depending on people's age and ethnicity.
Abstract（参考訳）: 異なる広告メッセージは、異なる人々のために機能します。機械学習は、気候コミュニケーションをパーソナライズする効果的な方法である。本稿では,機械学習を用いて最近の研究から得られた知見を再分析し,オンライン広告が気候変動に対する人々の信念を高めつつ,他人に対する信念を低下させることを示す。特に,年齢や民族によって広告の効果が変化する可能性が示唆された。

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